我已经在StackOverflow上看到了不同的问题,但似乎没有任何帮助.我想要做的很简单:我有一个cv::Point,我需要获得该点的像素的RGB值,cv::Mat以便我可以将它与存储的RGB值进行比较.
现在这应该很容易,但我尝试了1001种不同的方式,它对我来说不起作用.
有人请帮助我摆脱痛苦!
编辑:以下两个答案都有效!我使用C还挺新++,不知道输出unsigned char通过cout给出一个问号!
printfoffcourse给予正确的价值!
我将在Matlab中绘制一个图形.图表很简单,我正在使用绘图功能.假设我要绘制的数据是(0:1:10).我还在我的图表上添加了标记.然后,我们有一条在坐标(0,0),(1,1),(2,2),...等上有标记的线.
现在,我想删除整行之间(2,2)和(3,3)不删除整行的行.也就是说,我的目的是摆脱线的特定部分而不会丢失整条线或任何标记点.
我怎样才能做到这一点？
我有几个 BASH 脚本，它们使用命令和参数的变量来启动我常用的程序和常用参数。调用出现在最后，如下所示：
$PROGRAM $ARG1 $ARG2 &
/dev/null现在我想默认将输出重定向到 stderr 和 stdout 。我希望能够通过切换到脚本（-v=详细）来禁用它。但是，如果我尝试分配"2>&1 > /dev/null"给一个 var，例如REDIRECTION（如果指定了 verbose，则清除它）并尝试像这样调用：
$PROGRAM $ARG1 $ARG2 $REDIRECTION &
重定向指令作为参数传递给程序。有没有办法做到这一点？或者我是否必须使用我的解决方案，即有 2 个独立的调用行，一个有重定向指令，一个没有重定向指令，具体取决于“详细程度”？
例如,如果我有类似的东西:
path = '/mnt/data/files/'
我的光标结束了'/mnt/data/files/',我打了一个类似gf的命令,它会打开:Explorer该文件夹中的vim .
我搜索了StackOverflow,但我只找到了如何打开当前打开文件目录的答案.
我有一个有效的MATLAB代码,可以在另一台机器上运行,但是当我在自己的计算机上运行它时会检测到以下语法错误:
Expression or statement is incorrect--possibly unbalanced (, {, or [.
这是我的代码:
[~,x] = min(A);
用oprofile分析我的程序后,我有点意外.
该个人资料显示我的计划花费85%_fini:
CPU:Intel Core/i7,速度1199 MHz(估计)计数CPU_CLK_UNHALTED事件(未停止时的时钟周期),单位掩码为0x00(无单位掩码)计数100000个样本%图像名称符号名称553519 85.7402 eddic _fini
其他符号看起来不错.
我的程序是用GCC 4.7编译的.
根据我的理解,该符号_fini是全球销毁的弃用构造,所以我不明白为什么我的程序在这个符号上花了这么多时间.
这可能是由于oprofile或GCC配置错误造成的吗？
我试图分析未经优化的代码,但问题并不存在.没有这样的符号没有优化.
有没有办法修复配置文件或避免花费这么多时间_fini？
我不能粘贴我的粘贴非常长,我没有找出问题所在.
谢谢你的想法
我试图将图像的像素值标准化为具有0.0的平均值和1.0的范数,以使图像具有一致的强度.有一个OpenCV功能,即cvNormalize(src,dst,0,1,cv_MINMAX),但是这个功能可以用于我的目的吗？任何帮助表示赞赏.谢谢.
我想提取两个'pool_3:0'和'softmax:0'图层的输出.我可以运行模型两次,对于每次运行,提取单层的输出,但这有点浪费.是否可以只运行一次模型？
我正在使用提供的示例classify_image.py.这是相关的片段:
def run_inference_on_image(image_data):
create_graph()
with tf.Session() as sess:
# Some useful tensors:
# 'softmax:0': A tensor containing the normalized prediction across
# 1000 labels.
# 'pool_3:0': A tensor containing the next-to-last layer containing 2048
# float description of the image.
# 'DecodeJpeg/contents:0': A tensor containing a string providing JPEG
# encoding of the image.
# Runs the softmax tensor by feeding the image_data as input to the graph.
softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('softmax:0')
predictions = …我想在MATLAB(I和imagesc(data))中叠加两个图像,然后在这些图像上面绘制一个矩形.I2在以下代码中指定透明度模式.矩形在图像顶部变成一条线.谁能告诉我为什么矩形没有正确绘制？
imshow(I);
hold on;
h = imagesc(data,[0,1]);
hold off;
I2 = ones(height,width) * 80;
set(h, 'AlphaData', I2);
rectangle('Position',[100,100,20,20]);
我有几个存储在cv::Matwhere中的特征向量,每一行都是一个特征向量(这里有几行像这样:) [ x1 y1 x2 y2 x3 y3.... ].我必须在每个特征向量上应用SVD,为此我使用特征库.但是,在应用SVD之前,必须将特征矩阵转换为Eigen::Matrix形式.
后来,我必须将SVD结果转换回来cv::Mat.
任何人都可以建议一个很好的方法来做到这一点？我在cv::Mat表单中需要它的原因是因为我必须在OpenCV中将其输入到神经网络,并且只cv::Mat允许输入矩阵.
谢谢!!!