首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在两个坐标上对图像大小进行排序?

在两个坐标上对图像大小进行排序可以通过以下步骤实现:

  1. 获取图像的宽度和高度:使用图像处理库或编程语言提供的函数,如Python中的PIL库的Image.open()函数,可以打开图像文件并获取其宽度和高度。
  2. 创建一个排序规则:根据需要,可以选择按照宽度或高度进行排序。在这个例子中,我们将按照宽度进行排序。
  3. 对图像进行排序:使用排序算法(如快速排序、归并排序等)对图像进行排序。可以根据图像的宽度值进行比较,并根据排序规则对图像进行重新排列。
  4. 输出排序结果:将排序后的图像按照顺序输出,可以是打印出它们的宽度和高度,或者将它们保存到一个新的文件夹中。

以下是一个示例代码,使用Python和PIL库对图像进行排序:

代码语言:python
复制
from PIL import Image
import os

# 图像文件夹路径
image_folder = 'path/to/image/folder'

# 获取图像文件列表
image_files = os.listdir(image_folder)

# 存储图像宽度和文件名的字典
image_widths = {}

# 遍历图像文件
for image_file in image_files:
    # 打开图像文件
    image_path = os.path.join(image_folder, image_file)
    image = Image.open(image_path)
    
    # 获取图像宽度
    width = image.width
    
    # 存储图像宽度和文件名
    image_widths[width] = image_file

# 按照宽度进行排序
sorted_widths = sorted(image_widths.keys())

# 输出排序结果
for width in sorted_widths:
    image_file = image_widths[width]
    print(f"图像文件名:{image_file},宽度:{width}")

这个例子中,我们首先获取图像文件夹中的所有图像文件,并使用PIL库打开每个图像文件。然后,我们获取每个图像的宽度,并将宽度和文件名存储在一个字典中。接下来,我们使用Python的内置排序函数sorted()对图像宽度进行排序,并按照排序结果输出图像文件名和宽度。

请注意,这只是一个示例代码,你可以根据实际需求进行修改和扩展。在实际应用中,你可能需要考虑异常处理、性能优化和其他细节。此外,根据具体的应用场景,你可能需要使用不同的图像处理库或工具。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Hinton团队CV新作:用语言建模做目标检测,性能媲美DETR

该研究所有 token 使用共享词表,因此词汇量大小等于 bin 的数量 + 类(class)的数量。边界框的这种量化方案使得在实现高精度的同时仅使用较小的词汇量。...我们设置 wj = 1,something j,但是可以根据 token 的类型 (坐标 vs 类 token) 或相应目标的大小来权重 token。...实验结果 研究者主要与两个被广泛认可的基线方法进行比较,分别是 Facebook AI 于 2020 年提出的 DETR 和更早期的 Faster R-CNN。...结果如下表 1 所示,Pix2Seq 实现了媲美这两个基线方法的性能,其中在小型和中型目标上的表现与 R-CNN 相当,但在大型目标上表现更好。...与 DETR 相比,Pix2Seq 在中型和大型目标上表现相当或略差,但在小型目标上表现明显更好(4-5 AP)。 序列构成的消融实验 下图 7a 探索了坐标量化性能的影响。

21400

还在脑补画面?这款GAN能把故事画出来

生成器网络包括故事编码器、语境编码器和图像生成器。顶部有两个判别器,分别判断每个图像-句子图像-序列-故事是真实数据还是生成数据。...语境编码器 在序列图像生成任务中,角色、动作、背景等信息经常变化,每张图像可能都不相同。这里需要解决两个问题: 如何在背景改变时有效地更新语境信息。...图像和故事文本特征的内积作为输入馈送到全连接层,并使用 sigmoid 非线性函数预测是生成的还是真实的故事。 算法 StoryGAN 的伪代码算法 1 所示: ?...StoryGAN 的算法伪代码 在训练中,研究人员使用 Adam 优化器进行参数更新。他们发现,不同的 mini-batch 大小可以加快训练收敛的速度。...图 6:两个故事中,不同模型的生成结果对比。 ? 表 2:角色分类准确率。上界为分类器在真实图像中的分类准确率。 ? 表 3:人类在评价生成图像时在不同指标上的打分。

