从3.0版开始,DenseFeatureDetector不再可用.有人可以告诉我如何在OpenCV 3.0中计算密集SIFT功能吗？我在文档中找不到它.
非常感谢你提前!
我想知道是否有一种比我在下面所做的更快的方法来从分水岭图像计算区域邻接矩阵.
输入:分水岭图像,N个区域标记为1到N.
输出:这N个区域的邻接矩阵.
1.对于每个区域,计算相应的掩码并将所有掩码放入向量中:
vector<Mat> masks;
for(int i = 0; i < N; i++ )
{
// Create the corresponding mask
Mat mask;
compare(wshed, i+1, mask, CMP_EQ);
// Dilate to overlap the watershed line (border)
dilate(mask, mask, Mat());
// Add to the list of masks
masks.push_back(mask);
}
2.定义一个函数来检查两个区域是否相邻:
bool areAdjacent(const Mat& mask1, const Mat& mask2)
{
// Get the overlapping area of the two masks
Mat m;
bitwise_and(mask1, mask2, m);
// Compute the size of the overlapping area
int size …我想知道是否有一种方法可以根据文件扩展名定义 VSCode 的默认构建任务。
当在 Python 代码的某个文件夹中工作时，我定义了以下构建任务：
{
"version": "0.1.0",
"command": "python",
"isShellCommand": true,
"showOutput": "always",
"args": ["${file}"]
}
那么如果下次我去另一个Python文件夹，我必须再次重新定义它。
是否可以配置 VSCode，如果它检测到当前文件为 Python 脚本，那么它会自动定义上述构建任务？
预先感谢您的帮助！
我有一个 C++ 函数，我希望你在 Python 2.7.12 中调用它，如下所示：
extern "C" {
double* myfunction(double* &y, double* &z, int &n_y, int &n_z, int a, int b)
{
vector<double> _x;
vector<double> _y;
vector<double> _z;
// Call some external C++ function
cpp_function(_x, _y, _z, a, b);
// Convert vectors back to arrays
double* x = &_x[0]; // or x = _x.data();
y = &_y[0];
z = &_z[0];
n_y = static_cast<int>(_y.size());
n_z = static_cast<int>(_z.size());
return x;
}
}
基本上这个函数作为输入的两个整数a,b（加上一些其它的数据，我为了清楚省略目的），并把结果成两个阵列之前进行一些计算y, z和它们各自的尺寸成n_y, n_z，并返回一个数组 …
我想实现一个 C++ 类，它有一个张量向量作为成员。张量的维度不是预定义的，而是根据一些输入数据取值。此外，张量的等级可以不同。像这样的东西：
std::vector< TensorXd > myTensors;
然而，在Eigen 中，TensorXd动态张量没有这种类型。
为了构建每个张量，我将读取一个std::vector<double> values表示维度n x n x ... x n（r时间）张量的数据向量。像这样的东西：
Tensor<double, r> tensor = TensorMap<double, r>(values.data(), std::vector<size_t>(r, n);
myTensors.push_back(tensor);
有可能这样做吗？
非常感谢您的帮助！
更新：
正如 Yaroslav Bulatov 指出的那样，Eigen 不支持动态排名，因此必须明确写出支持的排名。在我的代码中：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <Eigen/Dense>
#include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor>
typedef Eigen::Tensor< double , 3 > Tensor3d;
typedef Eigen::Tensor< double , 4 > Tensor4d;
typedef Eigen::Tensor< double , 5 > Tensor5d;
typedef Eigen::Tensor< double , 6 > Tensor6d; …如果标题不能完全反映我的问题（我认为确实可以，但是不确定），我将在下面对我进行预告。
我正在将Yolo对象检测模型转换为TensorFlow冻结模型.pb，然后将该模型用于手机预测。
我已经成功获得了一个工作.pb模型（即Yolo图的冻结图）。但是由于网络的输出（其中有两个）不是边界框，所以我必须编写一个转换函数（这不是我的问题，我已经有一个可以执行此任务的函数）：
def get_boxes_from_output(outputs_of_the_graph, anchors,
num_classes, input_image_shape,
score_threshold=score, iou_threshold=iou)
"""
Apply some operations on the outputs_of_the_graph to obtain bounding boxes information
"""
return boxes, scores, classes
因此，管道很简单：我必须加载pb模型，然后将图像数据扔给它以获得两个输出，然后从这两个输出中应用上述函数（包含张量运算）来获取边界框信息。代码如下：
model_path = 'model_data/yolo.pb'
class_names = _get_class('model_data/classes.txt')
anchors = _get_anchors('model_data/yolo_anchors.txt')
score = 0.25
iou = 0.5
# Load the Tensorflow model into memory.
detection_graph = tf.Graph()
with detection_graph.as_default():
graph_def = tf.GraphDef()
with tf.gfile.GFile(model_path, 'rb') as fid:
graph_def.ParseFromString(fid.read())
tf.import_graph_def(graph_def, name='')
# Get the input and output nodes (there …我已经将Qt Creator更新到最新版本（4.7.0），现在在打开项目时收到此警告：
Warning: The code model could not parse an included file, which might lead to slow or incorrect code completion and highlighting, for example
xmmintrin.h:818:1: error: definition of builtin function '_mm_getcsr'
emmintrin.h:1:1: note: in file included from /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/include/emmintrin.h:1:
emmintrin.h:31:10: note: in file included from /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/include/emmintrin.h:31:
这是一个错误，如何解决？我在Ubuntu 16.04上。提前非常感谢您！
我有n组,每组有m个维数为d的向量.这些由ad*m*n矩阵A表示.
