if result_json: with open(result_json, 'r+') as f: tracking_results = json.load(f)["results"]

时间: 2023-06-17 17:04:43 浏览: 159
这是一个 Python 代码片段,它首先检查变量 `result_json` 是否存在,如果存在,就打开这个文件并读取其中的 JSON 数据。然后从 JSON 数据中提取名为“results”的字段,并将其存储在名为 `tracking_results` 的变量中。 具体来说,`with open(result_json, 'r+') as f:` 用于打开文件 `result_json`,并将其赋值给变量 `f`。`'r+'` 表示以读写模式打开文件。随后的 `json.load(f)` 将文件对象 `f` 中的 JSON 数据加载为 Python 字典对象。最后,`tracking_results = json.load(f)["results"]` 将字典中名为“results”的键的值赋给 `tracking_results` 变量。
相关问题

请帮我解释一下 if result_json: with open(result_json, 'r+') as f: tracking_results = json.load(f)["results"]

### 回答1: 这段代码的意思是:如果 `result_json` 存在(即非空字符串、0、False等),则打开以读写模式打开该文件。然后从文件中读取 JSON 格式的数据,并将其中的 `"results"` 字段的值赋给变量 `tracking_results`。注意,这里假设文件中存储的是一个包含 `"results"` 字段的 JSON 对象。如果文件不存在或者无法读取,会抛出相应的异常。 ### 回答2: 这段代码的作用是首先判断result_json是否存在或是否非空。如果result_json存在,则打开该文件并以只读模式读取文件内容。接着,将文件中的内容加载为一个JSON对象,并从中获取"results"键对应的值,存储在tracking_results变量中。 首先,通过if result_json来判断result_json的真假。此处的真假判断是基于Python的Truth Value Testing规则。如果result_json存在且非空,则条件成立,执行条件语句中的代码块;否则,条件不成立,跳过这个条件语句,不执行其中的代码块。 进入条件语句的代码块后,使用with open(result_json, 'r') as f来打开result_json文件,并创建一个文件对象f。通过'r'参数以只读模式打开文件,允许从文件中读取数据。 接着,使用json.load(f)将文件对象f中的内容加载为JSON对象。json.load()函数将以字符串形式解析JSON数据,并返回一个对应的Python数据结构。在该代码中,加载后的JSON对象是一个字典,其中包含了多个键值对。 最后,从加载后的JSON对象中,通过["results"]键来获取存储在该键对应的值。这个值会被赋值给变量tracking_results,可以在后续的代码中使用。 总结来说,这段代码的作用是从result_json文件中读取内容,并将其中的JSON数据解析为一个字典。然后,从该字典中提取"results"键对应的值,并存储在tracking_results变量中,以供后续使用。 ### 回答3: 这段代码是一个简单的条件语句,用于判断变量result_json是否存在。如果result_json存在且不为空,则执行以下代码块。 代码块中使用open函数打开了一个文件,该文件的路径由变量result_json指定。打开文件的模式是'r',表示以只读方式打开文件。然后使用json.load函数将文件中的内容加载为一个Python对象。 这个被加载的Python对象是一个字典,通过索引"results"可以获取到字典中的一个特定键的值。变量tracking_results被赋值为该键值。 在执行这段代码时,需要确保result_json变量的值为一个有效的文件路径,并且指定的文件中包含一个有效的JSON格式的数据。否则,会发生文件打开错误或JSON解析错误。 总的来说,这段代码的作用是检查result_json变量是否指定了一个有效的文件路径,并尝试从该文件中加载JSON数据,并将其中的"results"键对应的值赋给变量tracking_results。

if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description='Evaluate KITTI tracking results.', formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) parser.add_argument('result_path', type=str, help='The submission as a JSON file.') parser.add_argument('-suffix', type=str, help='Suffix for the output visualizer folder') parser.add_argument('--default_cam_only', default=False, action='store_true') args = parser.parse_args()

这段代码是一个 Python 脚本的主程序入口。它使用 argparse 模块解析命令行参数,包括一个必需的参数 result_path(表示 JSON 文件的路径),一个可选参数 suffix(表示输出可视化结果的文件夹后缀),以及一个可选的开关参数 default_cam_only。通过在命令行中指定这些参数,可以让脚本在不同的模式下运行。 如果运行这个脚本的时候没有指定参数,那么 argparse 模块会根据代码中的设置,显示帮助信息和默认值,并退出程序。如果指定了参数,那么 argparse 模块会把这些参数解析成一个 Namespace 对象,这个对象中包含了所有参数的值,可以在代码中使用。
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请详细解释下这段代码void FaceTracker::OnNewFaceData( const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces) { // Given |f1| and |f2| from two different (usually consecutive) frames, treat // the two rectangles as the same face if their position delta is less than // kFaceDistanceThresholdSquare. // // This is just a heuristic and is not accurate in some corner cases, but we // don't have face tracking. auto is_same_face = [&](const Rect<float>& f1, const Rect<float>& f2) -> bool { const float center_f1_x = f1.left + f1.width / 2; const float center_f1_y = f1.top + f1.height / 2; const float center_f2_x = f2.left + f2.width / 2; const float center_f2_y = f2.top + f2.height / 2; constexpr float kFaceDistanceThresholdSquare = 0.1 * 0.1; const float dist_square = std::pow(center_f1_x - center_f2_x, 2.0f) + std::pow(center_f1_y - center_f2_y, 2.0f); return dist_square < kFaceDistanceThresholdSquare; }; for (const auto& f : faces) { FaceState s = { .normalized_bounding_box = Rect<float>( f.bounding_box.x1 / options_.active_array_dimension.width, f.bounding_box.y1 / options_.active_array_dimension.height, (f.bounding_box.x2 - f.bounding_box.x1) / options_.active_array_dimension.width, (f.bounding_box.y2 - f.bounding_box.y1) / options_.active_array_dimension.height), .last_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(), .has_attention = std::fabs(f.pan_angle) < options_.pan_angle_range}; bool found_matching_face = false; for (auto& known_face : faces_) { if (is_same_face(s.normalized_bounding_box, known_face.normalized_bounding_box)) { found_matching_face = true; if (!s.has_attention) { // If the face isn't looking at the camera, reset the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Max(); } else if (!known_face.has_attention && s.has_attention) { // If the face starts looking at the camera, start the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); } else { s.first_detected_ticks = known_face.first_detected_ticks; } known_face = s; break; } } if (!found_matching_face) { s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); faces_.push_back(s); } } // Flush expired face states. for (auto it = faces_.begin(); it != faces_.end();) { if (ElapsedTimeMs(it->last_detected_ticks) > options_.face_phase_out_threshold_ms) { it = faces_.erase(it); } else { ++it; } } }

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