74130

【知识】详细介绍 CUDA Samples 示例工程

虽然在大序列上一般效率较低,但在对短至中等大小的(键,值)数组进行排序时,可能是优选算法。参考 H. W....包含的 RadixSort 类可以对键值(浮点或无符号整数键)或仅对键进行排序。reduction 一个并行求和归约,计算大数组的值之和。...虽然对于大序列来说效率较低,但对于短到中等大小的(键,值)数组排序,这可能是首选算法。参考 H. W....两个 CPU 线程将 NvSciBuf 和 NvSciSync 导入 CUDA,以在 ppm 图像上执行两个图像处理算法——第一个线程中的图像旋转和第二个线程中的旋转图像的 rgba 到灰度转换。...CUDA 导入 Vulkan 图像缓冲区,进行方框滤波,并通过 Vulkan 信号量导入 CUDA 进行同步。

15410

FSGS: 基于 Gaussian Splatting 的实时 Few-shot 视角合成

它使用一系列的3D 高斯来场景进行表征,并通过基于溅射的光栅化来完成对2D图像得到渲染。由于3DGS是通过sfm输入视角重建生成的稀疏点云初始化的,因此也十分依赖稠密的输入视角。...为了渲染出2D图像,3DGS会将覆盖相应像素点的高斯进行排序并按照如下公式进行混合计算: c=\Sigma_{i=1}^{n}c_i\alpha_i\prod_{j=1}^{i-1}(1-\alpha_j...表 1 从实验指标上分析,FSGS无论是在渲染图像的质量上,还是在渲染速度上,均要优于其他几种方法,在四个指标上都是最优的。...表 2 从实验指标上分析,FSGS无论是在渲染图像的质量上,还是在渲染速度上,均要优于其他几种方法,在四个指标上都是最优的。...表 3 从实验指标上分析,FSGS无论是在渲染图像的质量上,还是在渲染速度上,均要优于其他几种方法,在四个指标上都是最优的。

44610

VDO-SLAM :一种动态目标感知的视觉SLAM系统

此外,分割mask提供了一个“精确”的目标边界,以确保标上的点的鲁棒跟踪。 4.1.2光流估算 利用密集光流可以最大化跟踪运动目标上点的数量。大多数运动目标只占图像的一小部分。...为了保证估计的鲁棒性,系统采用运动模型生成方法对数据进行初始化。具体说来,该方法基于重投影误差生成了两个模型,并两个模型的内值进行了比较。...我们所有位姿mask内的第三个点进行了采样,并在图像帧之间它们进行跟踪。与相机位姿估计相似,只有内点会被保存进地图中并用于下一帧的跟踪。...利用位姿变化量并取其差值,即可得到该目标上一点在惯性坐标系中表示的线速度大小。 ? 为了得到更可靠的测量结果,我们在特定时间的一个(运动)目标上所有点取平均: ?...首先输入图像进行预处理,生成实例级位姿分割和密集光流。然后,预处理后的图像跟踪静态背景结构和动态位姿的特征。

1.6K21

开源目标检测算法用于交通标志检测全方位评估

何在不同的硬件平台和应用环境中选择算法?...来自西班牙Universidad de Sevilla 的学者全方位评估了现有主流的目标检测算法用于交通标志检测,对于进行相关研究和开发的人员具有重要的参考价值。 作者信息: ?...GTSDB含有900幅图像,共计1206个交通标志,其中600幅训练图像含有846个交通标志,300幅测试图像含有360个交通标志。...按照mAP排序的结果 ? 精度与运行时间散点图 ? 各个模型在小、中、大目标上的检测结果对比 ? 内存占用与运行时间散点图 ? 检测结果示例 ?...的最佳平衡,YOLO V2取得了有竞争力的精度(78.83%)并且是第二快的(21.48ms每幅图像),SSD MobileNet则是最快的模型(15.14ms每幅图像),也是对内存要求最低的(94.70MB

94330

干货 | 全方位解读全景分割技术, 从任务定义到网络构建与预测

,并特征图进行加法合并,最后使用双线性插值上采样至原图大小,并进行 stuff 类别预测。...encoder 输出的特征图进行降维,并使用内存消耗较少的 space-to-depth [8, 9] 操作替代上采样操作对低层特征图进行处理,从而将低层特征图(大小为原图 1/4)与 encoder...当加入空间排序得分模块后,我们通过该模块可以预测得到两个实例的空间排序分数,依据空间排序分数得到的排序会更可靠,PQ 会有更大改善。...空间排序模块流程示意图 实验分析 我们 stuff segmentation 分支的监督信号进行了剥离实验,如下表所示,实验表明,同时进行 object 类别与 stuff 类别的监督训练,能够为...文献 [6] 提出了大物体有更好的评测指标 PC (Parsing Covering),使得大物体的分割效果最终的评测指标影响更大,在一些关注大物体的任务肖像分割、自动驾驶中更为有效; 第三,全景分割中子任务的融合问题

