def create_frustum(self): # Create grid in image plane h, w = self.cfg.IMAGE.FINAL_DIM downsampled_h, downsampled_w = h // self.encoder_downsample, w // self.encoder_downsample # Depth grid depth_grid = torch.arange(*self.cfg.LIFT.D_BOUND, dtype=torch.float) depth_grid = depth_grid.view(-1, 1, 1).expand(-1, downsampled_h, downsampled_w) n_depth_slices = depth_grid.shape[0] # x and y grids x_grid = torch.linspace(0, w - 1, downsampled_w, dtype=torch.float) x_grid = x_grid.view(1, 1, downsampled_w).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) y_grid = torch.linspace(0, h - 1, downsampled_h, dtype=torch.float) y_grid = y_grid.view(1, downsampled_h, 1).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) # Dimension (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w, 3) # containing data points in the image: left-right, top-bottom, depth frustum = torch.stack((x_grid, y_grid, depth_grid), -1) return nn.Parameter(frustum, requires_grad=False)这里的frustum可以可视化吗?
时间: 2024-03-23 10:35:51 浏览: 16
可以的,你可以使用Matplotlib库将`frustum`可视化。以下是一个简单的示例代码,可以将`frustum`中的数据点可视化为散点图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 将frustum转换为Numpy数组
frustum_np = frustum.detach().cpu().numpy()
# 创建散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(frustum_np[:, :, :, 0].flatten(),
frustum_np[:, :, :, 1].flatten(),
frustum_np[:, :, :, 2].flatten(),
s=1)
# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('depth')
# 显示图像
plt.show()
```
这将显示一个三维散点图,其中x轴和y轴分别对应于图像中的水平和垂直坐标,z轴对应于深度值。
相关问题
def get_geometry(self, intrinsics, extrinsics): """Calculate the (x, y, z) 3D position of the features. """ rotation, translation = extrinsics[..., :3, :3], extrinsics[..., :3, 3] B, N, _ = translation.shape # Add batch, camera dimension, and a dummy dimension at the end points = self.frustum.unsqueeze(0).unsqueeze(0).unsqueeze(-1) # Camera to ego reference frame points = torch.cat((points[:, :, :, :, :, :2] * points[:, :, :, :, :, 2:3], points[:, :, :, :, :, 2:3]), 5) combined_transformation = rotation.matmul(torch.inverse(intrinsics)) points = combined_transformation.view(B, N, 1, 1, 1, 3, 3).matmul(points).squeeze(-1) points += translation.view(B, N, 1, 1, 1, 3) # The 3 dimensions in the ego reference frame are: (forward, sides, height) return points这段代码的意思是什么?
这段代码是一个用于将二维图像特征点映射到三维空间中的函数。它接收相机内参和外参作为输入,并返回每个特征点的三维坐标。
在函数中,首先从外参中提取旋转和平移矩阵。然后将输入的二维特征点扩展成一个四维张量,其中第一维是batch size,第二维是相机数量,第三维是特征点数量,第四维是x、y和一个占位的维度。
接下来,通过一系列的数学运算将特征点从相机坐标系转换到自车坐标系。这里的转换包括以下几个步骤:
1. 将二维特征点的前两个维度(x和y)乘以深度(z)并将其放在新的第三个维度中,这样就得到了三维特征点的相机坐标。
2. 将相机坐标转换为自车参考系下的坐标。这里使用了相机内参矩阵和旋转矩阵进行计算。
3. 将平移矩阵加到每个特征点的位置上,以获得相对于自车坐标系的绝对位置。
最后,返回每个特征点的三维坐标。
frustum.computeCorners is not a function
如果您在使用`frustum.computeCorners()`的时候出现了“frustum.computeCorners is not a function”这个错误,可能是因为您使用的Cesium版本过低,该版本不支持`computeCorners()`方法。`computeCorners()`方法是在Cesium 1.39版本中引入的,因此,如果您的Cesium版本低于1.39,就会出现该错误。
要解决这个问题,您可以尝试升级您的Cesium版本。如果您使用的是Cesium 1.39或更高版本,但仍然出现了这个错误,那么可能是因为您没有正确引入Cesium的库文件。请确保您已经正确引入了Cesium的库文件,并且在使用`computeCorners()`方法之前,已经加载了所有必要的模块。
另外,如果您只是想获取相机当前可视区域的经度、纬度范围,还有一种更简单的方法,可以使用`Cesium.Rectangle.fromDegrees()`方法来获取。您可以使用以下代码来获取相机当前可视区域的经度、纬度范围:
```javascript
var rectangle = viewer.camera.computeViewRectangle();
var minLongitude = Cesium.Math.toDegrees(rectangle.west);
var maxLongitude = Cesium.Math.toDegrees(rectangle.east);
var minLatitude = Cesium.Math.toDegrees(rectangle.south);
var maxLatitude = Cesium.Math.toDegrees(rectangle.north);
console.log('最小经度: ' + minLongitude);
console.log('最大经度: ' + maxLongitude);
console.log('最小纬度: ' + minLatitude);
console.log('最大纬度: ' + maxLatitude);
```
这段代码使用`viewer.camera.computeViewRectangle()`方法来获取相机当前可视区域的矩形范围,然后将其转换为经度、纬度范围,并打印到控制台上。这种方法更简洁、更易读,而且不需要使用`Frustum`对象和`computeCorners()`方法。