files=./data calib=./camera.txt mode=1 preset=0 nogui=0 useimu=1 quiet=0 settingsFile=/home/s/桌面/dm-vio/dm-vio/configs/euroc.yaml fatal: 不是 git 仓库(或者任何父目录):.git fatal: 不是 git 仓库(或者任何父目录):.git fatal: 不是 git 仓库(或者任何父目录):.git Traceback (most recent call last):   File "run_dmvio.py", line 338, in <module>     main()   File "run_dmvio.py", line 179, in main     save_setup(setup, setup_folder, dmvio_folder, config, commands)   File "/home/s/桌面/dm-vio/dm-vio-python-tools/utils/save_setup.py", line 59, in save_setup     git_hash, commit_message, diff_is_empty, commit_time = get_git_log_and_diff(dmvio_folder, git_diff_save_path)   File "/home/s/桌面/dm-vio/dm-vio-python-tools/utils/save_setup.py", line 44, in get_git_log_and_diff     int(subprocess.check_output(['git', 'log', '--format=%ct', '-n', '1'], cwd=repository_path).strip().decode( ValueError: invalid literal for int() with base 10: ''

时间: 2024-04-11 09:28:50 浏览: 241
这个错误是由于在获取 git 日志和差异时出现了问题。根据错误信息,无法将空字符串转换为整数,因此导致了 ValueError。这个问题可能是由于您的项目目录不是一个有效的 git 仓库引起的。 要解决这个问题,您可以尝试执行以下步骤: 1. 确保您的项目目录是一个有效的 git 仓库。您可以在项目目录中执行 `git init` 命令来初始化一个新的 git 仓库。 2. 确保您已经正确地设置了 git 的配置信息,包括用户名和电子邮件地址。您可以使用以下命令设置这些信息: ``` git config --global user.name "Your Name" git config --global user.email "your.email@example.com" ``` 注意替换 "Your Name" 和 "your.email@example.com" 为您自己的信息。 3. 如果您的项目已经是一个有效的 git 仓库,请确保您已经提交了至少一个提交记录。您可以使用以下命令来查看提交记录: ``` git log ``` 如果没有提交记录,请先进行一次提交: ``` git add . git commit -m "Initial commit" ``` 4. 如果您的项目目录不是一个有效的 git 仓库,或者您不需要使用 git 功能,您可以尝试在程序中注释掉与 git 相关的代码,以避免该错误。根据错误信息,相关代码位于 `run_dmvio.py` 和 `save_setup.py` 文件中。 希望这些步骤能够帮助您解决问题!如果您有任何其他问题,请随时提问。
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void ADC_Activate(void) { __IO uint32_t wait_loop_index = 0U; #if (USE_TIMEOUT == 1) uint32_t Timeout = 0U; /* Variable used for timeout management / #endif / USE_TIMEOUT / /## Operation on ADC hierarchical scope: ADC instance #####################/ / Note: Hardware constraint (refer to description of the functions / / below): / / On this STM32 series, setting of these features is conditioned to / / ADC state: / / ADC must be disabled. / / Note: In this example, all these checks are not necessary but are / / implemented anyway to show the best practice usages / / corresponding to reference manual procedure. / / Software can be optimized by removing some of these checks, if / / they are not relevant considering previous settings and actions / / in user application. / if (LL_ADC_IsEnabled(ADC1) == 0) { / Run ADC self calibration / LL_ADC_StartCalibration(ADC1, LL_ADC_CALIB_OFFSET); / Poll for ADC effectively calibrated / #if (USE_TIMEOUT == 1) Timeout = ADC_CALIBRATION_TIMEOUT_MS; #endif / USE_TIMEOUT / while (LL_ADC_IsCalibrationOnGoing(ADC1) != 0) { #if (USE_TIMEOUT == 1) / Check Systick counter flag to decrement the time-out value / if (LL_SYSTICK_IsActiveCounterFlag()) { if(Timeout-- == 0) { / Error: Time-out / Error_Handler(); } } #endif / USE_TIMEOUT / } / Delay between ADC end of calibration and ADC enable. / / Note: Variable divided by 2 to compensate partially / / CPU processing cycles (depends on compilation optimization). / wait_loop_index = (ADC_DELAY_CALIB_ENABLE_CPU_CYCLES >> 1); while(wait_loop_index != 0) { wait_loop_index--; } / Enable ADC / LL_ADC_Enable(ADC1); / Poll for ADC ready to convert / #if (USE_TIMEOUT == 1) Timeout = ADC_ENABLE_TIMEOUT_MS; #endif / USE_TIMEOUT / while (LL_ADC_IsActiveFlag_ADRDY(ADC1) == 0) { #if (USE_TIMEOUT == 1) / Check Systick counter flag to decrement the time-out value / if (LL_SYSTICK_IsActiveCounterFlag()) { if(Timeout-- == 0) { / Error: Time-out / Error_Handler(); } } #endif / USE_TIMEOUT / } / Note: ADC flag ADRDY is not cleared here to be able to check ADC / / status afterwards. / / This flag should be cleared at ADC Deactivation, before a new / / ADC activation, using function "LL_ADC_ClearFlag_ADRDY()". */ }请逐行解释代码

