MatchBox：Python候选项目匹配库的配置与应用

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0 下载量 46 浏览量 更新于2024-10-03 收藏 3.81MB ZIP 举报
资源摘要信息: "用于候选项目匹配的可配置、可调和可重现的库_Python_下载.zip" 知识点说明： 1. 库的概念与应用： 库（Library）在编程中是一组预编译的程序或数据，提供给程序员使用，以便在开发新程序时能够节省时间，避免重复造轮子。库可以是源代码形式，也可以是二进制形式，通常包含特定功能的实现代码和相关的数据。 2. Python语言特点： Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的标准库而闻名。Python具有解释执行的特点，适合多种开发场景，包括网络应用、自动化脚本、数据分析、机器学习等。它支持面向对象、命令式、函数式和过程式编程风格。 3. 可配置性（Configurability）： 可配置性指的是系统或软件能够根据用户的特定需求进行调整的能力。在编程库中，可配置性通常意味着可以通过外部文件、环境变量或API调用来修改库的行为，而不是修改源代码。这允许软件在不同的环境和条件下能够灵活应用。 4. 可调性（Tunability）： 可调性是指库中的功能可以根据不同的需求进行微调和优化的能力。在项目匹配库中，这可能意味着算法的参数可以根据特定场景进行调整，以提高匹配的准确性和效率。 5. 可重现性（Reproducibility）： 可重现性是指在相同的输入条件下，能够得到相同或可比较结果的能力。在科学研究和数据分析中尤其重要。当库声称具有可重现性时，意味着它应该能够在相同的条件下，无论在何时何地，都能产生一致的输出结果。 6. 候选项目匹配： 候选项目匹配通常指的是将候选者（如个人、公司或产品）与相应的项目、职位或其他需求进行匹配的过程。在编程上，这涉及到比较和分析候选对象的特征和要求，然后进行合理的分配或关联。 7. ZIP文件格式： ZIP是一种流行的文件压缩格式，广泛用于文件存储和数据传输。它可以将多个文件和文件夹压缩成一个文件，以减少存储空间和网络传输所需时间。ZIP文件通常具有.zip扩展名，并支持跨平台压缩和解压缩。 8. 下载资源管理： 在提及“下载”的上下文中，通常指的是从互联网获取资源的过程。这些资源可以是软件、库、文档、媒体等。资源下载管理涉及资源的检索、存储、版本控制以及确保文件的完整性。 综上所述，标题“用于候选项目匹配的可配置、可调和可重现的库_Python_下载.zip”暗示了一个专为项目匹配而设计的Python库。这个库可能包含了复杂的数据处理算法，允许用户通过配置、调整参数来优化匹配过程，并且能够确保在不同环境下得到一致的匹配结果。此外，该资源被压缩成了ZIP格式，便于用户下载和使用。用户在下载后，根据文件名“MatchBox-main”可以推断，这可能是一个包含核心功能和示例文件的主文件夹或项目的名称。

TPC-DS_Tools_v3.2.0.zip

2021-09-07 上传
【标题】"TPC-DS_Tools_v3.2.0.zip" 提供的是一个针对 ...综上，"TPC-DS_Tools_v3.2.0.zip" 是一个用于大数据分析系统性能测试的重要工具，其中DSGen是关键组件，可帮助用户生成复杂的数据集，进行详尽的性能基准测试。

models_VGGNet_VOC0712_SSD_300x300.zip

2019-09-02 上传
SSD的关键创新在于使用不同大小和形状的锚框（anchor boxes），这些预定义的框可以覆盖多种尺寸和比例的目标，从而减少了对候选框生成的需求。 在"models_VGGNet_VOC0712_SSD_300x300.zip"中，我们可以看到VGGNet被...

