# min_x = # max_x = # min_y = # max_y =补全

时间: 2024-10-25 07:09:17 浏览: 22
在这段代码中,未完成的部分涉及到对活动物体位置的计算。`min_x`, `max_x`, `min_y`, 和 `max_y` 可能是用来确定活动物体的边界框尺寸。这部分代码应该在处理每个轮廓时更新这些变量,就像这样: ```python for contour in contours: box_info = contour_deal(contour) if box_info is not None: min_x, min_y, w, h = box_info max_x = min_x + w # 计算最大x坐标 max_y = min_y + h # 计算最大y坐标 ``` 这里假设`contour_deal`函数已经返回了最小x、y坐标和宽度、高度,然后将它们累加到`max_x`和`max_y`中,形成活动物体的实际边界范围。 完整代码可能会像这样: ```python min_x = 10000 max_x = 0 min_y = 10000 max_y = 0 for contour in contours: box_info = contour_deal(contour) if box_info is not None: min_x, min_y, w, h = box_info max_x = max(max_x, min_x + w) # 更新最大x坐标 max_y = max(max_y, min_y + h) # 更新最大y坐标 # 创建并存储huodongduixiang对象 obj = huodongduixiang(min_x, min_y, w, h) # 添加对象到集合或其他数据结构中,用于后续跟踪 # ...其他部分保持不变 ``` 相关问题: 1. 这些变量为什么要用来计算? 2. `huodongduixiang`对象如何关联到这些边界信息? 3. 如何将这些信息可视化或进一步分析?
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import cv2 import numpy as np import torch from skimage.segmentation import slic from skimage.util import img_as_float # 读取A图像和B图像 img_a = cv2.imread(r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\my tools\super_pixel\1.png') img_b = cv2.imread(r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\my tools\super_pixel\2.jpg') # 转换为浮点数 img_a = img_as_float(img_a) img_b = img_as_float(img_b) # 使用SLIC算法进行超像素分割 segments_a = slic(img_a, n_segments=1000, compactness=10) segments_b = slic(img_b, n_segments=1000, compactness=10) # 计算A图像的超像素范围 segment_ids = np.unique(segments_a) segment_ranges = [] for segment_id in segment_ids: y, x = np.where(segments_a == segment_id) min_x, max_x = np.min(x), np.max(x) min_y, max_y = np.min(y), np.max(y) segment_ranges.append((min_x, min_y, max_x, max_y)) # 创建A图像的超像素范围图 segment_map_a = np.zeros_like(segments_a, dtype=np.int32) for i, segment_range in enumerate(segment_ranges): min_x, min_y, max_x, max_y = segment_range segment_map_a[min_y:max_y+1, min_x:max_x+1] = i # 使用A图像的超像素范围索引对B图像进行分割 segment_map_b = np.zeros_like(segments_b, dtype=np.int32) for i, segment_range in enumerate(segment_ranges): min_x, min_y, max_x, max_y = segment_range segment_id = segments_a[min_y, min_x] y, x = np.where(segments_b == segment_id) segment_map_b[y, x] = i # 转换为PyTorch张量 segment_map_b = torch.Tensor(segment_map_b).long() # 显示B图像的超像素范围图 cv2.imshow('Segment Map', segment_map_b.numpy()) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()。上述代码出现错误: cv2.imshow('Segment Map', segment_map_b.numpy()) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:/a/opencv-python/opencv-python/opencv/modules/highgui/src/precomp.hpp:155: error: (-215:Assertion failed) src_depth != CV_16F && src_depth != CV_32S in function 'convertToShow'