1.5K20

KDD 2021 | Neural Auction: 电商广告中的端到端机制优化方法

DNA 使用深度神经网络从原始拍卖数据中提取特征信息,并将机制分配过程编码到模型内部,利用一种可微分算子该分配过程中的排序操作进行松弛,在分配结果和反馈信号间建立可微分梯度计算关系以支持端到端训练。...可微排序引擎(Differentiable Sorting Engine),以竞价队列所有广告的排序分数为输入,以可微的形式进行排序操作,并进一步计算在当前排序分状态下的其他估计指标。...这种网络结构的特性是:求逆过程可以通过网络参数进行简单变换来得到,并且可以约束其中部分网络参数来实现在 bid 上的部分单调。...为了使训练信号更加稠密、提高模型学习的效率,我们将用户反馈与预估值进行了融合,在有用户行为的数据上使用后验校准技术来纠正预估值,再进一步构造两个 loss,提高了训练的稳定性。 ▐ 4....为了更清晰的比较多目标优化效果,我们每次只选取两个目标进行优化(即RPM+X模式,)。从图中可以看出DNA机制的帕累托前端更优,目标之间的置换比较高。

1.3K30

使用NTS理解细粒度图像分类

此外,样本中信息最丰富的区域进行边界框的标注代价昂贵。 当开始处理问题时,可以使用图像分类的一般方法,即使用标准的预训练模型,并进行微调,以达到正确的任务参数集合。...对于图像中的每个区域,Navigator通过损失排序来预测该区域的信息量(如下所述),并利用这些预测来提出信息最丰富的区域。现在的问题是:如何在图像中得到有用的可变长度的“区域”?...Scrutinizer agent 从Navigator中提出的区域进行审查并进行细粒度分类:将每个提出的区域扩大到相同大小,agent从中提取特征,将区域特征与整幅图像的特征联合处理,进行细粒度分类...有几个进行区域建议的方法: i) 滑动窗口:滑动窗口中,你在所有固定大小的滑动图像的窗口上运行一个训练分类器,然后运行检测器来查看物体是什么。...RAW LOSS:这是针对RESNET网络参数的图像分类的分类交叉熵损失。我们原始图像的特征进行raw loss,然后将其与我们的建议区域图像的特征结合进行细粒度分类。这里的输出是图像的标签。

3.6K20

Opencv实现透视形变

使用这种方法,我们将首先显示基础图像,然后我们可以手动选择图像中的四个点作为目标。我们的主题图像会扭曲到这个目标上,按下鼠标左键时记录坐标,这些存储在我们之前初始化的点数组中。...因此需要在所选点之间保持恒定的排序。我选择以顺时针方式进行排序,即从左上到右上,再到右下然后到左下,这是通过如下所示的sort_pts()方法实现的。...)] sorted_pts[3] = points[np.argmax(diff)] return sorted_pts sorted_pts = sort_pts(points) 进行排序后...由于我们希望以适合我们在基础图像中选择的框的方式变化主题图像,因此“ src ”应为“ pts1 ”,“ dst ”应为“ pts2 ”。生成的图像大小可以指定为元组。...我们确保生成的图像具有基本图像的尺寸。使用生成的矩阵,我们可以使用cv2.warpPerspective()方法扭曲图像给定的代码片段所示。

69360

ORB图像特征检测

现在我们考虑一下这个检测思路,当我们遍历图像矩阵的时候还需要再一次的去遍历图像参考像素点周边的点,所以这个思路需要进行优化,所以我们 只需要检测参考像素点的矩形区域阈值内的对角像素即可,当对角像素内的像素点存在...计算特征描述子 (Feature DescritorS): 计算机是一个二进制机器,它读取的数据流或者是图像,只是一个data流或者是一个像素矩阵,它本身并没有任何特性,即使我们找到了像素的特征点...即,在大小、方向、明暗不同的图像中,同一特征点应具有足够相似的描述子,称之为描述子的可复现性。...所有获取到的特征描述子应该必须要有: 对光照(亮度)不敏感,具备尺度一致性(大小 ),旋转一致性(角度) 在OpenCV的ORB实现中采用了图像金字塔来改善这方面的性能。...scoreType- 用于特征点进行排序的算法,你可以选择HARRIS_SCORE,也可以选择FAST_SCORE,但是它也只是比前者快一点点而已。