def gru_cell(self, x, state): # Compute gates x_and_state = torch.cat([x, state], dim=1) update_gate = self.conv_update(x_and_state) reset_gate = self.conv_reset(x_and_state) # Add bias to initialise gate as close to identity function update_gate = torch.sigmoid(update_gate + self.gru_bias_init) reset_gate = torch.sigmoid(reset_gate + self.gru_bias_init) # Compute proposal state, activation is defined in norm_act_config (can be tanh, ReLU etc) state_tilde = self.conv_state_tilde(torch.cat([x, (1.0 - reset_gate) * state], dim=1)) output = (1.0 - update_gate) * state + update_gate * state_tilde return output函数是怎么一步步计算的？

2023-06-10 上传
这个函数实现了GRU（Gated Recurrent Unit）的一个时间步...7. 根据更新门和候选状态计算当前时刻的状态output，即(1.0 - update_gate) * state + update_gate * state_tilde。 8. 返回计算得到的当前时刻状态output。

解释这一段代码def auto_whiteBalance(img): b, g, r = cv2.split(img) Y = 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b Cr = 0.5 * r - 0.419 * g - 0.081 * b Cb = -0.169 * r - 0.331 * g + 0.5 * b Mr = np.mean(Cr) Mb = np.mean(Cb) Dr = np.var(Cr) Db = np.var(Cb) temp_arry = (np.abs(Cb - (Mb + Db * np.sign(Mb))) < 1.5 * Db) & ( np.abs(Cr - (1.5 * Mr + Dr * np.sign(Mr))) < 1.5 * Dr) RL = Y * temp_arry # 选取候选白点数的最亮10%确定为最终白点，并选择其前10%中的最小亮度值 # L_list = list(np.reshape(RL, (RL.shape[0] * RL.shape[1],)).astype(np.int)) L_list = list(np.reshape(RL, (RL.shape[0] * RL.shape[1],)).astype(int)) hist_list = np.zeros(256) min_val = 0 sum = 0 for val in L_list: hist_list[val] += 1 for l_val in range(255, 0, -1): sum += hist_list[l_val] if sum >= len(L_list) * 0.1: min_val = l_val break # 取最亮的前10%为最终的白点 white_index = RL < min_val RL[white_index] = 0 # 计算选取为白点的每个通道的增益 b[white_index] = 0 g[white_index] = 0 r[white_index] = 0 Y_max = np.max(RL) b_gain = Y_max / (np.sum(b) / np.sum(b > 0)) g_gain = Y_max / (np.sum(g) / np.sum(g > 0)) r_gain = Y_max / (np.sum(r) / np.sum(r > 0)) b, g, r = cv2.split(img) b = b * b_gain g = g * g_gain r = r * r_gain # 溢出处理 b[b > 255] = 255 g[g > 255] = 255 r[r > 255] = 255 res_img = cv2.merge((b, g, r)) return res_img

2023-07-15 上传
然后，代码根据一定的条件筛选出候选白点，并计算最亮的10%作为最终白点的亮度值： ```python temp_arry = (np.abs(Cb - (Mb + Db * np.sign(Mb))) * Db) & ( np.abs(Cr - (1.5 * Mr + Dr * np.sign(Mr))) * Dr) RL...

def calculate_bbox_score_and_save_img(image_path_name, dataset_image_path, gt_x1, gt_y1, gt_x2, gt_y2): logging.debug('dataset_image_path {}'.format(dataset_image_path)) logging.debug('image_path_name {}'.format(image_path_name)) candidates = selective_search_bbox(image_path_name) logging.debug('candidates {}'.format(candidates)) image_name = image_path_name.split('/')[-1].split('.')[0] logging.debug('image_name {}'.format(image_name)) img_read = Image.open(image_path_name) logging.debug( '{} {} {}'.format(img_read.format, img_read.size, img_read.mode))

2023-06-12 上传
这是一个用于计算物体框与真实物体框之间的交并比，并保存含有矩形框的图像的函数。...该函数通常用于目标检测任务中，可以自动搜索候选框并计算交并比，从而找到最匹配的物体框，并保存图像以备后续使用。

python识别图像中的峰

2024-09-24 上传
在Python中，我们可以利用OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 或其他图像处理库如Pillow、scikit-image等来识别图像中的峰值。图像峰值通常指亮度突然上升的部分，例如边缘、山峰等特征点。以下是使用...

