UF_MODL_ask_body_bbox 如何自行实现
时间: 2023-07-30 14:05:05 浏览: 46
UF_MODL_ask_body_bbox 是UG NX中用于获取实体包围盒信息的API函数,其定义如下:
```
int UF_MODL_ask_body_bbox(
tag_t body, /* <I> 实体的标签 */
double bbox[6] /* <O> 实体的包围盒信息 */
);
```
其中,body参数是实体的标签,bbox参数是一个长度为6的双精度数组,分别表示包围盒的最小X、最大X、最小Y、最大Y、最小Z、最大Z坐标。
如果你想自行实现该函数,可以使用以下步骤:
1. 获取实体的边界曲面列表。UG NX中的实体通常由多个边界曲面组成,因此需要先获取实体的所有边界曲面。
2. 遍历边界曲面列表,计算每个曲面的包围盒信息。可以通过获取曲面上的点坐标,并计算其最小/最大值来得到曲面的包围盒信息。
3. 将所有边界曲面的包围盒信息合并成整个实体的包围盒信息。可以通过统计所有曲面包围盒的最小/最大值来得到整个实体的包围盒信息。
需要注意的是,自己实现的函数可能存在一些精度问题,因此建议使用UG NX自带的API函数进行包围盒计算。
相关问题
set_bbox_to_anchor
`set_bbox_to_anchor` 是 matplotlib 中的一个函数,用于将图例(legend)的位置设置为相对于另一个对象(如坐标轴)的位置。具体来说,它将图例的 bbox(即边界框)的一个角落与另一个对象的特定点对齐。例如,可以使用 `set_bbox_to_anchor((1.0, 0.5), loc='center left')` 将图例的右边缘与坐标轴的左侧垂直中心对齐。该函数的完整用法如下:
```python
legend = ax.legend(...)
legend.set_bbox_to_anchor(bbox, transform=None)
```
其中 `bbox` 是一个四元组 (x, y, width, height),表示图例 bbox 的左下角在另一个对象上的位置,`transform` 是一个可选的 `matplotlib.transforms.Transform` 对象,用于将 bbox 的坐标系从图例的坐标系转换到另一个对象的坐标系。如果未指定 `transform`,则默认为图例的坐标系。
此外,还可以使用 `set_bbox` 函数直接设置图例的 bbox。例如,可以使用 `legend.set_bbox([0.5, 0.5, 0.2, 0.2])` 将图例的 bbox 设置为从 (0.5, 0.5) 开始,宽度为 0.2,高度为 0.2。
DETR中的loss_bbox_unscaled
DETR(DEtection TRansformer)是一种基于Transformer的目标检测算法,用于在图像中检测物体。loss_bbox_unscaled是DETR损失函数中的一部分,它用于计算预测边界框与真实边界框之间的差异。
具体来说,loss_bbox_unscaled是预测边界框与真实边界框之间的L1距离,用未缩放的值表示。缩放是通过将边界框坐标除以图像宽度和高度来实现的。因此,未缩放的值可以用来测量边界框的绝对大小,而缩放的值可以用来测量边界框的相对大小。
在DETR中,loss_bbox_unscaled与其他损失函数(如loss_ce和loss_giou)一起用于训练模型,以提高其对目标检测任务的准确性和鲁棒性。
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