distance_thresh_=distance*0.7+dist*0.3; float distance = distance_thresh_; return distance ADEBUG << "Computecameracamera distance: " << distance;//计算两个物体之间的距离 }

时间: 2024-03-12 22:43:24 浏览: 20
这段代码也有问题。在计算 `distance_thresh_` 时,它使用了 `distance` 和 `dist` 两个变量,但是这两个变量在计算时还没有被定义。正确的代码应该是: ```cpp float distance = ComputeDistance(obj1, obj2); // 计算两个物体之间的距离 float distance_thresh_ = distance * 0.7 + dist * 0.3; ADEBUG << "Compute camera-camera distance: " << distance; return distance_thresh_; ``` 这里的代码首先调用了 `ComputeDistance()` 函数计算两个物体之间的距离,将结果存储在 `distance` 变量中。然后,使用这个距离和 `dist` 变量计算 `distance_thresh_`,最后输出日志并返回 `distance_thresh_` 的值。
相关问题

打印以下matlab代码中的thresh_steps thresh_steps = 0:step:1;

对于您提供的这个问题,我可以回答:正如您所提到的,您希望打印以下matlab代码中的thresh_steps,那么您可以将以下代码添加到您的matlab程序中,以打印出thresh_steps: thresh_steps = 0:step:1; disp(thresh_steps); 希望这能回答您的问题。

解释代码 max_thresh = 50 threshs = list(range(0, max_thresh, int(max_thresh / 10)))

这段代码定义了一个最大阈值 `max_thresh` 为 50,并且通过 `range` 函数生成了一个从 0 到 `max_thresh` 的数字序列,并且将其分成了 10 个等分,即每个间隔为 `int(max_thresh / 10)`。这些间隔被存储在列表 `threshs` 中,可供后续使用。例如,如果 `max_thresh` 为 50,则 `threshs` 列表将包含以下元素:0、5、10、15、20、25、30、35、40、45。

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将代码中的import cv2模块替换掉,import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" +name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg-silce_seg.min())/(silce_seg.max() - silce_seg.min())*255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path= 'E:\\dataset\\LiTS17\\' savepath = 'E:\\dataset\\LiTS17\\2d\\' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

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