import cmaimport numpy as np# 定义目标函数def quadratic(bd_X, bd_Y, x3, x4): # ... 这里是你的目标函数代码 ...# 创建优化器对象x0 = np.array([10, 10, 0, 0]) # 初始向量sigma0 = 1.0 # 初始标准差es = cma.CMAEvolutionStrategy(x0, sigma0)# 运行优化过程for i in range(100): # 迭代100次 solutions = es.ask() # 获取一组候选解向量 fitness_list = [quadratic(*x) for x in solutions] # 计算目标函数值 es.tell(solutions, fitness_list) # 更新优化器状态 # 输出当前最佳的解和目标函数值 best_solution = es.result.xbest best_fitness = es.result.fbest print("迭代次数：", i) print("当前最佳解：", best_solution) print("目标函数值：", best_fitness)# 输出优化结果best_solution = es.result.xbestbest_fitness = es.result.fbestprint("优化结果：", best_solution)print("目标函数值：", best_fitness)

2023-06-08 上传
```python import cma import numpy as np ``` 完整代码如下： ```python import cma import numpy as np # 定义目标函数 def quadratic(bd_X, bd_Y, x3, x4): # ... 这里是你的目标函数代码 ... # 创建优化器...

pytorch 自己写LSTM

2023-05-11 上传
super(LSTM, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers # 初始化 LSTM 的权重参数 self.W_ii = nn.Parameter(torch.Tensor(input_size,...

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：for dataset in datasets: print(dataset) if dataset not in out_results: out_results[dataset] = {} for scene in data_dict[dataset]: print(scene) # Fail gently if the notebook has not been submitted and the test data is not populated. # You may want to run this on the training data in that case? img_dir = f'{src}/test/{dataset}/{scene}/images' if not os.path.exists(img_dir): continue # Wrap the meaty part in a try-except block. try: out_results[dataset][scene] = {} img_fnames = [f'{src}/test/{x}' for x in data_dict[dataset][scene]] print (f"Got {len(img_fnames)} images") feature_dir = f'featureout/{dataset}{scene}' if not os.path.isdir(feature_dir): os.makedirs(feature_dir, exist_ok=True) t=time() index_pairs = get_image_pairs_shortlist(img_fnames, sim_th = 0.5644583, # should be strict min_pairs = 33, # we select at least min_pairs PER IMAGE with biggest similarity exhaustive_if_less = 20, device=device) t=time() -t timings['shortlisting'].append(t) print (f'{len(index_pairs)}, pairs to match, {t:.4f} sec') gc.collect() t=time() if LOCAL_FEATURE != 'LoFTR': detect_features(img_fnames, 2048, feature_dir=feature_dir, upright=True, device=device, resize_small_edge_to=600 ) gc.collect() t=time() -t timings['feature_detection'].append(t) print(f'Features detected in {t:.4f} sec') t=time() match_features(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir,device=device) else: match_loftr(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir, device=device, resize_to=(600, 800)) t=time() -t timings['feature_matching'].append(t) print(f'Features matched in {t:.4f} sec') database_path = f'{feature_dir}/colmap.db' if os.path.isfile(database_path): os.remove(database_path) gc.collect() import_into_colmap(img_dir, feature_dir=feature_dir,database_path=database_path) output_path = f'{feature_dir}/colmap_rec_{LOCAL_FEATURE}' t=time() pycolmap.match_exhaustive(database_path) t=time() - t timings['RANSAC'].append(t) print(f'RANSAC in {t:.4f} sec')

2023-06-01 上传
这段代码是Python代码，用于图像匹配和三维重建。以下是每行代码的注释： ```python for dataset in datasets: # 遍历数据集列表 print(dataset) # 输出当前数据集 if dataset not in out_results: # 如果当前...

from sklearn import svm import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = svm.SVC() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) 对上述代码进行GridSearchCV网格搜索调参的代码

2023-07-17 上传
```python from sklearn import svm import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV data = pd.read_csv('final_data1.csv') Y = data.y X = data....
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