// 判断Cube是否在相机视野内 function isObjectVisible(object, camera) { var frustum = new THREE.Frustum(); var cameraViewProjectionMatrix = camera.projectionMatrix.multiply(camera.matrixWorldInverse); frustum.setFromMatrix(cameraViewProjectionMatrix); return frustum.intersectsObject(object); }显示frustum.setFromMatrix is not a function

这个错误提示的意思是 `setFromMatrix` 不是 `Frustum` 对象的方法。可能是因为你使用了不兼容的 Three.js 版本导致的。你可以尝试更新 Three.js 版本或者使用 `setFromMatrix4` 方法来代替。修改后的代码如下：

function isObjectVisible(object, camera) {
    var frustum = new THREE.Frustum();
    var cameraViewProjectionMatrix = new THREE.Matrix4().multiplyMatrices(camera.projectionMatrix, camera.matrixWorldInverse);
    frustum.setFromMatrix4(cameraViewProjectionMatrix);
    return frustum.intersectsObject(object);
}

建议升级到最新版本的 Three.js，因为它有更多的功能和更好的性能。

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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。

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)最终得到的frustum是几维的

最终得到的frustum是4维的，维度为 (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w, 3)。其中n_depth_slices是深度网格的数量，downsampled_h和downsampled_w是图像经过下采样后的高度和宽度，3表示每个数据点的坐标分别为x、y和深度。