data_crop.chip(z, 2) = (d_o > r_o) || (d_i <= r_i) ? Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor>::Zero(data_layer.dimensions()) : data_layer; rror: C2039: “Zero”: 不是“Eigen::Tensor<uint8_t,2,1,Eigen::DenseIndex>”的成员 ..\octDemo\algorithm.cpp(11): note: 参见“Eigen::Tensor<uint8_t,2,1,Eigen::DenseIndex>”的声明

时间: 2024-02-06 15:02:23 浏览: 145
RAR

Image_Crop_Highresolution.rar_crop_crop image_high

这个错误是因为 `Eigen::Tensor` 类并没有名为 `Zero` 的成员函数。正确的方法是使用 `Eigen::Tensor` 的静态成员函数 `Zero` 来创建一个元素全为 0 的张量。 以下是修改后的代码示例： ```cpp data_crop.chip(z, 2) = (d_o > r_o) || (d_i <= r_i) ? Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor>::Zero(data_layer.dimension(0), data_layer.dimension(1)) : data_layer; ``` 其中，`Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor>::Zero(data_layer.dimension(0), data_layer.dimension(1))` 表示创建一个元素全为 0、大小与 `data_layer` 相同的张量。注意，我们需要使用 `data_layer.dimension(0)` 和 `data_layer.dimension(1)` 来获取张量的大小。
阅读全文

相关推荐

rar

Image_cropping.rar_Crop batch_crop image matlab_cropping_剪裁图像_批量

2. **设定剪裁参数**：用户可能需要指定剪裁区域的坐标（x1, y1, x2, y2）或者宽度和高度，这些参数会决定剪裁出的图像部分。 3. **剪裁操作**：使用imcrop函数对每张图像进行剪裁。imcrop接受一个图像和剪裁...
zip

crop_image.zip_crop_image_image_crop_python 图像crop_批量 图像裁剪_批量裁剪图

实现批量地裁剪图像的功能，python 版本

D:\code\octAlgDemo\octDemo\algorithm.cpp:406: error: C2039: “Zero”: 不是“Eigen::Tensor<uint8_t,2,1,Eigen::DenseIndex>”的成员 ..\octDemo\algorithm.cpp(11): note: 参见“Eigen::Tensor<uint8_t,2,1,Eigen::DenseIndex>”的声明

data_crop.chip(z, 2) = (d_o > r_o) || (d_i <= r_i) ? Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor>::Constant(data_layer.dimensions(), 0) : data_layer; 其中，Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::...

x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) # np.savetxt('reshape_data.txt', x, delimiter=' ', fmt="%i") x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy z_critical = 50 R_o = 550 R_i = 200 def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop data_crop = crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical) data_crop = data_crop[:, :, 10:] C++ Eigen::Tensor实现

data_crop.chip(z, 2) = (d_o > r_o || d_i <= r_i).select(T(0), data_layer); } } int main() { const int range_x = 100; const int range_y = 100; const int range_z = 100; Tensor<float, 3> data_...

def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop data_crop = data[:, :, :400] range_x, range_y, range_z = data_crop.shape dx = 550 dy = 530 x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy z_critical = 50 R_o = 550 R_i = 200 data_crop = crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical) data_crop = data_crop[:, :, 10:] 转C++ Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>

data_crop.chip(z, 2) = (d_o > r_o || d_i <= r_i).select(0, data_layer); } return data_crop; } int main() { Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> data(100, 100, 500); // Initialize data ...

Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> crop_pointcloud(Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> data_crop, float x_o, float y_o, int x_i, int y_i, int R_o, int R_i, int range_z, int z_critical) { double K_o = std::pow(R_o, 2) / range_z; double K_i = std::pow(R_i, 2) / range_z; for (int z = 0; z < range_z; ++z) { double r_o = std::sqrt(z * K_o); Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> data_layer = data_crop.chip(z, 2); double d_o = std::sqrt(std::pow(x_o, 2) + std::pow(y_o, 2)); double d_i = std::sqrt(std::pow(x_i, 2) + std::pow(y_i, 2)); double r_i = (z < z_critical) ? 0 : std::sqrt(z * K_i); data_crop.chip(z, 2) = (d_o > r_o) || (d_i <= r_i) ? Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor>::Zero(data_layer.dimension(0), data_layer.dimension(1)) : data_layer; } return data_crop; } no member named 'Zero' in 'Eigen::Tensor<unsigned char, 2, 1>

在这个具体的函数中，您尝试创建一个大小为(data_layer.dimension(0), data_layer.dimension(1))的零张量，然后将其赋值给data_crop.chip(z, 2)。然而，Eigen张量没有名为"Zero"的成员或方法。 如果您想创建一个...

Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> crop_pointcloud(Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> data_crop, float x_o, float y_o, float x_i, float y_i, float R_o, float R_i, int z_critical) { int range_z = data_crop.dimension(2); float K_o = R_o * R_o / range_z; float K_i = R_i * R_i / range_z; for (int z=0; z<range_z; z++) { float r_o = sqrt(z * K_o); Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> data_layer = data_crop.chip(z, 2); float d_o = sqrt(x_o * x_o + y_o * y_o); float d_i = sqrt(x_i * x_i + y_i * y_i); float r_i = (z < z_critical) ? 0 : sqrt(z * K_i); data_crop.chip(z, 2) = (d_o > r_o || d_i <= r_i).select(0, data_layer); } return data_crop; } 检查代码

- R_o, R_i：圆形外圈和内圈的半径 - z_critical：裁剪操作的临界深度 这段代码的具体实现过程如下： 1. 计算圆形外圈和内圈在不同深度处的半径，其中使用了一个参数range_z，表示点云数据的深度范围。 2. 对每个...

data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) 转c++ Eigen

data_crop.chip(z, 2) = (d_o > r_o) || (d_i <= r_i) ? Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor>::Zero(data_layer.dimensions()) : data_layer; 其中，.chip 表示提取一个张量的某个维度，Eigen::...

Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> crop_pointcloud( const Eigen::Tensor<Scalar, 3, Eigen::RowMajor> data_crop, Scalar x_o, Scalar y_o, Scalar x_i, Scalar y_i, Scalar R_o, Scalar R_i, Scalar z_critical) { const int range_z = data_crop.dimension(2); const Scalar K_o = R_o * R_o / range_z; const Scalar K_i = R_i * R_i / range_z; Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> cropped_data = data_crop.cast<uint8_t>(); for (int z = 0; z < range_z; z++) { const Scalar r_o = std::sqrt(z * K_o); auto data_layer = cropped_data.chip(z, 2); const Scalar d_o = std::sqrt(x_o * x_o + y_o * y_o); const Scalar d_i = std::sqrt(x_i * x_i + y_i * y_i); const Scalar r_i = (z < z_critical) ? 0 : std::sqrt(z * K_i); data_layer = data_layer * ((d_o <= r_o) && (d_i > r_i)).template cast<uint8_t>(); } return cropped_data; } 参数改为int

Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> crop_pointcloud( const Eigen::Tensor<int, 3... data_layer = data_layer * ((d_o <= r_o) && (d_i > r_i)).template cast<uint8_t>(); } return cropped_data; }

def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): range_z = 400; K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop 转为c++ Eigen，Tensor

data_crop.chip(z, 2) = (d_o > r_o || d_i <= r_i).select(Eigen::Tensor<double, 2>::Zero(data_layer.rows(), data_layer.cols()), data_layer); } return data_crop; } Note that I assumed the input ...

Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> crop_pointcloud(Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> data_crop, float x_o, float y_o, int x_i, int y_i, int R_o, int R_i, int range_z, int z_critical) { double K_o = std::pow(R_o, 2) / range_z; double K_i = std::pow(R_i, 2) / range_z; for (int z = 0; z < range_z; ++z) { double r_o = std::sqrt(z * K_o); Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> data_layer = data_crop.chip(z, 2); double d_o = std::sqrt(std::pow(x_o, 2) + std::pow(y_o, 2)); double d_i = std::sqrt(std::pow(x_i, 2) + std::pow(y_i, 2)); double r_i = (z < z_critical) ? 0 : std::sqrt(z * K_i); data_crop.chip(z, 2) = (d_o > r_o) || (d_i <= r_i) ? Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor>(data_layer.dimension(0), data_layer.dimension(1)).setZero() : data_layer; } return data_crop; } 怎么调用这个方法

Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> crop_pointcloud(Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> data_crop, float x_o, float y_o, int x_i, int y_i, int R_o, int R_i, int range_z, int z_critical)...
pptx

