pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :]
时间: 2024-03-27 15:41:56 浏览: 18
这行代码是将一个三维数组 `pm` 中,以 `pts_2d_ori` 中的 2D 坐标为索引,提取出对应的 3D 坐标。具体来说,`pts_2d_ori` 是一个形状为 (n, 2) 的 numpy 数组,其中每个元素都是一个包含两个整数的数组,表示一个二维的坐标点。`pm` 是一个形状为 (h, w, 3) 的三维 numpy 数组,其中 `h` 和 `w` 分别表示数组的高度和宽度,`3` 表示每个像素点有三个通道(通常是 RGB 颜色空间)。所以,`pts_2d_ori[:, 0]` 取出 `pts_2d_ori` 中所有元素的第一个数(即所有点的横坐标),`pts_2d_ori[:, 1]` 取出所有元素的第二个数(即所有点的纵坐标)。然后,这两个数组作为索引传递给了 `pm`,得到了一个形状为 (n, 3) 的新数组 `pts_3d_ori`,其中每个元素都是一个包含三个数的数组,表示一个三维的坐标点。
相关问题
pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))]
这段代码的功能是将一个三维点云中的 NaN 值去除,并将点云的像素坐标和三维坐标分别保存到两个数组 pts_2d 和 pts_3d 中。
具体来说,首先从 contour_info 中取出轮廓的像素坐标 pts_2d_ori。然后通过 pm 数组和 pts_2d_ori 计算出每个像素点对应的三维坐标 pts_3d_ori。接着,使用 np.where 函数找到 pts_3d_ori 中不包含 NaN 值的索引位置,并将这些位置对应的三维坐标保存到 pts_3d 数组中。同时,将这些位置对应的像素坐标保存到 pts_2d 数组中。
最后,pts_2d 和 pts_3d 分别保存了点云的像素坐标和三维坐标,但是这些点云的数量可能会比原始的轮廓点数少,因为去除了 NaN 值。
group1_match_pts = final_match_pts1[cluster_res == 0, :] - offset group2_match_pts = final_match_pts1[cluster_res == 1, :] - offset
这是一个计算问题,我可以回答。这段代码是将 final_match_pts1 中 cluster_res 等于 0 的行赋值给 group1_match_pts,cluster_res 等于 1 的行赋值给 group2_match_pts,然后从每个数组中减去 offset。