MATLAB实现图片裁剪、缩放与关键点调整技术

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0 下载量 169 浏览量 更新于2024-10-23 收藏 94KB ZIP 举报
资源摘要信息:"pre.zip_matlab_" 标题解析: 本压缩包文件的标题为 "pre.zip_matlab_",这里的 "pre.zip" 指出这是一个以 "pre" 为前缀的压缩文件集合,文件格式为 ZIP,是Windows和Unix系统中常用的文件压缩格式,适合用于压缩文件或文件夹以节省磁盘空间和便于文件传输。后缀 "_matlab_" 暗示该压缩包中包含与MATLAB相关的文件。MATLAB是MathWorks公司推出的一套高性能数值计算和可视化软件,广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发和图形绘制等领域。 描述解析: 描述中提到的操作包括图片裁剪(cropping)、缩放(scaling)以及更改关键点(keypoint)位置。图片裁剪是一种图像处理技术,指的是移除图像中的某一部分,通常是为了移除不感兴趣的区域、提高图像质量、减小文件大小或是准备适合的输入大小以符合特定的算法要求。缩放则是指改变图像的尺寸,这一过程在图像处理中非常常见,可以通过放大或缩小图像来适应不同的显示需求或满足算法输入的要求。关键点,又称为特征点,是图像中可以被识别的显著位置,例如角点、边缘点等。在计算机视觉中,检测和跟踪这些点对进行图像匹配、目标识别和行为分析至关重要。更改关键点位置意味着在图像处理过程中,我们可能需要根据需要对图像中某些特定的特征点进行位置调整。 标签解析: 标签为 "matlab",表示该文件集合与MATLAB平台紧密相关。任何标注此标签的文件、脚本或项目都可能涉及到使用MATLAB的语法、工具箱或编程接口来完成特定的任务。 压缩包子文件的文件名称列表: - pre.m - testing.txt 文件名称列表解析: pre.m:很可能是一个MATLAB脚本文件,文件扩展名 ".m" 是MATLAB的标准脚本文件扩展名。该文件中可能包含了执行图像裁剪、缩放和关键点位置更改等操作的MATLAB代码。 testing.txt:这个文件可能是一个文本文件,通常在软件开发中用来记录测试用例、测试结果或其它相关信息。在本场景中,testing.txt 文件可能包含了针对图像处理操作的一些测试数据,或者记录了测试过程中图像处理前后的对比结果和关键点位置的调整记录。 从给定信息来看,可以推断出的详细知识点包括: 1. MATLAB平台的介绍:MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算的高级编程语言和交互式环境。 2. 图像处理的基本概念:图像处理是将原始图像转换为适合进一步分析的形式的过程。包括图像的裁剪、缩放等基础操作。 3. 关键点的概念及其在图像处理中的应用:关键点是图像中的重要特征点,可以是角点、边缘点等。它们在图像识别、目标跟踪和3D建模等领域中非常重要。 4. MATLAB中图像处理的实践:MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox),允许用户通过编写脚本或调用内置函数执行图像裁剪、缩放和特征点处理等操作。 5. 编写MATLAB脚本的基本知识:在MATLAB中,可以通过编写 .m 文件来执行一系列复杂的操作,如图像处理、数据分析等。 6. 测试文件的编写与使用:在软件开发和算法验证中,测试文件非常重要。它们帮助开发者验证算法的正确性,确保功能实现符合预期。 7. 文档和代码的组织:有效的文件命名和组织能够提高代码的可读性和可维护性,尤其是在复杂的项目中,合理的文件结构是提高工作效率的关键。 以上知识点结合了给定文件的标题、描述、标签以及文件名称列表,从各个角度对可能涉及的技能和知识进行了详细的说明。

for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.__len__()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule(mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k]) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]在forward函数中,如果我要使用channel_out变量传入SA_modules中,我该如何在forward函数中计算并得到它,再传入SA_modules中,你可以给我详细的代码吗?

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class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.len()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule( mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k] ) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]在forward函数中,如果我要使用channel_out变量传入SA_modules中,我该如何在forward函数中计算并得到它,再传入SA_modules中,你可以给我详细的代码吗?

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