Error in if (is.projected(obj)) { : missing value where TRUE/FALSE needed In addition: Warning message: In spTransform(spdf, utm) : NULL source CRS comment, falling back to PROJ string

时间: 2024-03-30 08:37:30 浏览: 105
这个错误提示显示在使用 `spTransform` 函数时出现了问题,可能是因为传入的 `Spatial*` 对象没有正确设置投影坐标系。出现这个问题的原因可能有以下几种情况: 1. 数据中没有设置投影坐标系,或者投影坐标系信息缺失。此时,需要先确定数据所在的投影坐标系,并将其设置为 `Spatial*` 对象的投影坐标系。 2. 投影坐标系信息不正确,或者与实际数据不匹配。此时,需要检查投影坐标系的设置是否正确,特别是投影坐标系的参数设置是否与实际数据相符。 3. 数据中存在缺失值或无效值。此时,需要先对数据进行清洗和预处理,确保数据中没有缺失值或无效值。 针对这个错误,可以先检查数据和代码,确认数据中是否设置了正确的投影坐标系,并重新设置投影坐标系后再次尝试运行代码。如果问题仍未解决,可以提供更多的代码和数据信息,以便更好地解决问题。
相关问题

pcl::ConcaveHull<pcl::PointXYZ> chull; //创建多边形提取对象 chull.setInputCloud (cloud_projected); ...

### 回答1: 这段代码使用了点云库 PCL 中的 ConcaveHull 类来进行多边形提取。它的基本流程如下: 1. 创建一个 ConcaveHull 对象。 2. 将待处理的点云设置为输入点云,这里使用了 setInputCloud 函数,参数为 cloud_projected,表示经过投影变换后的点云。 3. 设置一些参数,例如 alpha 参数控制了多边形的凹度(concavity),数值越小则生成的多边形越凸,数值越大则生成的多边形越凹。 4. 调用 reconstruct 函数进行多边形提取,得到一个包含多个凸多边形的输出点云。这些凸多边形组合起来就可以近似地表示原始点云的形状。 需要注意的是,ConcaveHull 是一种基于凸壳(Convex Hull)的算法,它可以提取出原始点云的边界信息,但不能保证提取出的多边形是连通的或者符合预期的形状。如果需要更精细的形状表示,可以考虑使用其他算法,例如基于 Alpha Shape 的算法。 ### 回答2: pcl::ConcaveHull<pcl::PointXYZ> chull; //创建多边形提取对象 chull.setInputCloud (cloud_projected); 以上代码用于创建一个pcl::ConcaveHull对象chull,并将投影后的点云cloud_projected作为输入。 pcl::ConcaveHull是PCL库中用于提取点云中的凹多边形的类。它通过将点云表面点连接起来,提取出凹多边形的边界。输入点云必须是一个2D平面点云,即所有点的z坐标相同。 首先,我们需要创建一个pcl::ConcaveHull对象,这个对象将用于执行凹多边形提取操作。 然后,通过调用chull.setInputCloud(cloud_projected),将投影后的点云cloud_projected设置为输入。这个函数会将点云cloud_projected中的点复制到ConcaveHull对象的内部成员变量input_中,以供后续处理。 接下来,可以使用chull.reconstruct方法执行凹多边形提取操作。这个方法会将输入点云中的凹多边形提取出来,并将结果保存在ConcaveHull对象的内部成员变量concave_hull_中。 提取的凹多边形可以使用以下方法访问: pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr hull_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); chull.getHullPoints(*hull_cloud); 上面的代码将提取的凹多边形点云保存在了名为hull_cloud的pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>指针中。 最后,我们可以根据需要对提取的凹多边形点云进行进一步处理,比如可视化、保存等。 总结:以上的代码创建了一个ConcaveHull对象chull,并将投影后的点云cloud_projected设置为输入。调用reconstruct方法后,可通过getHullPoints方法获取提取的凹多边形点云。 ### 回答3: pcl::ConcaveHull<pcl::PointXYZ> chull; //创建多边形提取对象 chull.setInputCloud(cloud_projected); // 设置输入点云数据 在这段代码中,首先我们创建了一个pcl::ConcaveHull<pcl::PointXYZ>对象,该对象用于执行多边形提取操作。ConcaveHull是一个基于凸壳的算法,可以从给定的点云数据中提取多边形数据。需要注意的是,这里我们使用pcl::PointXYZ作为点云数据的类型。 然后,我们调用setInputCloud()函数将待处理的点云数据传递给多边形提取对象。cloud_projected是一个经过投影处理的点云数据,可能是为了将三维点云数据投影到二维平面上。通过将点云数据传递给setInputCloud()函数,我们将输入数据设置为cloud_projected。 具体来说,多边形提取算法将在cloud_projected点云数据上执行,以提取出一系列的多边形数据。这些多边形可以是点云数据中的平面或者其他几何形状。多边形提取算法可以用于诸如点云分割、特征提取、物体识别等应用中。

projection must be a string, None or implement a _as_mpl_axes method, not {'projection': <Projected CRS: +proj=eqc +ellps=WGS84 +a=6378137.0 +lon_0=0.0 +to ...> Name: unknown

这个错误是因为你传递给函数的参数不是预期的类型。根据错误消息,你传递的值是一个字典,而函数期望的是一个字符串、None或实现了_as_mpl_axes方法的对象。 根据你提供的错误消息中的信息,你可能正在使用某个地理坐标系统(CRS)来设置投影。然而,函数可能只接受字符串形式的投影参数。 要解决这个问题,你可以检查你传递给函数的参数,并确保它是一个字符串类型的投影值。如果你使用的是某个库或框架的函数,可以查阅对应文档以了解正确的参数格式和使用方法。 如果你需要更详细的帮助,请提供更多上下文或相关代码,这样我就能够更准确地指导你解决问题。
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这段代码什么意思def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

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