calib_files = [os.path.join(folder, file) for file in os.listdir(folder) if file.endswith(".jpg")]

时间: 2023-12-12 14:05:17 浏览: 70
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calib.rar_calib_calib active_calib._calib标定绷带_matlib在线标定

这段代码的作用是在指定的文件夹中查找所有以".jpg"结尾的文件，并将它们的完整路径存储在一个列表中。其中，os.listdir(folder)用于列出指定文件夹中的所有文件名，os.path.join(folder, file)用于将文件名和文件夹路径合并成完整的文件路径，最后用列表推导式将满足条件的文件路径存储在列表中。
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matlab_toolbox_calib.rar_The Grid_calib_matlab_toolbox_calib_长度标

1.File-set path-add folder 添加解压缩的工具箱路径 2.Current Directory:设置为要标定图片的文件夹路径 3.command window 键入 calib 调出标定工具箱 开始标定 read images-extract grid corners-calibration ...

calib_grid_x, calib_grid_y, calib_grid_z = np.meshgrid(gridspace_x, gridspace_y, gridspace_z)解释

执行该代码后，calib_grid_x、calib_grid_y和calib_grid_z将成为三个三维数组，其中每个元素表示三维空间中的一个网格点坐标。例如，calib_grid_x[i][j][k]表示第i个gridspace_x值、第j个gridspace_y值、第k个...

for filename in calib_files: img = self.imread(filename) if img is None: raise FileNotFoundError(filename, "没有发现!") if len(img.shape) == 2: gray = img else: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) if self.img_size is None: self.img_size = gray.shape[::-1] else: assert gray.shape[::-1] == self.img_size

这段代码使用了一个for循环遍历calib_files中的每个文件名，并进行以下操作： 1. 调用self.imread函数读取文件，并将结果赋值给img变量。 2. 如果img为空，即读取文件失败，则抛出FileNotFoundError异常。 3. 如果...
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本项目"Go_calib_optim"显然是一个使用Go语言实现的摄像机定标工具，尤其专注于平面标定。下面将详细介绍这一领域的相关知识点。 首先，我们来理解“定标”（Calibration）的概念。摄像机定标是确定相机内参和外参...

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); } } }

这段代码是一个 for 循环，遍历了一个名为 m_safe_camera_list 的相机列表。对于列表中的每个相机，如果其 m_is_exter_calib_check_mark 属性为 true，则进行以下操作： 1. 计算相机的内参矩阵 K 的逆矩阵 invk，...

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

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 =...

MIN_MATCH_COUNT = 10 good12 = [] for m, n in matches12: if m.distance < 0.7 * n.distance: good12.append(m) if len(good12) > MIN_MATCH_COUNT: src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good12]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good12]).reshape(-1, 1, 2) K = np.array([[1000, 0, img1.shape[1] / 2], [0, 1000, img1.shape[0] / 2], [0, 0, 1]]) _, rvec12, tvec12, inliers = cv2.solvePnPRansac(dst_pts, src_pts, K, np.zeros((4, 1))) else: print("Not enough matches are found - {}/{}".format(len(good12), MIN_MATCH_COUNT)) good23 = [] for m, n in matches23: if m.distance < 0.7 * n.distance: good23.append(m) if len(good23) > MIN_MATCH_COUNT: src_pts = np.float32([kp2[m.queryIdx].pt for m in good23]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp3[m.trainIdx].pt for m in good23]).reshape(-1, 1, 2) K = np.array([[1000, 0, img2.shape[1] / 2], [0, 1000, img2.shape[0] / 2], [0, 0, 1]]) _, rvec23, tvec23, inliers = cv2.solvePnPRansac(dst_pts, src_pts, K, np.zeros((4, 1))) else: print("Not enough matches are found - {}/{}".format(len(good23), MIN_MATCH_COUNT)) 报错OpenCV(4.7.0) /io/opencv/modules/calib3d/src/solvepnp.cpp:242: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 4 && npoints == std::max(ipoints.checkVector(2, CV_32F), ipoints.checkVector(2, CV_64F)) in function 'solvePnPRansac'

这个错误通常是由于输入的点数不足导致的。solvePnPRansac函数需要输入至少四个点，以估计相机的位姿。请检查你的输入点数是否符合要求。同时也可以检查点的数据类型是否正确，应该是CV_32F或CV_64F类型的二维向量。...

