for i in range(mats.shape[0]): r = Rotation.from_dcm(mats[i])

如果你使用的是 Scipy 1.7.3 版本，则无法使用 `from_dcm` 方法创建旋转对象，因为该方法在 Scipy 1.7.3 版本中已被删除。替代方法是使用 `from_matrix` 方法，该方法与 `from_dcm` 方法类似，只需将方向余弦矩阵作为参数传递即可。下面是将 `from_dcm` 方法替换为 `from_matrix` 方法的示例代码：

import numpy as np
from scipy.spatial.transform import Rotation

# 创建旋转矩阵数组
mats = np.array([
    [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]],
    [[0, -1, 0], [1, 0, 0], [0, 0, 1]],
    [[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [0, 0, 1]]
])

# 使用 from_matrix 方法创建旋转对象
rotations = [Rotation.from_matrix(m) for m in mats]

# 打印旋转矩阵
for r in rotations:
    print(r.as_matrix())

在这个例子中，我们创建了一个旋转矩阵数组 `mats`，其中有三个旋转矩阵。然后，我们使用列表推导式和 `from_matrix` 方法将每个旋转矩阵转换为一个旋转对象 `rotations`。最后，我们打印每个旋转对象对应的旋转矩阵。

相关问题

def df2csv(df,fname,mats=[],sep=','): # 只追加前5列的数据，最后的data部分单独追加 if len(df.columns) <= 0: return Nd = len(df.columns) Nd_1 = Nd - 1 formats = mats[:] Nf = len(formats) # 确保对每个列都有对应的格式 if Nf < Nd: for ii in range(Nf,Nd): coltype = df[df.columns[ii]].dtype ff = '%s' if coltype == np.int64: ff = '%d' elif coltype == np.float64: ff = '%f' formats.append(ff) fh=open(fname,'w') fh.write(','.join(df.columns) + '\n') for row in df.itertuples(index=False): ss = '' for ii in range(Nd): if ii==Nd_1: # 因为原本的data数据里面有非常多的逗号（,）会影响切割csv的判断，所以我们在data前面添加双引号， # 同时data内部的"可能影响整体的判定，所以将单个双引号替换为2个双引号，只保留其作为单纯双引号的意义 ss += "\""+row[ii].replace("\"","\"\"")+"\"" continue ss += formats[ii] % row[ii] # ss += str(row[ii]) if ii < Nd_1: ss += sep fh.write(ss+'\n') fh.close()

这是一个Python函数，函数名称为df2csv。它有四个参数，分别为df、fname、mats和sep。

df代表一个称为DataFrame的数据结构，通常由pandas模块生成。fname是一个字符串，代表输出的CSV文件名。mats是一个列表，包含了在输出的CSV文件中作为标题的字符串。sep是一个分隔符，通常是逗号，用来分隔输出的每一列数据。

这个函数的作用是将一个DataFrame结构中的数据输出为CSV文件。输出的文件中，每行代表一个DataFrame中的数据行，每列代表一个DataFrame中的数据列。如果在调用函数时提供了mats参数，则输出的CSV文件中的第一行是这个列表中的字符串值。如果不提供mats参数，则输出不包含标题行。输出文件的分隔符由sep参数指定，如果不提供sep参数，则默认使用逗号作为分隔符。

float* get_hog_feature(cv::Mat img) { cv::HOGDescriptor hog = cv::HOGDescriptor(cvSize(20, 20), cvSize(10, 10), cvSize(5, 5), cvSize(5, 5), 9); cv::resize(img, img, cv::Size(30, 30), (0, 0), (0, 0), cv::INTER_LINEAR); std::vector<float> descriptors; // float *descriptors; hog.compute(img, descriptors, cv::Size(20, 20), cv::Size(0, 0)); float *feature_float = (float*)malloc(descriptors.size() * sizeof(float)); assert(feature_float); for (int i = 0; i < 128; i++) { feature_float[i] = descriptors[i * 2]; } return feature_float; } bool getRectsHogFeature(const cv::Mat& img) { std::vector<cv::Mat> mats; int feature_dim = 128; for (DETECTION_ROW& dbox : d) { cv::Rect rc = cv::Rect(int(dbox.tlwh(0)), int(dbox.tlwh(1)), int(dbox.tlwh(2)), int(dbox.tlwh(3))); rc.x = (rc.x >= 0 ? rc.x : 0); rc.y = (rc.y >= 0 ? rc.y : 0); rc.width = (rc.x + rc.width <= img.cols ? rc.width : (img.cols - rc.x)); rc.height = (rc.y + rc.height <= img.rows ? rc.height : (img.rows - rc.y)); cv::Mat mattmp = img(rc).clone(); //cv::resize(mattmp, mattmp, cv::Size(64, 128)); float *feature_float = get_hog_feature(mattmp); for (int i=0;i<feature_dim;i++) { dbox.feature[i] = feature_float[i]; } } return true; } 请解析这段代码

这段代码主要是关于计算图像的HOG特征。下面是对代码的解析：

1. `get_hog_feature` 函数是用来计算输入图像的HOG特征的。它接受一个 `cv::Mat` 类型的图像作为输入参数，返回一个 `float*` 类型的特征数组。
2. 在函数内部，首先创建了一个 `cv::HOGDescriptor` 对象 `hog`，并指定了它的参数，包括窗口大小、块大小、块步长和直方图的箱数。
3. 然后，将输入图像调整为指定的大小（30x30）。
4. 接下来，创建一个空的 `std::vector<float>` 类型的 `descriptors`，用于存储计算得到的特征。
5. 使用 `hog.compute` 函数计算图像的HOG特征，并将结果存储在 `descriptors` 中。
6. 为了方便后续操作，动态分配了一个 `float*` 类型的特征数组 `feature_float`，并将 `descriptors` 中的部分数据复制到该数组中。
7. 最后，返回特征数组 `feature_float`。

另外，还有一个函数 `getRectsHogFeature` 用于将计算得到的HOG特征存储到一个名为 `dbox.feature` 的数组中。该函数接受一个 `cv::Mat` 类型的图像作为输入参数，并遍历一个名为 `d` 的容器，其中存储了一些矩形框的信息。
在每次迭代中，首先根据矩形框的位置和图像的大小，截取对应位置的图像区域。然后，调用 `get_hog_feature` 函数计算该区域的HOG特征，并将特征数据复制到 `dbox.feature` 数组中。

总的来说，这段代码实现了计算图像的HOG特征，并将特征存储到相应的数据结构中，以供后续使用。