for (int camera_index = 0; camera_index < this->m_safe_camera_list.size(); ++camera_index) { camera* cam = &(this->m_safe_camera_list[camera_index]); if (cam->m_is_exter_calib_check_mark == true) { // as a Internal reference K of the camera, the K-1 is : // 1/ax 0 -px/ax // 0 1/ay -py/ay // 0 0 1 Eigen::Matrix3f invk; invk.setIdentity(); invk(0, 0) = 1.0 / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(0, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(0, 2) / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(1, 1) = 1.0 / cam->m_inter_calib(1, 1); invk(1, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(1, 2) / cam->m_inter_calib(1, 1); Eigen::Vector3f tmp_t_verts = cam->m_exter_calib.topRightCorner(3, 1); Eigen::Matrix3f tmp_inv_r_mat= cam->m_exter_calib.topLeftCorner(3, 3).transpose(); Eigen::Vector3f tmp_root_point = -tmp_inv_r_mat * tmp_t_verts; for (int pose_index = 0; pose_index < cam->m_2D_pose_list.size(); ++pose_index) { Eigen::MatrixXf pose = cam->m_2D_pose_list[pose_index]; // check the pose's Confidence, if all the joints's confidiance is smaller than the gain, drop out float confidence = pose.row(2).maxCoeff(); if (confidence < this->m_joint_confidence_gian) { continue; }; my_radials tmpradials; tmpradials.m_2d_pose = pose; tmpradials.m_root_point = tmp_root_point; tmpradials.m_radials_points = (invk * pose.topRows(2).colwise().homogeneous()).colwise().normalized(); tmpradials.m_radials_points = tmp_inv_r_mat * tmpradials.m_radials_points; tmpradials.m_3d_pose_ID = -1; tmpradials.m_camera_index = camera_index; tmpradials.m_poes_index = pose_index; tmpradials.m_pose_confidence = pose.row(2).leftCols(7).sum(); this->m_3d_radials.push_back(tmpradials); } } }

def save_kitti_format(sample_id, calib, bbox3d, kitti_output_dir, scores, img_shape): corners3d = kitti_utils.boxes3d_to_corners3d(bbox3d) img_boxes, _ = calib.corners3d_to_img_boxes(角3d) img_boxes[:, 0] = np.clip(img_boxes[:, 0], 0, img_shape[1] - 1) img_boxes[:, 1] = np.clip(img_boxes[:, 1], 0, img_shape[0] - 1) img_boxes[:, 2] = np.clip(img_boxes[:, 2], 0, img_shape[1] - 1) img_boxes[:, 3] = np.clip(img_boxes[:, 3], 0, img_shape[0] - 1) img_boxes_w = img_boxes[:, 2] - img_boxes[:, 0] img_boxes_h = img_boxes[:, 3] - img_boxes[:, 1] box_valid_mask = np.logical_and(img_boxes_w < img_shape[1] * 0.8, img_boxes_h < img_shape[0] * 0.8) kitti_output_file = os.path.join(kitti_output_dir, '%06d.txt' % sample_id) with open(kitti_output_file, 'w') as f: for k in range(bbox3d.shape[0]): if box_valid_mask[k] == 0: continue x, z, ry = bbox3d[k, 0], bbox3d[k, 2], bbox3d[k, 6] beta = np.arctan2(z, x) alpha = -np.sign(beta) * np.pi / 2 + beta + ry print('%s -1 -1 %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f' % (cfg.CLASSES, alpha, img_boxes[k, 0], img_boxes[k, 1], img_boxes[k, 2], img_boxes[k, 3], bbox3d[k, 3], bbox3d[k, 4], bbox3d[k, 5], bbox3d[k, 0], bbox3d[k, 1], bbox3d[k, 2], bbox3d[k, 6], scores[k]), file=f)解释这段代码,并且根据已知的条件,已知sample_id, 点云的检测结果(x, y, z, w, h, l, yaw), kitti_output_dir, scores, img_shape,calib文件的路径且格式与 KITTI 数据集的标定文件格式相同,要求得到2D检测框的坐标,和alpha,仿写出Python函数,并给出示例

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