我有n个维数为d的向量,由ad*n矩阵B表示.
现在我想通过B中相应的向量i减去组i中的所有m个向量(我对所有i = 1,...,n都这样做).
这可以简单地完成:
C = zeros(size(A));
for i = 1:n
for j = 1:m
C(:,j,i) = A(:,j,i) - B(:,i);
end
end
但是,由于循环,这非常慢.有人可以建议我这么快的方法吗？
预先感谢您的帮助.
matlab matrix linear-algebra vectorization multidimensional-array
我有一个 bash 脚本submit.sh，用于向 Slurm 服务器提交训练作业。其工作原理如下。正在做
bash submit.sh p1 8 config_file
将提交一些对应于config_file分区 8 个 GPU 的任务p1。每个节点p1有 4 个 GPU，因此该命令请求 2 个节点。
内容submit.sh可以概括如下，其中我使用sbatch提交了一个Slurm脚本（train.slurm）：
bash submit.sh p1 8 config_file
现在，在 Slurm 脚本中train.slurm，我决定是在一个还是多个节点上启动训练 Python 脚本（这两种情况下启动方式不同）：
#!/bin/bash
# submit.sh
PARTITION=$1
NGPUs=$2
CONFIG=$3
NGPUS_PER_NODE=4
NCPUS_PER_TASK=10
sbatch --partition ${PARTITION} \
--job-name=${CONFIG} \
--output=logs/${CONFIG}_%j.log \
--ntasks=${NGPUs} \
--ntasks-per-node=${NGPUS_PER_NODE} \
--cpus-per-task=${NCPUS_PER_TASK} \
--gres=gpu:${NGPUS_PER_NODE} \
--hint=nomultithread \
--time=10:00:00
--export=CONFIG=${CONFIG},NGPUs=${NGPUs},NGPUS_PER_NODE=${NGPUS_PER_NODE} \
train.slurm
现在，如果我在单个节点（例如bash submit.sh …
有没有办法在 OpenCV 中读取 .pfm 文件？
非常感谢您的任何建议！
我正在使用 vscode 一个我自己定制的主题，它是基于另一个主题的。目前这样的文本显示为白色：
"""一些Python注释"""
我想更改颜色，但找不到要更改的正确属性。我尝试将其添加到*.tmTheme文件中，但它没有改变任何内容：
<dict>
<key>name</key>
<string>Quotes</string>
<key>scope</key>
<string>markup.quote</string>
<key>settings</key>
<dict>
<key>foreground</key>
<string>#F77669</string>
</dict>
</dict>
能否请你帮忙？预先非常感谢您！
考虑以下代码：
#include <iostream>
#include <chrono>
#include <vector>
#include <numeric>
#include <cmath>
#include <omp.h>
using namespace std;
typedef std::chrono::steady_clock myclock;
double measure_time(myclock::time_point begin, myclock::time_point end)
{
return std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end - begin).count()/(double)1e6;
}
int main()
{
int n = 20000;
vector<double> v(n);
iota(v.begin(), v.end(), 1.5);
vector< vector<double> > D(n, vector<double>(n,0.0));
myclock::time_point begin, end;
begin = myclock::now();
//#pragma omp parallel for collapse(2)
//#pragma omp parallel for
for(size_t i = 0; i < n - 1; i++){
for(size_t j = i+1; j < n; j++){ …在这里和这里发布并回答了类似的问题,但建议的解决方案对我不起作用.
我有三个具有多级继承的类:
class Model
{
public:
Model();
template <typename InputModelType>
void importModel(const InputModelType &m);
virtual void process();
};
class SpecialModel : public Model
{
public:
SpecialModel();
template <typename InputModelType>
void importSpecialModel(const InputModelType &m);
virtual void process() override;
};
class SpecialSpecialModel : public SpecialModel
{
public:
SpecialModel();
template <typename InputModelType>
void importSpecialSpecialModel(const InputModelType &m);
virtual void process() override;
};
子模型是父模型的特例,可以存储在更简单的结构中,因此可以更快地处理.
我想要做的是根据model_type用户指定的输入参数来实例化模型,如下所示:
Model* model;
switch(model_type){
case 1:
model = new SpecialModel;
model->importSpecialModel(gm);
break;
case 2: …