ROI_PAC 3.0.1 安装教程：从头开始构建与测试

ROI_PAC
需积分: 17 26 下载量 152 浏览量 更新于2024-09-12 3 收藏 114KB DOC 举报
ROI_PAC是一款专有的软件，其版权要求用户获得许可。对于非商业用途，可以从OpenChannelFoundation免费获取许可证。本文档详细介绍了如何在新版本（v.3.0.1）上安装ROI_PAC，该版本的安装流程与之前的版本有着显著的不同。 首先，安装步骤分为三个主要部分： 1. 扩展并解压归档文件: 要安装ROI_PAC 3.0.1，你需要从提供的归档文件（ROI_PAC_3_0_1.tgz）开始。使用命令行工具，如`tar`进行解压缩： ``` % tar -xzvf ROI_PAC_3_0_1.tgz ``` 这将创建一个名为ROI_PAC_3_0_1的目录，包含了后续安装所需的全部文件。 2. 阅读文档和理解安装过程: 在安装之前，阅读`ROI_PAC_3_0_1/AAREADME`和`ROI_PAC_3_0_1/ROI_PAC/DOC`中的文档至关重要。这些文档详细阐述了软件的安装步骤以及运行脚本的方法。特别是`ROI_PAC_3_0_1/ROI_PAC/DOC/Setup`和`ROI_PAC_3_0_1/ROI_PAC/AAREADME_BUILD_ROIPAC`提供了关键操作指南。建议逐行阅读并理解，因为安装过程中可能涉及编译器的选择和配置。 3. 编译执行文件: 按照`ROI_PAC_3_0_1/ROI_PAC/AAREADME_BUILD_ROIPAC`中的指令操作，这些命令会针对多种编译器构建和测试软件包。如果你遇到问题，确保遵循指示，并可能需要根据你的系统环境调整某些参数。每一个命令都需要在终端中单独输入，以确保正确执行。 总结来说，安装ROI_PAC 3.0.1是一个需要仔细阅读文档并按顺序操作的过程。从解压缩到编译，每个环节都对最终的成功至关重要。务必确保遵循所有指示，并根据具体情况进行必要的调整，以顺利完成软件的安装。

结合SNAP和StaMPS软件获取地表时间序列形变.docx

2019-08-11 上传
结合SNAP和StaMPS软件获取地表时间序列形变

ROI_PAC资料网站大全

2017-10-12 上传
ROI_PAC资料网站大全，collected and edited by wxw_swjtu 1维基百科 http://roipac.org/ROI_PAC http://www.roipac.org/AskQuestion http://roipac.org/ALOS_PALSAR

ROI_PAC_3.0.1.rar

2021-04-09 上传
ROI_PAC_3.0.1.rar

def forward(self, x): x = self.backbone.features(x) rpn_output = self.rpn(x) roi_boxes = self.convert_to_roi_boxes(rpn_output) roi_features = self.roi_pooling(x, roi_boxes) roi_features = roi_features.view(roi_features.size(0), -1) output = self.classifier(roi_features) return output

2023-06-13 上传
接着，使用这些候选框（roi_boxes）和特征图，通过 ROI Pooling 网络得到固定大小的特征向量。这些特征向量被展平成一个向量，然后输入分类器，得到最终的分类结果。 在 forward 方法中，还调用了一个 convert_to_...

for roi_direct in ROIS.keys(): roi_blobs_result[roi_direct] = { 'cx': -1, 'cy': -1, 'blob_flag': False }

2023-07-13 上传
这段代码中，`roi_direct` 是一个变量，它在循环中遍历了 `ROIS` 字典的键。在每次循环中，它将键赋值给变量 `roi_direct`，然后使用这个变量来访问 `roi_blobs_result` 字典中相应的值。 `roi_blobs_result` 是一...

def find_blobs_in_rois(img): global ROIS roi_blobs_result = {} for roi_direct in ROIS.keys(): roi_blobs_result[roi_direct] = { 'cx': -1, 'cy': -1, 'blob_flag': False } for roi_direct, roi in ROIS.items(): blobs=img.find_blobs(Red_threshold, roi=roi, merge=True, pixels_area=10) if len(blobs) == 0: continue largest_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels()) x,y,width,height = largest_blob[:4] if not(width >=3 and width <= 45 and height >= 3 and height <= 45): continue roi_blobs_result[roi_direct]['cx'] = largest_blob.cx() roi_blobs_result[roi_direct]['cy'] = largest_blob.cy() roi_blobs_result[roi_direct]['blob_flag'] = True 是什么意思

2023-07-13 上传
这段代码的作用是在给定的图像中找到感兴趣区域（ROIs）中的斑点，并将结果保存在`roi_blobs_result`字典中。 具体来说，函数首先初始化一个空字典`roi_blobs_result`，用于保存每个ROI的结果。然后，对于每个ROI，...

def convert_to_roi_boxes(self, rpn_output): rpn_output = rpn_output.permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, 4) roi_boxes = torch.zeros((rpn_output.size(0), 4)) roi_boxes[:, 0] = rpn_output[:, 0] - 0.5 * rpn_output[:, 2] roi_boxes[:, 1] = rpn_output[:, 1] - 0.5 * rpn_output[:, 3] roi_boxes[:, 2] = rpn_output[:, 0] - 0.5 * rpn_output[:, 2] roi_boxes[:, 3] = rpn_output[:, 1] - 0.5 * rpn_output[:, 3] return roi_boxes

2023-06-13 上传
- roi_boxes[:, 0] = rpn_output[:, 0] - 0.5 * rpn_output[:, 2] - roi_boxes[:, 1] = rpn_output[:, 1] - 0.5 * rpn_output[:, 3] - roi_boxes[:, 2] = rpn_output[:, 0] + 0.5 * rpn_output[:, 2] - roi_boxes[:,...

怎么设置Roi_img的默认值

2023-05-25 上传
您可以在定义函数时，将Roi_img的默认值设置为None，如下所示： ``` def some_function(arg1, arg2, Roi_img=None): if Roi_img is None: # 在这里设置默认值 Roi_img = some_default_value # 在函数中可以使用...

void Tracking_Melon::bounding_box_callback( const darknet_ros_msgs::BoundingBoxes& msg) { if(!ok){ roi_recv = msg.bounding_boxes; ifdetect = 0; if (roi_recv.size()) { for (int i = 0; i < roi_recv.size(); i++) { roi.push_back(cv::Rect(roi_recv[i].xmin, roi_recv[i].ymin, roi_recv[i].xmax - roi_recv[i].xmin, roi_recv[i].ymax - roi_recv[i].ymin)); } for (auto i = 0; i < roi.size(); i++) { obj.push_back(roi[i]); algorithms.push_back(TrackerKCF::create()); } ifdetect = 1; } } }

2023-05-25 上传
- 将接收到的边界框存储到一个名为 `roi_recv` 的容器中。 - 将变量 `ifdetect` 的值设置为 0。 - 如果 `roi_recv` 容器不为空，那么遍历这个容器中的每一个边界框，将其保存到名为 `roi` 的容器中，并且使用 `...

roi_mni_v4

2023-09-07 上传
ROI_MNI_V4是一种用于大脑区域感兴趣（ROI）定位的坐标系统。ROI是研究人员在神经科学实验中经常关注的特定脑区，这些区域在不同个体之间位置可能有所差异，因此需要一种统一的坐标系统来标识和定位这些区域。 ROI_...
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