create_shape_model (ImageROI, 3, 0, rad(360), 'auto', 'none', \ 'use_polarity', 30, 15, ModelID) 1. 2. 3. 创建出了形状模板。 2.1.4、RIO如何去做搜索 ROI的中心点会作为参考点,来评估位置、旋转、尺度。创建完模型之后可以使用get_shape_model_origin获取相关参数,使用set_shape_model设置...
在匹配模板时,SubPixel参数需设置成局部最大变形量即可 create_scale_shape_model 主要应用于模板在X和Y方向有相同的形变的场合 create_scaled_shape_model (ImageReduced, 5, rad(-45), rad(90), 'auto', 0.8, 1.0, 'auto', 'none', 'ignore_global_polarity', 40, 10, ModelID) 在创建模板时,只需...
create_aniso_shape_model (ImageReduced1, 'auto', rad(0), rad(90), 'auto', 0.9, 1.1, 'auto', 0.9, 1.1, 'auto', 'auto', 'use_polarity', 'auto', 'auto', ModelID) *保存模板文件 * get_shape_model_contours (ModelContours, ModelID, 1) *write_shape_model (ModelID, 'C:/Users/...
*创建形状模型的表示。 inspect_shape_model(imagereduced1,ModelImages,ModelRegions,5,30) *创建模板,准备匹配的形状模型。 create_shape_model(imagereduced1, 'auto',rad(-45),rad(90), 'auto', 'auto', 'use_polarity', 'auto', 'auto', ModelID) *生成模板文件 write_shape_model(ModelID,'D:/...
2.创建模板：使用`create_scaled_shape_model`函数，将图像样本转换成形状模板。此函数会提取目标的形状信息，并根据所提供的参数生成一个模板。3.模板缩放：可以选择调整模板的尺度，以适应不同尺度的目标对象。4.模板匹配：将创建的模板与待匹配图像进行匹配。可以使用 `find_scaled_shape_model`函数，它会返回匹配...
运算符create_shape_model准备一个模板,该模板在图像模板中传递,作为用于匹配的形状模型。模型的ROI作为Template的域传递 。 该模型使用多个图像金字塔等级生成并存储在内存中。如果选择模型的完整前生(参见下文),则在每个级别上以多次旋转生成模型。输出参数ModelID是此模型的句柄,用于随后调用 find_shape_model。 金字塔...
可以使用get_shape_model_params查询自动计算的金字塔等级数量。在极少数情况下,可能会发生这样的情况:create_shape_model确定金字塔级别数量过大或过小的值。如果金字塔等级的数量选择得太大,模型可能无法在图像中识别,或者可能需要在find_shape_model中为MinScore或贪婪选择非常低的参数为了找到模型。如果金字塔等级的...
#在这个程序后面添加scaled_lables = tf.reshape(scaled_labels,shape=[-1]) ignore_weight = 0 label0_weight = 1#background cleanlabel1_weight = 5#class 1 opaquelabel2_weight = 30#class 2 transparentnot_ignore_mask = tf.to_float(tf.equal(scaled_labeles,0))*label0_weight + tf.to_float...
scheduler = LMSDiscreteScheduler(beta_start=0.00085, beta_end=0.012, beta_schedule="scaled_linear", num_train_timesteps=1000) ``` 接下来,将模型移动到GPU上。 ```python torch_device = "cuda" vae.to(torch_device) text_encoder.to(torch_device) unet.to(torch_device) ``` 现在我们定义生成...