数学建模学习资料 姜启源数学模型课件 M04 数学规划模型 共85页.pptx

数学建模学习资料 姜启源数学模型课件 M04 数学规划模型 共85页.pptx
pdf

【大越期货-2024研报】生猪期货早报.pdf

研究报告
pptx

数学建模学习资料 姜启源数学模型课件 M07 差分方程模型 共33页.pptx

数学建模学习资料 姜启源数学模型课件 M07 差分方程模型 共33页.pptx
pdf

【宝城期货-2024研报】宝城期货品种套利数据日报.pdf

研究报告
zip

从头开始的 YOLOv1.zip

从头开始的 YOLOv1自述YOLOv1 的实现来自博客必需的pytorch 1.1.0火炬视觉numpy > 1.16.2opencv 3.4.1VOC2012数据集这个 repo 现在能做什么使用VOC2012数据集进行训练推理（测试图像）结果待办事项添加 mAP 指标
zip

YOLOv4 通过 TensorRT 加速，并使用 Deepstream 实现多流输入.zip

Deepstream 5.1 YOLOv4 应用程序这个 Deepstream 应用程序展示了以高 FPS 吞吐量运行的 YOLOv4！PS-点击 gif 即可观看整个视频！指数Deepstream 设置安装系统依赖项安装Deepstream运行应用程序克隆存储库下载权重文件构建应用程序使用不同的输入源运行引用Deepstream 设置本文假设您拥有一个功能齐全的 Jetson 设备。如果没有，您可以参考此处的文档。1.安装系统依赖项sudo apt install \libssl1.0.0 \libgstreamer1.0-0 \gstreamer1.0-tools \gstreamer1.0-plugins-good \gstreamer1.0-plugins-bad \gstreamer1.0-plugins-ugly \gstreamer1.0-libav \libgstrtspserver-1.0-0 \libjansson4=2.11-12.安装Deepstream从这里下载 DeepStream 5.1 J
zip

Tensorflow 中的 Tiny YOLOv2 变得简单！.zip

Tensorflow 中的 TinyYOLOv2 变得更加简单您可以使用这段代码做什么从原始 yolo-v2 的二进制文件中提取权重，将其分配给 TF 网络，保存 ckpt，对输入图像或网络摄像头执行检测你不能用此代码做什么以任何方式针对任何数据集训练 YOLOv2描述我一直在寻找 YOLOv2 的 Tensorflow 实现，但 darknet 版本和衍生版本并不容易理解。这个版本是 Tiny YOLOv2 的一个更容易理解的版本。权重提取、权重结构、权重分配、网络、推理和后处理都尽可能简单。该实现在测试图像“dog.jpg”上的输出如下需要明确的是，这个实现在 pjreddie 的网站上被称为“tiny-yolo-voc”，可以在这里找到这是“tiny-yolo-voc”的具体实现，但代码可以重复用于导入其他配置！您需要根据要使用的“cfg”文件更改网络架构和超参数。代码组织方式如下weights_loader.py 将 pjreddie 的二进制权重文件中的权重加载到 tensorflow 网络中，并保存 ckptnet.py 包含 pjr
zip

将 yolov5 导出到 tflite 并在 Raspberry Pi 和 CPU 上运行推理.zip

将 yolov5 导出到 tflite 并在 Raspberry Pi 和 CPU 上运行推理Yolov5 导出至 Raspberry Pi这是一个两步过程将模型权重转换为 tflite在 Raspberry Pi 上运行推理将模型权重转换为 tflite如果您不想在系统上安装任何东西，那么请使用这个Google Colab（推荐）。 如果您想在您的系统上执行转换，请按照以下说明操作我建议为此创建一个新的 conda 环境，因为我们需要 python==3.7.0conda create -n yolov5_env python==3.7.0conda activate yolov5_env然后运行以下命令并用您自己的模型路径替换yolov5s.pt，并相应地更改yolov5s.yaml。git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.gitcd yolov5pip3 install tensorflow==2.3.1pip install -r requirements.txtpytho

最新推荐

recommend-type

数学建模学习资料 姜启源数学模型课件 M04 数学规划模型 共85页.pptx

数学建模学习资料 姜启源数学模型课件 M04 数学规划模型 共85页.pptx
recommend-type

【大越期货-2024研报】生猪期货早报.pdf

研究报告
recommend-type

数学建模学习资料 姜启源数学模型课件 M07 差分方程模型 共33页.pptx

数学建模学习资料 姜启源数学模型课件 M07 差分方程模型 共33页.pptx
recommend-type

【宝城期货-2024研报】宝城期货品种套利数据日报.pdf

研究报告
recommend-type

从头开始的 YOLOv1.zip

从头开始的 YOLOv1自述YOLOv1 的实现来自博客必需的pytorch 1.1.0火炬视觉numpy > 1.16.2opencv 3.4.1VOC2012数据集这个 repo 现在能做什么使用VOC2012数据集进行训练推理（测试图像）结果待办事项添加 mAP 指标
recommend-type

