sphereface_pytorch

学习记录

matlab_cp2tform.py

Introduction:

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numpy implemetation form matlab function CP2TFORM(…) with ‘transformtype’:
1) ‘nonreflective similarity’
2) ‘similarity’

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Function findNonreflectiveSimilarity

function [trans, output] = findNonreflectiveSimilarity(uv,xy,options)
根据U和X解出sc,ss,tx,ty,将变换结构T赋予结构变量trans, 其中maketformd的相关信息见matlab中的图像几何操作.

For a nonreflective similarity:

% let sc = s*cos(theta)
% let ss = s*sin(theta)
%
% [ sc -ss
% [u v] = [x y 1] * ss sc
% tx ty]
%
% There are 4 unknowns: sc,ss,tx,ty.
% Or rewriting the above matrix equation:
% U = X * r, where r = [sc ss tx ty]’
% so r = X\U.

Function findSimilarity

function [trans, output] = findSimilarity(uv,xy,options)

% The similarities are a superset of the nonreflective similarities as they may
% also include reflection.

% Algorithm:
% 1) Solve for trans1, a nonreflective similarity.
% 2) Reflect the xy data across the Y-axis,
% and solve for trans2r, also a nonreflective similarity.
% 3) Transform trans2r to trans2, undoing the reflection done in step 2.
% 4) Use TFORMFWD to transform uv using both trans1 and trans2,
% and compare the results, Returnsing the transformation corresponding
% to the smaller L2 norm.
% Need to reset options.K to prepare for calls to findNonreflectiveSimilarity.
% This is safe because we already checked that there are enough point pairs.
options.K = 2;

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这里不懂，还得继续Python入门
class MatlabCp2tormException(Exception):
def _ _ str _ _(self):
return ‘In File {}:{}’.format(
_ _ file _ , super. _ str _ _(self))

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1. hstack()函数:
   函数原型：hstack(tup) ，参数tup可以是元组，列表，或者numpy数组，返回结果为numpy的数组。
   它其实就是水平(按列顺序)把数组给堆叠起来，vstack()函数正好和它相反。
2. vstack()函数
   函数原型：vstack(tup) ，参数tup可以是元组，列表，或者numpy数组，返回结果为numpy的数组。
   它是垂直（按照行顺序）的把数组给堆叠起来。
   具体含义见博客 Numpy中stack()，hstack()，vstack()函数详解 ：

np.linalg
顾名思义，linalg=linear+algebra

np.linalg.inv()：矩阵求逆
np.linalg.norm : 范数
numpy.linalg.lstsq : lstsq 是 LeaST SQuare （最小二乘）的意思 , 它就是用最小二乘法拟合数据得到一个形如y = mx + c的线性方程(参考文档字符串里的原话：Return the least-squares solution to a linear matrix equation)
linalg.matrix_rank :NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes)，轴的个数叫做秩(rank，但是和线性代数中的秩不是一样的，在用python求线代中的秩中，我们用numpy包中的linalg.matrix_rank方法计算矩阵的秩

• numpy中数组和矩阵的区别：
  

  matrix是array的分支，matrix和array在很多时候都是通用的，你用哪一个都一样。但这时候，官方建议大家如果两个可以通用，那就选择array，因为array更灵活，速度更快，很多人把二维的array也翻译成矩阵。
  但是matrix的优势就是相对简单的运算符号，比如两个矩阵相乘，就是用符号*，但是array相乘不能这么用，得用方法.dot()
  array的优势就是不仅仅表示二维，还能表示3、4、5…维，而且在大部分Python程序里，array也是更常用的。

现在我们讨论numpy的多维数组:
例如，在3D空间一个点的坐标[1, 2, 3]是一个秩为1的数组，因为它只有一个轴。那个轴长度为3.又例如，在以下例子中，数组的秩为2(它有两个维度).第一个维度长度为2,第二个维度长度为3.