1K60

DSSD : Deconvolutional Single Shot Detector

虽然这两个贡献很容易在高层进行描述,但是一个简单的实现是不会成功的。...虽然这两个贡献很容易在高层进行描述,但是一个简单的实现是不会成功的。...其思想是,不像选择性搜索和R-CNN派生方法那样,首先为图像中的目标提出潜在的边界框,然后它们进行分类,而是将分类器应用于图像中一组固定的可能的边界框。...对于原始SSD模型,我们321×321输入的模型使用32个批次大小513×513输入的模型使用20个批次大小,并在前40k迭代中开始学习速度为10 - 3。...我们假设它是至关重要的大的输入图像大小剩余- 101,因为它是重要的比VGGNet这样目标仍然可以有强壮的空间信息的一些很深的层次(conv5 x)。

1.9K30

NSGA2理解

NSGA-II算法学习 什么是支配: 支配就是统治,在各方面都优于其余个体 个体i支配个体j,就说明个体i在所有目标函数的表现上都不差于个体j,并且至少在一个目标上优于个体j; 什么是非支配: 非支配就是个体在种群中是最优秀的...当进行完快速非支配排序和拥挤度计算之后,每个个体都拥有这两个参数,然后根据拥挤度比较算子进行选择, 采用共享小生境技术以确保种群的多样性,但需要决策者指定共享半径。...算法: 每个点的拥挤度置为0 针对每个目标,种群进行非支配排序,令边界两个个体的拥挤度为无穷。...其余个体进行拥挤度计算: 算法基本思想: 首先,随机产生规模为N的初始种群Pt,产生子代种群Qt,并将两个种群联合在一起形成大小为2N的种群Rt; 其次,将父代种群与子代种群合并,进行快速非支配排序并且分层...这个数值作为以最近邻居作为顶点的长方体周长的估计(称为拥挤系数) 拥挤系数的计算需要根据每一目标函数值的大小的升序顺序种群进行排序

78510

CV界六边形战士来了!字节提出iBOT连霸自监督榜单,入选顶会ICLR 2022

---- 新智元报道 编辑:好困 【新智元导读】这个模型不仅在ICLR 2022上杀出了一条血路,还挤下去了榜单上的一众大佬,稳首席近两个月。...最近,一个由中国团队提出的iBOT开源模型在无监督分类、线性分类、微调分类这三大自监督主流评估方式上,「霸榜」了近两个月的时间。...尤其在线性分类评估方式下,iBOT更是比第二名来自Microsoft的EsViT在Top1 Acc指标上直接高了一个点(81.3 v.s. 82.3),这个结果是非常惊人的。...如今,iBOT以自蒸馏的方式进行掩膜图像建模,并通过图像使用在线tokenizer进行BERT式预训练,让CV模型获得了通用广泛的特征表达能力,并在十几类任务和数据集上刷新了SOTA。...但是对于图片来说却截然不同,如果直接这些构成的像素进行重建的话,就会捕捉到非常高频的噪声。 而合格的tokenizer则应该具备捕捉高层语义的特性,恰好,这一特性可以利用在线更新来学习。

62520

C++ 离散化算法

离散化算法,指把无限空间中的离散数据映射到一个有限的存储空间中,并且原数据进行有序索引化。主打压缩的都是精化。 离散化流程: 离散化数列{235,897,458,7654,458,1234}为例。...原数据排序。 int datas[6]={235,897,458,7654,458,1234}; //使用 sort 函数排序 sort(datas, datas+6); 排序后的数据去重。...当问题并不完全关注数据,更多是关注数据之间的相对大小时可以使用分散算法提升解决问题的性能。区间类型问题…… 下面使用几个案例来理解分散算法的应用。...接下来,进行 m 次询问,每个询问包含两个整数 l 和 r ,你需要求出在区间 [ l , r ]之间的所有数的和。 输入格式: 第一行包含两个整数 n 和 m 。...实现方法正如本文开头所说的“排序后处理”。[横坐标](或纵坐标)进行一次排序并映射为1到2n的整数,同时记录新坐标的每两个相邻坐标之间在离散化前实际的距离是多少。这道题同样有优化的余地。 3.