JHU荣誉单变量微积分课程教案介绍

资源摘要信息:"jhu2017-18-honors-single-variable-calculus" 知识点一：荣誉单变量微积分课程介绍 本课程为JHU（约翰霍普金斯大学）的荣誉单变量微积分课程，主要针对在2018年秋季和2019年秋季两个学期开设。课程内容涵盖两个学期的微积分知识，包括整合和微分两大部分。该课程采用IBL（Inquiry-Based Learning）格式进行教学，即学生先自行解决问题，然后在学习过程中逐步掌握相关理论知识。 知识点二：IBL教学法 IBL教学法，即问题导向的学习方法，是一种以学生为中心的教学模式。在这种模式下，学生在教师的引导下，通过提出问题、解决问题来获取知识，从而培养学生的自主学习能力和问题解决能力。IBL教学法强调学生的主动参与和探索，教师的角色更多的是引导者和协助者。 知识点三：课程难度及学习方法 课程的第一次迭代主要包含问题，难度较大，学生需要有一定的数学基础和自学能力。第二次迭代则在第一次的基础上增加了更多的理论和解释，难度相对降低，更适合学生理解和学习。这种设计旨在帮助学生从实际问题出发，逐步深入理解微积分理论，提高学习效率。 知识点四：课程先决条件及学习建议 课程的先决条件为预演算，即在进入课程之前需要掌握一定的演算知识和技能。建议在使用这些笔记之前，先完成一些基础演算的入门课程，并进行一些数学证明的练习。这样可以更好地理解和掌握课程内容，提高学习效果。 知识点五：TeX格式文件 标签"TeX"意味着该课程的资料是以TeX格式保存和发布的。TeX是一种基于排版语言的格式，广泛应用于学术出版物的排版，特别是在数学、物理学和计算机科学领域。TeX格式的文件可以确保文档内容的准确性和排版的美观性，适合用于编写和分享复杂的科学和技术文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

![损失函数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a83762ba6eb248f69091b5154ddf78ca.png) # 1. 损失函数的基本概念与作用 ## 1.1 损失函数定义 损失函数是机器学习中的核心概念，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。它是优化算法调整模型参数以最小化的目标函数。 ```math L(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i)) ``` 其中，`L`表示损失函数，`y`为实际值，`f(x)`为模型预测值，`N`为样本数量，`L_i`为第`i`个样本的损失。 ## 1.2 损
recommend-type

如何在ZYNQMP平台上配置TUSB1210 USB接口芯片以实现Host模式，并确保与Linux内核的兼容性？

要在ZYNQMP平台上实现TUSB1210 USB接口芯片的Host模式功能，并确保与Linux内核的兼容性，首先需要在硬件层面完成TUSB1210与ZYNQMP芯片的正确连接，保证USB2.0和USB3.0之间的硬件电路设计符合ZYNQMP的要求。 参考资源链接：[ZYNQMP USB主机模式实现与测试(TUSB1210)](https://wenku.csdn.net/doc/6nneek7zxw?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤包括： 1. 在Vivado中设计硬件电路，配置USB接口相关的Bank502和Bank505引脚，同时确保USB时钟的正确配置。
recommend-type

Naruto爱好者必备CLI测试应用

资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序，用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面（CLI）的测验工具，设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》（Naruto）的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列，后被改编成同名电视动画，并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事，直到成为木叶隐村的领袖，期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言，它允许网页具有交互性，同时也可以在服务器端运行（如Node.js环境）。在这个CLI应用程序中，JavaScript被用来处理用户的输入，生成问题，并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术： 1. **命令行界面（CLI）开发：** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中，Node.js提供了一个运行JavaScript的环境，使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具，包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础：** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解，包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建：** 测验应用程序的核心是其问题库，它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库，并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制：** 在应用程序中，需要编写逻辑来控制测验的流程，比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面（UI）交互：** 尽管是CLI，用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅，这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装：** 开发过程中应当遵循模块化原则，将不同的功能分隔开来，以便于管理和维护。例如，可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试：** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试，并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发：** 最后，开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序，常见的做法是将其打包为可执行文件（如使用electron或pkg工具），以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息，虽然具体细节有限，但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接，可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件，从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验，用户不仅能享受答题的乐趣，还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。