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 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 38, in get_git_log_and_diff     git_hash = subprocess.check_output(['git', 'rev-parse', 'HEAD'], cwd=repository_path).strip().decode('ascii')   File "/usr/lib/python3.8/subprocess.py", line 415, in check_output     return run(*popenargs, stdout=PIPE, timeout=timeout, check=True,   File "/usr/lib/python3.8/subprocess.py", line 516, in run     raise CalledProcessError(retcode, process.args, subprocess.CalledProcessError: Command '['git', 'rev-parse', 'HEAD']' returned non-zero exit status 128.

这个错误是由于在获取 git 版本信息时出现了问题。根据错误信息，命令 git rev-parse HEAD 返回了非零的退出状态码 128。 这个问题可能是由于以下原因之一引起的： 1. 您的项目目录不是一个有效的 git 仓库。...

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;

这段代码主要是对相机的外参数进行计算，具体分为三步： 1. 首先，从相机的外参数矩阵（3x4）中取出右上角的3x1矩阵，即相机的平移向量tmp_t_verts。 2. 然后，从相机的外参数矩阵中取出左上角的3x3矩阵，即相机的...

if exist('Calib_Results_stereo.mat')~=2, fprintf(1,'没有立体标定数据\n'); return; else load Calib_Results_stereo; % 导入立体标定结果 end;

这是一个Matlab代码块，它首先检查当前目录下是否存在名为“Calib_Results_stereo.mat”的文件，如果不存在，则输出一条提示信息并返回；如果存在，则导入该文件中保存的立体标定结果。 具体来说，代码中使用exist...

f exist('Calib_Results_stereo.mat')~=2, fprintf(1,'û������궨���\n'); return; else load Calib_Results_stereo; % ��������궨��� end;

这段代码的作用是检查当前目录下是否存在名为"Calib_...if exist('Calib_Results_stereo.mat')~=2 fprintf(1,'未找到相机标定结果文件\n'); return; else load Calib_Results_stereo; % 加载相机标定结果 end;

翻译代码 objects = root.findall('object') # 查找所有名字为‘objects’的标签内容 for obj in objects: obj_name = obj.find('name').text.strip() # 查找名字为‘name'的标签内容 xmin = int(float(obj.find('bndbox').find('xmin').text.strip())) # 查找名字为‘bndbox’标签下的‘xmin’标签内容 xmax = int(float(obj.find('bndbox').find('xmax').text.strip())) ymin = int(float(obj.find('bndbox').find('ymin').text.strip())) ymax = int(float(obj.find('bndbox').find('ymax').text.strip())) cv2.rectangle(img, (xmin, ymax), (xmax, ymin), colors[obj_name]) # 画矩形，参数2和3是矩形的左上角点和右下角点的坐标 cv2.putText(img, obj_name, (xmin, ymin - 5), fontFace=cv2.CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH,fontScale=0.5, color=colors[obj_name]) # 在图片上附上文字，字体和字号和颜色 cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), img) # 将img写入到

这段代码的功能是在读取的图片中，根据 XML ...6. 使用 os.path.join() 方法将处理后的图片保存到指定路径下。 整个过程中，使用了 cv2、os 和 xml 三个 Python 库来实现图像处理、文件操作和 XML 文件解析。

opencv_world454d.dll和opencv_aruco343d.lib opencv_bgsegm343d.lib opencv_bioinspired343d.lib opencv_calib3d343d.lib opencv_ccalib343d.lib opencv_core343d.lib

而"opencv_aruco343d.lib"、"opencv_bgsegm343d.lib"、"opencv_bioinspired343d.lib"、"opencv_calib3d343d.lib"、"opencv_ccalib343d.lib"、"opencv_core343d.lib"等是OpenCV库的单独模块，每个模块对应一个库文件...

plot_one_box(box, byteresult, label=tcls, color=color_dictory['brown'], line_thickness=1) File "/LocalSSD/l0158/PycharmProjects/pythonProject/CMS_calib_det_python_demo/utils/plots.py", line 65, in plot_one_box t_size = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=tl / 3, thickness=tf)[0] TypeError: Can't convert object to 'str' for 'text'

这个错误的原因是在调用 cv2.getTextSize() 函数时，label 参数传入了一个无法转换为字符串的对象。可能是因为 label 参数的类型不正确，或者是在该变量之前没有被正确地定义。你可以检查一下代码中关于 ...
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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。