请根据提示完成python代码：2、导入open3d、numpy和matplotlib。 3、调用plt.close()完全关闭图形窗口，设定图片文件名前缀为“A_hat1”。 4、定义帧数选取，通过调用np.arange()依据Test_data中图片文件的数量，选取全部图片共有133张，形成帧数。 5、定义TSDF算法参数，体素大小voxel_size和截断阈值trunc。 6、定义相机参数，并调用o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic()函数实现格式化，相机参数由相机标定法获得。

以下是您需要的代码：

import open3d as o3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 关闭图形窗口
plt.close('all')

# 图片文件名前缀
filename = 'A_hat1'

# 帧数选取
n_frames = len(Test_data)
frames = np.arange(n_frames)

# TSDF算法参数
voxel_size = 0.002
trunc = 0.02

# 相机参数
intrinsic = o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic(width=640,
                                               height=480,
                                               fx=525.0,
                                               fy=525.0,
                                               cx=319.5,
                                               cy=239.5)

相关问题

变量设置包含帧数选取、TSDF算法参数和相机参数。 1、在终端中使用pip install命令安装open3d==0.10.0.0库，如果已安装则跳过此步骤。 2、导入open3d、numpy和matplotlib。 3、调用plt.close()完全关闭图形窗口，设定图片文件名前缀为“A_hat1”。 4、定义帧数选取，通过调用np.arange()依据Test_data中图片文件的数量，选取全部图片共有133张，形成帧数。 5、定义TSDF算法参数，体素大小voxel_size和截断阈值trunc。

好的，你的问题是如何设置变量包含帧数选取、TSDF算法参数和相机参数。以下是回答：

1. 在终端中使用pip install命令安装open3d==0.10.0.0库，如果已安装则跳过此步骤。

pip install open3d==0.10.0.0

2. 导入open3d、numpy和matplotlib。

import open3d as o3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

3. 调用plt.close()完全关闭图形窗口，设定图片文件名前缀为“A_hat1”。

plt.close('all')
prefix = 'A_hat1'

4. 定义帧数选取，通过调用np.arange()依据Test_data中图片文件的数量，选取全部图片共有133张，形成帧数。

frames = np.arange(1, 134)

5. 定义TSDF算法参数，体素大小voxel_size和截断阈值trunc。

voxel_size = 0.03
trunc = 0.04

以下代码有什么错误，怎么修改： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

在代码中，我注意到了几个错误：

1. 在导入`input_data`和`model`模块时，代码中没有找到这两个模块的导入语句。
2. `evaluate_one_image`函数中的`image_array`参数未定义。
3. 在`evaluate_images`函数中，`tf.train.Coordinator()`和`tf.train.start_queue_runners()`函数之间缺少了一个空行。
4. 在调用`evaluate_one_image`函数时，传递的参数应该是`(image_array, index)`而不是`(image_array, index)`。

以下是修改后的代码：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import input_data
import model
import numpy as np
import xlsxwriter

num_threads = 4

def evaluate_one_image(image_array, index):
    workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx')
    worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet')
    with tf.Graph().as_default():
        BATCH_SIZE = 1
        N_CLASSES = 4
        image = tf.cast(image_array, tf.float32) 
        image = tf.image.per_image_standardization(image)
        image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3])
        logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES)
        logit = tf.nn.softmax(logit)
        x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3])
        logs_train_dir = 'log/'
        saver = tf.train.Saver()
        with tf.Session() as sess:
            print("从指定路径中加载模型...")
            ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir)
            if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
                global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1]
                saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
                print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step)
            else:
                print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！')
            prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array})
            max_index = np.argmax(prediction)
    workbook.close() 

def evaluate_images(test_img):
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    for index, img in enumerate(test_img):
        image = Image.open(img)
        image = image.resize([208, 208])
        image_array = np.array(image)
        tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start()

    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

if __name__ == '__main__':
    test_dir = 'data/test/'
    import glob
    import xlwt
    test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg')
    evaluate_images(test_img)

请注意，我只修复了我在代码中发现的错误，并没有对其他部分进行修改。如果还有其他错误或问题，请提供更多信息，以便我能够更好地帮助你。