output = self.session.run([], {self.input_name: crops[0]})[0]
时间: 2024-01-06 10:05:48 浏览: 21
这行代码是 TensorFlow 中的一个 Session 对象的 run 方法。它会运行当前计算图中的操作,并返回操作的结果。在这里,我们传入了一个空列表作为参数,表示我们不希望获取任何操作的结果。然后,我们传入一个字典作为第二个参数,将输入张量的名称和数据传递给计算图。这里的 crops[0] 是一个张量,表示输入图像的裁剪版本。最后,我们使用 [0] 索引获取操作结果的第一个元素,即输出张量。
相关问题
lua中self.crops = ByGrid.new(self, vtf:Find('crops').gameObject, self.createCrop, onCropShow)
这是一段 Lua 代码,其中使用了 self、vtf、ByGrid 等变量和对象。根据代码的语境,应该是在一个类的方法中被调用了。
其中,self 表示当前对象或实例,在这里可能是一个农作物系统的管理器或控制器。vtf 是一个变量,可能是从场景中查找得到的 Transform 对象。ByGrid 是一个自定义的对象,可能是用于管理和展示列表的工具类或组件。
这段代码的作用应该是将 vtf 对象下的名为 'crops' 的子物体交给 ByGrid 处理,并在展示每个子物体时调用 self.createCrop 和 onCropShow 方法。其中,self.createCrop 和 onCropShow 都是该管理器或控制器中的方法或函数,可能用于创建农作物对象和处理展示时的回调操作。
def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop c++ Eigen
The code you provided is written in Python and uses NumPy library for array manipulation. It crops a 3D point cloud data based on the given parameters and returns the cropped data.
Here's the equivalent C++ code using Eigen library for array manipulation:
```
#include <Eigen/Dense>
Eigen::Tensor<float, 3> crop_pointcloud(Eigen::Tensor<float, 3> data_crop, float x_o, float y_o, float x_i, float y_i, float R_o, float R_i, int z_critical) {
int range_z = data_crop.dimension(2);
float K_o = R_o * R_o / range_z;
float K_i = R_i * R_i / range_z;
for (int z=0; z<range_z; z++) {
float r_o = sqrt(z * K_o);
Eigen::Tensor<float, 2> data_layer = data_crop.chip(z, 2);
float d_o = sqrt(x_o * x_o + y_o * y_o);
float d_i = sqrt(x_i * x_i + y_i * y_i);
float r_i = (z < z_critical) ? 0 : sqrt(z * K_i);
data_crop.chip(z, 2) = (d_o > r_o || d_i <= r_i).select(0, data_layer);
}
return data_crop;
}
```
Note: This code assumes that the input data is a 3D tensor of shape (N, M, K), where N, M, and K are the number of points in x, y, and z dimensions, respectively.
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