def test_mapper(sample): img, label = sample # 将img 数组进行归一化处理，得到0到1之间的数值 img = img.flatten().astype('float32')/255.0 return img, label

根据你的代码，`test_mapper` 函数需要一个名为 `sample` 的 fixture。通常情况下，你需要在测试文件中定义这个 fixture。例如：

import pytest
from your_module import get_sample_data

@pytest.fixture
def sample():
    return get_sample_data()

def test_mapper(sample):
    img, label = sample
    # 将img 数组进行归一化处理，得到0到1之间的数值
    img = img.flatten().astype('float32')/255.0
    return img, label

在这个例子中，我们首先导入了 `pytest` 和 `get_sample_data` 函数。然后我们定义了一个名为 `sample` 的 fixture。这个 fixture 使用 `get_sample_data` 函数来获取测试数据，并将其返回。最后，我们使用 `test_mapper` 函数来测试 `sample` fixture 是否正常工作。在这个例子中，我们假设 `get_sample_data` 函数已经定义，可以返回一个包含图像和标签的元组。在你的代码中，你需要根据你的实际情况来定义 `sample` fixture。

相关问题

def train_mapper(sample): img, label = sample img = img.flatten().astype('float32') / 255.0 return img, label，这句话是什么意思

这段代码定义了一个名为 `train_mapper` 的函数，它接受一个参数 `sample`，表示一个训练样本数据。训练样本数据一般包括图像和标签。函数首先从 `sample` 中解包出图像 `img` 和标签 `label`，然后对图像进行归一化处理，将其所有像素值缩放到 0 到 1 的范围内。这里使用了 `flatten()` 方法将图像数组展平为一维数组，`astype('float32')` 方法将数组元素类型转换为 32 位浮点型数据，`/255.0` 将数值归一化到 0 到 1 的范围内。最后，函数返回归一化后的图像 `img` 和标签 `label`。这个函数通常用于训练数据的预处理。

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

这段代码是针对摄影测量中的Bundle Adjustment（BA）进行设置的。Bundle Adjustment是一种优化技术，用于同时估计多个摄像机的内外参数和三维点云的位置，以最小化重投影误差。这些代码中的参数设置涉及到如何选择初始图像、在BA期间精细化哪些内部参数、是否优化焦距、主点和额外参数等方面。具体来说：

- init_image_id1和init_image_id2是用于初始化BA的图像。这些参数指定两个图像，这些图像中的3D点将被用于计算相机姿态和三维点云。如果这些参数设置为-1，则使用默认初始化图像。
- ba_refine_focal_length指定是否在BA中优化相机的焦距。
- ba_refine_principal_point指定是否在BA中优化相机的主点位置。
- ba_refine_extra_params指定是否在BA中优化相机的额外参数，例如径向畸变和切向畸变。

这些参数的设置可以影响BA的效果和速度，需要根据具体的应用场景和数据集进行设置。