出错 waijieyuan (line 13) radius = radii(i);

时间: 2024-04-16 15:29:18 浏览: 8
对不起,我之前给出的代码有一个错误。在使用 `viscircles` 函数时,你需要确保 `centers` 和 `radii` 是正确的大小和类型。根据你之前的错误提示,`radii` 应该是一个列向量。 请尝试使用以下代码进行修改: ```matlab imshow(img); hold on; for i = 1:numel(radii) center = centers(i, :); radius = radii(i); viscircles(center, radius, 'EdgeColor', 'r'); end hold off; ``` 这里我们使用一个循环来逐个绘制每个圆。通过遍历 `radii` 数组,我们可以获取每个圆的半径。然后,我们使用 `viscircles` 函数将每个圆绘制到图像上。 再次对之前的错误表示歉意,并感谢你的指正!
相关问题

出错 waijieyuan (line 10) viscircles(centers, radii, 'EdgeColor', 'r');

对不起,我之前给出的代码有一个错误。在使用 `viscirc` 函数时,你需要确保 `centers` 和 `radii` 是正确的大小和类型。根据你之前的错误提示,`centers` 应该是一个列数为2的数组。 请尝试使用以下代码进行修改: ```matlab imshow(img); hold on; for i = 1:size(centers, 1) center = centers(i, :); radius = radii(i); viscircles(center, radius, 'EdgeColor', 'r'); end hold off; ``` 这里我们使用一个循环来逐个绘制每个圆。通过遍历 `centers` 数组中的每一行,我们可以获取每个圆的圆心坐标和半径。然后,我们使用 `viscircles` 函数将每个圆绘制到图像上。 再次对之前的错误表示歉意,并感谢你的指正!

img = imread('111.png'); gray_img = rgb2gray(img); B=im2bw(gray_img,0.25); % bw_img = imbinarize(gray_img); bw = logical(B); cc = regionprops(bw, 'Centroid', 'MajorAxisLength', 'MinorAxisLength'); centers = cat(1, cc.Centroid); diameters = mean([cc.MajorAxisLength cc.MinorAxisLength], 2); radii = diameters / 2; imshow(gray_img); hold on; for i = 1:numel(radii) center = centers(i, :); radius = radii(i); viscircles(center, radius, 'EdgeColor', 'r'); end

这段代码看起来基本上是正确的。它加载了图像 `111.png`,将其转换为灰度图像,并使用阈值化将其转换为二值图像。然后,使用 `regionprops` 函数计算二值图像中每个连通区域的属性,包括圆心坐标和主轴长度等。最后,它在灰度图像上绘制了检测到的圆。 如果你仍然遇到问题,请提供更详细的错误信息,以便我可以更好地帮助你解决问题。

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class PointnetSAModuleMSG(_PointnetSAModuleBase): """ Pointnet set abstraction layer with multiscale grouping and attention mechanism """ def init(self, *, npoint: int, radii: List[float], nsamples: List[int], mlps: List[List[int]], bn: bool = True, use_xyz: bool = True, pool_method='max_pool', instance_norm=False): """ :param npoint: int :param radii: list of float, list of radii to group with :param nsamples: list of int, number of samples in each ball query :param mlps: list of list of int, spec of the pointnet before the global pooling for each scale :param bn: whether to use batchnorm :param use_xyz: :param pool_method: max_pool / avg_pool :param instance_norm: whether to use instance_norm """ super().init() assert len(radii) == len(nsamples) == len(mlps) self.npoint = npoint self.groupers = nn.ModuleList() self.mlps = nn.ModuleList() # Add attention module self.attentions = nn.ModuleList() for i in range(len(radii)): radius = radii[i] nsample = nsamples[i] self.groupers.append( pointnet2_utils.QueryAndGroup(radius, nsample, use_xyz=use_xyz) if npoint is not None else pointnet2_utils.GroupAll(use_xyz) ) mlp_spec = mlps[i] if use_xyz: mlp_spec[0] += 3 # Add attention module for each scale self.attentions.append(Attention(mlp_spec[-1])) self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlp_spec, bn=bn, instance_norm=instance_norm)) self.pool_method = pool_method def forward(self, xyz, features): """ :param xyz: (B, N, 3) xyz coordinates of the points :param features: (B, N, C) input features :return: (B, npoint, mlp[-1]) tensor """ new_features_list = [] for i in range(len(self.groupers)): grouper = self.groupers[i] mlp = self.mlps[i] attention = self.attentions[i] # Group points and features grouped_xyz, grouped_features = grouper(xyz, features) # Apply MLP to each group grouped_features = mlp(grouped_features) # Apply attention mechanism to the features of each group grouped_features = attention(grouped_features) # Perform pooling over each group if self.pool_method == 'max_pool': pooled_features = torch.max(grouped_features, dim=2)[0] else: pooled_features = torch.mean(grouped_features, dim=2) new_features_list.append(pooled_features) # Concatenate features from different scales new_features = torch.cat(new_features_list, dim=1) return new_features在该类中使用的QueryAndGroup类会主动将该类所继承的父类的返回值传入QueryAndGroup类中的forward函数吗

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