import os import json import csv import cv2 from segment_anything import SamPredictor, sam_model_registry folder_path = 'D:\\segment-anything-main\\segment-anything-main\\input\\Normal\\' # 替换为实际的文件夹路径 output_file = 'D:\\细胞识别\\output.csv' # 替换为实际的输出文件路径 data_list = [] # 用于存储所有的坐标信息 for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith('.json'): json_path = os.path.join(folder_path, filename) # 读取JSON文件 with open(json_path) as file: data = json.load(file) # 获取多边形坐标 shapes = data['shapes'] polygon_points = shapes[0]['points'] # 假设只有一个多边形标注 # 计算最小包围框的左上角和右下角坐标 x_coordinates = [point[0] for point in polygon_points] y_coordinates = [point[1] for point in polygon_points] min_x = min(x_coordinates) min_y = min(y_coordinates) max_x = max(x_coordinates) max_y = max(y_coordinates) # 将坐标信息添加到列表中 data_list.append({'Filename': filename, 'Min_X': min_x, 'Min_Y': min_y, 'Max_X': max_x, 'Max_Y': max_y}) # 写入CSV文件 with open(output_file, 'w', newline='') as file: fieldnames = ['Filename', 'Min_X', 'Min_Y', 'Max_X', 'Max_Y'] writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() writer.writerows(data_list) # 生成input_prompts input_prompts = [] for data in data_list: input_prompt = f"处理文件:{data['Filename']},左上角坐标:({data['Min_X']}, {data['Min_Y']}),右下角坐标:({data['Max_X']}, {data['Max_Y']})" input_prompts.append(input_prompt) sam = sam_model_registry["default"](checkpoint="D:\\segment-anything-main\\segment-anything-main\\sam_vit_h_4b8939.pth") predictor = SamPredictor(sam) for filename in os.listdir(folder_path): if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): image_path = os.path.join(folder_path, filename) # Load and set the image for prediction your_image = cv2.imread(image_path) predictor.set_image(your_image) # Perform prediction using input prompts masks, _, _ = predictor.predict(input_prompts) # Perform further processing or analysis on the predicted masks for i, mask in enumerate(masks): mask_filename = f"mask_{i + 1}_{filename}" mask_path = os.path.join(folder_path, mask_filename) cv2.imwrite(mask_path, mask)

好的,以下是代码的补全和生成遗传算法收敛曲线的图表: python import matplotlib.pyplot as plt import math import random import numpy as np pop_size = 50 # 种群数量 PC=0.6 # 交叉概率 PM=0.1 #变异概率 X_max=10 #最大值 X_min=0 #最小值 DNA_SIZE=10 #DNA长度与保留位数有关,2**10 当前保留3位小数点 N_GENERATIONS=100 """ 求解的目标表达式为: y = 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x) x=[0,5] """ # 定义目标函数 def aim(x): return 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x) # 解码DNA得到X值 def decode(pop): return pop.dot(2 ** np.arange(DNA_SIZE)[::-1]) *(X_max-X_min)/ float(2**DNA_SIZE-1) + X_min # 计算适应性评分 def get_fitness(X_value): return f2(aim(X_value)) # 自然选择(轮盘赌)获取下一代个体 def selection(pop, fitness): return f3(pop, fitness) # 交叉操作 def crossover(parent, pop): return f4(parent, pop) # 变异操作 def mutation(child, pm): return f5(child,pm) # 初始化种群 pop = np.random.randint(2, size=(pop_size, DNA_SIZE)) # 迭代 max_fitness_value = [] for i in range(N_GENERATIONS): #解码得到X值 X_value = np.array([decode(p) for p in pop]) #获取当前种群中每个体的目标函数值 F_values = get_fitness(X_value) #获取当前种群中每个体的适应值 fitness = F_values/np.sum(F_values) #选择下一代个体 pop = selection(pop, fitness) #复制当前种群 pop_copy = pop.copy() #交叉 变异 for parent in pop: child = crossover(parent, pop) child = mutation(child, PM) parent[:] = child #记录当前迭代中目标函数的最大值 max_fitness_value.append(np.max(F_values)) if (i % 10 == 0): print("Most fitted value and X: \n", np.max(F_values),

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