NumPy的数组类被称作ndarray。通常被称作数组。注意numpy.array和标准Python库类array.array并不相同，后者只处理一维数组和提供少量功能。更多重要ndarray对象属性见 Python Numpy的数组array和矩阵matrix：

dataset.py

• Python future 模块

  原文参考： Python future 模块
  从单词含义上猜应该是“未来”的模块。它有下面几个目的：
  

  1. 避免和现有分析import工具混淆，并得到你期望的模块
  2. 确保2.1之前的版本导入future产生运行时异常，因为2.1之前没有这个模块

  3. 文档化不兼容的改变，通常这些改变会在新版中强制执行。这类文档以可执行的形式组织，通过导入future进行可编程式的检查。

  • Python ctypes 模块

摘要：模块ctypes是Python内建的用于调用动态链接库函数的功能模块，一定程度上可以用于Python与其他语言的混合编程。由于编写动态链接库，使用C/C++是最常见的方式，故ctypes最常用于Python与C/C++混合编程之中。

原文

• multiprocessing

多线程

• image.reshape(-1)[0:image.size]中的-1表示模糊概念，自动计算出相应的维数。

• Python 字典(Dictionary) get()方法

描述
Python 字典(Dictionary) get() 函数返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值。
语法
get()方法语法：
dict.get(key, default=None)
参数

key -- 字典中要查找的键。
default -- 如果指定键的值不存在时，返回该默认值值。

返回值
返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值None。

• numpy.frombuffer

  Interpret a buffer as a 1-dimensional array.
  Examples

  s = ‘hello world’
  np.frombuffer(s, dtype=’S1’, count=5, offset=6)
  array([‘w’, ‘o’, ‘r’, ‘l’, ‘d’],
  dtype=’|S1’)

• Python endswith()方法

  Python endswith() 方法用于判断字符串是否以指定后缀结尾，如果以指定后缀结尾返回True，否则返回False。可选参数”start”与”end”为检索字符串的开始与结束位置。
  endswith()方法语法：
  string.endswith(obj, beg=0, end=len(string))

以下实例展示了endswith()方法的实例：

str = "this is string example....wow!!!";
suffix = "wow!!!";
print str.endswith(suffix);
print str.endswith(suffix,20);
suffix = "is";
print str.endswith(suffix, 2, 4);
print str.endswith(suffix, 2, 6);

以上实例输出结果如下：

True
True
True
False

• python filename[:-1]

  示例：
  line = “abcde”
  line[:-1]
  ‘abcd’

  line[:-1]其实就是去除了这行文本的最后一个字符（换行符）后剩下的部分。

• python callback回调函数
  原文参考:回调函数（callback）是什么
  编程分为两类：系统编程（system programming）和应用编程（application programming）。所谓系统编程，简单来说，就是编写库；而应用编程就是利用写好的各种库来编写具某种功用的程序，也就是应用。系统程序员会给自己写的库留下一些接口，即API（application programming interface，应用编程接口），以供应用程序员使用。所以在抽象层的图示里，库位于应用的底下。当程序跑起来时，一般情况下，应用程序（application program）会时常通过API调用库里所预先备好的函数。但是有些库函数（library function）却要求应用先传给它一个函数，好在合适的时候调用，以完成目标任务。这个被传入的、后又被调用的函数就称为回调函数（callback function）。

• 函数：split()
  Python中有split()和os.path.split()两个函数，具体作用如下：

  • split()：拆分字符串。通过指定分隔符对字符串进行切片，并返回分割后的字符串列表（list）
  • os.path.split()：按照路径将文件名和路径分割开
  • 函数语法
  • • split()函数
      语法：str.split(str=”“,num=string.count(str))[n]
      参数说明：
      str： 表示为分隔符，默认为空格，但是不能为空(”)。若字符串中没有分隔符，则把整个字符串作为列表的一个元素
      num：表示分割次数。如果存在参数num，则仅分隔成 num+1 个子字符串，并且每一个子字符串可以赋给新的变量
      [n]： 表示选取第n个分片
      注意：当使用空格作为分隔符时，对于中间为空的项会自动忽略
  • • os.path.split()函数
      语法：os.path.split(‘PATH’)
      参数说明：
      1.PATH指一个文件的全路径作为参数：
      2.如果给出的是一个目录和文件名，则输出路径和文件名
      3.如果给出的是一个目录名，则输出路径和为空文件名