num_features=data.select_dtypes(exclude=['object','bool']).columns.tolist() for feature in num_features: Q1 = data[feature].quantile(q=0.25) Q3 = data[feature].quantile(q=0.75) IQR = Q3-Q1 top = Q3+1.5*IQR bot = Q1-1.5*IQR values=data[feature].values values[values > top] = top values[values < bot] = bot data[feature] = values.astype(data[feature].dtypes)

这段代码是用来处理数据中的异常值（outliers）。首先，代码会找出数据中所有数值型的特征（exclude=['object','bool']），并将这些特征名存入num_features列表中。接下来，对于num_features中的每一个特征，代码会计算该特征的第一四分位数Q1、第三四分位数Q3和四分位距IQR（IQR=Q3-Q1），然后通过计算上下界来判断该特征中是否存在异常值。如果该特征中存在异常值，就将其替换成上下界的值。最后，将替换后的值存回到原数据中，并将其转换成原来的数据类型。

numerical_cols = data.select_dtypes(exclude = 'object').columns改为py spark语言

在pyspark中，我们可以使用`dtypes`属性获取DataFrame中所有列的名称和数据类型的元组列表，然后筛选出数值类型的列。以下是一个示例代码： ```python # 获取所有数值类型的列名 numerical_cols = [c[0] for c in data.dtypes if c[1] in ("int", "double", "float")] ``` 其中，`data.dtypes`返回一个由列名和对应数据类型组成的元组列表，`if c[1] in ("int", "double", "float")`用于筛选出数值类型的列。`numerical_cols`即为所有数值类型列的列名列表。

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}' # Generate a simple reconstruction with SIFT (https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform). if not os.path.isdir(tgt): os.makedirs(f'{tgt}/bundle') os.system(f'cp -r {src}/images {tgt}/images') database_path = f'{tgt}/database.db' sift_opt = pycolmap.SiftExtractionOptions() sift_opt.max_image_size = 1500 # Extract features at low resolution could significantly reduce the overall accuracy sift_opt.max_num_features = 8192 # Generally more features is better, even if behond a certain number it doesn't help incresing accuracy sift_opt.upright = True # rotation invariance device = 'cpu' t = time() pycolmap.extract_features(database_path, f'{tgt}/images', sift_options=sift_opt, verbose=True) print(len(os.listdir(f'{tgt}/images'))) print('TIMINGS --- Feature extraction', time() - t) t = time() matching_opt = pycolmap.SiftMatchingOptions() matching_opt.max_ratio = 0.85 # Ratio threshold significantly influence the performance of the feature extraction method. It varies depending on the local feature but also on the image type # matching_opt.max_distance = 0.7 matching_opt.cross_check = True matching_opt.max_error = 1.0 # The ransac error threshold could help to exclude less accurate tie points pycolmap.match_exhaustive(database_path, sift_options=matching_opt, device=device, verbose=True) print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t) t = time() mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions() mapper_options.extract_colors = False mapper_options.min_model_size = 3 # Sometimes you want to impose the first image pair for initialize the incremental reconstruction mapper_options.init_image_id1 = -1 mapper_options.init_image_id2 = -1 # Choose which interior will be refined during BA mapper_options.ba_refine_focal_length = True mapper_options.ba_refine_principal_point = True mapper_options.ba_refine_extra_params = True maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options) print('TIMINGS --- Mapping', time() - t)

这段代码主要是使用 PyCOLMAP 库实现对图像的特征提取、特征匹配和增量式三维重建。具体解释如下： ```tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}'``` 定义了一个字符串变量 tgt，表示输出路径。 ```if not os.path.isdir(tgt):``` 如果输出路径不存在，则创建该路径。 ```os.makedirs(f'{tgt}/bundle')``` 在输出路径下创建子目录 bundle。 ```os.system(f'cp -r {src}/images {tgt}/images')``` 将源目录 src 中的 images 目录复制到输出路径下的 images 目录中。 ```database_path = f'{tgt}/database.db'``` 定义一个字符串变量 database_path，表示 PyCOLMAP 库中使用的数据库文件路径。 ```sift_opt = pycolmap.SiftExtractionOptions()``` 创建一个 SIFT 特征提取选项对象。 ```sift_opt.max_image_size = 1500``` 设置 SIFT 特征提取选项对象的最大图像尺寸为 1500×1500 像素。 ```sift_opt.max_num_features = 8192``` 设置 SIFT 特征提取选项对象的最大特征点数为 8192 个。 ```sift_opt.upright = True``` 设置 SIFT 特征提取选项对象的旋转不变性为 True，即不考虑图像旋转。 ```device = 'cpu'``` 定义一个字符串变量 device，表示计算设备类型。 ```pycolmap.extract_features(database_path, f'{tgt}/images', sift_options=sift_opt, verbose=True)``` 调用 PyCOLMAP 库中的 extract_features 函数，对输出路径下的图像进行 SIFT 特征提取，并将特征保存到数据库文件中。 ```print(len(os.listdir(f'{tgt}/images')))``` 输出输出路径下的图像数量。 ```print('TIMINGS --- Feature extraction', time() - t)``` 输出特征提取所花费的时间。 ```matching_opt = pycolmap.SiftMatchingOptions()``` 创建一个 SIFT 特征匹配选项对象。 ```matching_opt.max_ratio = 0.85``` 设置 SIFT 特征匹配选项对象的最大匹配比率为 0.85。 ```matching_opt.max_distance = 0.7``` 设置 SIFT 特征匹配选项对象的最大匹配距离为 0.7。 ```matching_opt.cross_check = True``` 设置 SIFT 特征匹配选项对象的交叉匹配为 True，即同时匹配两幅图像。 ```matching_opt.max_error = 1.0``` 设置 SIFT 特征匹配选项对象的最大误差为 1.0。 ```pycolmap.match_exhaustive(database_path, sift_options=matching_opt, device=device, verbose=True)``` 调用 PyCOLMAP 库中的 match_exhaustive 函数，对数据库文件中的特征进行 SIFT 特征匹配，并将匹配结果保存到数据库文件中。 ```print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t)``` 输出特征匹配所花费的时间。 ```mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions()``` 创建一个增量式三维重建选项对象。 ```mapper_options.extract_colors = False``` 设置增量式三维重建选项对象的颜色提取为 False，即不提取图像颜色信息。 ```mapper_options.min_model_size = 3``` 设置增量式三维重建选项对象的最小模型大小为 3。 ```mapper_options.init_image_id1 = -1``` 设置增量式三维重建选项对象的第一张图像的 ID 为 -1，表示不指定。 ```mapper_options.init_image_id2 = -1``` 设置增量式三维重建选项对象的第二张图像的 ID 为 -1，表示不指定。 ```mapper_options.ba_refine_focal_length = True``` 设置增量式三维重建选项对象的相机内参的优化为 True。 ```mapper_options.ba_refine_principal_point = True``` 设置增量式三维重建选项对象的相机主点的优化为 True。 ```mapper_options.ba_refine_extra_params = True``` 设置增量式三维重建选项对象的额外参数的优化为 True。 ```maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options)``` 调用 PyCOLMAP 库中的 incremental_mapping 函数，对数据库文件中的匹配结果进行增量式三维重建，并将重建结果保存到输出路径下的 bundle 目录中。 ```print('TIMINGS --- Mapping', time() - t)``` 输出增量式三维重建所花费的时间。

numerical_cols = data.select_dtypes(exclude = 'object').columns改为py spark语言

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