10110

五一堵车 | AI“高速”车辆检测轻而易举监测大家安全

尽管在大中型目标上效果较好,但这些探测器在小目标上的性能却低于预期。 例如: 当使用一个500×500的输入时,使用RetinaNet在COCO数据集上, AP为47,但在小目标上,AP只有 14。...在ICCV2019Kaiming He的最新论文中,也利用ImageNet 进行预训练然后fine-tune这种模式进行了思考,并且认为从 零开始训练检测模型,有助于精确定位。...这种特征提取策略有利于偏好平移不变性的图像分类任务。与图像分类不同,目标检测还需要精确的目标描述,其中局部低/中水平特征(纹理)信息也是至关重要的。...首先,通过池化操作将输入图像下采样到第一SSD预测层的目标大小。然后,得到的下采样图像通过轻量级串行操作(LSO),包括卷积、batch-norm和ReLU层。...它遵循类似的金字塔特征层次,标准SSD。

22150

目标检测的福音 | 如果特征融合还用FPNPAFPN?YOLOX+GFPN融合直接起飞,再涨2个点

使用CNN作为 Backbone 网络的方法包括两阶段(Faster R-CNN)方法和单阶段(SSD和YOLO)方法。由于物体大小的不确定性,单个特征尺度的信息无法满足高精度识别性能的要求。...这些方法的关键思想是在CNN的顶部引入自下而上和自上而下的信息流动,以生成多尺度特征金字塔,这有助于提高模型不同大小物体的检测性能。...为了解决这个问题,注意力学习机制被提出,用于在图像中确定分配注意力的位置,从而实现图像特征的更全面关注。...通过引入注意力机制,BAM模块可以在通道和空间维度上特征进行加权,使网络能够更准确地关注重要信息并提取更代表性的特征表示。...PCP包含5种类型的场景目标,其中训练集和测试集分别包含46k和2k张图像。 在实验中,为了进行公平的比较,所有训练图像都被重新缩放到一个固定的大小640 \times 640。

1.3K10

在NVIDIA Drive PX上利用TensorRT 3 进行快速INT8推理

在这篇文章中,我将向您展示如何在主机上使用TensorRT 3 Python API来缓存语义分割网络的校准结果,以便使用INT8精度进行部署。...该网络由一个基于vgg16的编码器和两个使用反卷积层实现的上采样层组成。我在Cityscapes数据集上使用NVIDIA数字进行网络训练,使用Caffe [Jia et al. 2014]后端。...校准批大小定义了在同一时间处理多少个校准图像,以收集计算正确的缩放因子所需的输入分布。校准批次大小可以不同于最大批次大小参数进行推断。...、为处理创建批处理数据、将数据布局重新排序为CHW格式以及应用预处理函数(减去图像平均值)。...bin,write_calibration_cache函数中处理的那样。 一旦校准器类准备好了,剩下的过程就可以使用TensorRT的新TensorRT进行简化。

1.8K30

国庆堵车 | AI“高速”车辆检测轻而易举监测大家安全

尽管在大中型目标上效果较好,但这些探测器在小目标上的性能却低于预期。 例如: 当使用一个500×500的输入时,使用RetinaNet在COCO数据集上, AP为47,但在小目标上,AP只有 14。...在ICCV2019Kaiming He的最新论文中,也利用ImageNet 进行预训练然后fine-tune这种模式进行了思考,并且认为从 零开始训练检测模型,有助于精确定位。...这种特征提取策略有利于偏好平移不变性的图像分类任务。与图像分类不同,目标检测还需要精确的目标描述,其中局部低/中水平特征(纹理)信息也是至关重要的。...首先,通过池化操作将输入图像下采样到第一SSD预测层的目标大小。然后,得到的下采样图像通过轻量级串行操作(LSO),包括卷积、batch-norm和ReLU层。...它遵循类似的金字塔特征层次,标准SSD。

37920

复旦大学:利用场景图针对图像序列进行故事生成 | AAAI 2020

该文章认为将图像转为图结构的表示方法(场景图),然后通过图网络在图像内和跨图像两个层面上进行关系推理,有助于表示图像,并最终有利于描述图像。实验结果证明该方法可以显著的提高故事生成的质量。...本文认为把图像转为一种图结构的表示(场景图),随后在图像内(within-image)和跨图像(cross-image)这两个层面上建模视觉关系,将会有助于表示图像,并最终描述图片有所帮助。...接着将场景图通过Multi-modal Graph ConvNet:在图像内的层面,使用图卷积神经网络(GCN)来场景图中的节点特征进行增强。...这直接说明将图像转换为基于图的语义表示(场景图),有利于图像的表示和高质量的故事生成。 本文还进行了消融实验,和提出模型的5个变种模型进行了比较,来验证模型每个模块部分的重要性。...将图像转为图结构的语义表示(场景图),可以更好的表示图像,有利于高质量的故事生成。 2. 本文提出了一个基于图网络的模型,可以将图像转为场景图,然后在图像内和跨图像两个层面上进行关系推理。 3.

1K40
领券