List<Point2d> points = new List<Point2d>();转换成InputArray points

可以使用`InputArray`的构造函数将`List<Point2d>`转换为`InputArray`，如下所示：

std::vector<Point2d> points; // 声明一个 vector 存储 Point2d 类型的数据
cv::InputArray inputArray(points); // 将 vector 转换为 InputArray

需要注意的是，`InputArray`只是对输入数据的一种封装方式，并不会改变数据本身的类型和内容。因此，在将`List<Point2d>`转换为`InputArray`后，仍然需要根据具体需求使用相应的函数进行处理。

相关问题

OpenCvSharp List<Point2d> points = new List<Point2d>();转换成InputArray points

您可以使用 `InputArray.Create` 方法将 `List<Point2d>` 转换为 `InputArray`，如下所示：

List<Point2d> points = new List<Point2d>();
// 填充 points...

// 将 points 转换为 InputArray
InputArray pointsArray = InputArray.Create(points.ToArray());

或者，如果您正在使用 `Mat`，则可以使用 `MatOfPoint2d.FromList` 方法直接将 `List<Point2d>` 转换为 `MatOfPoint2d`，如下所示：

List<Point2d> points = new List<Point2d>();
// 填充 points...

// 将 points 转换为 MatOfPoint2d
MatOfPoint2d pointsMat = MatOfPoint2d.FromList(points);

无论哪种方法，您都可以使用 `InputArray` 或 `MatOfPoint2d` 作为参数传递给 OpenCV 函数。

import open3d as o3d import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 读取点云文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud(r"E:\BISHE\pcd\neuvsnap_0418_154523.pcd") def gaussian_filter(input, kernel_size=3, sigma=0.5): # Create a 1D Gaussian kernel kernel = np.exp(-np.square(np.arange(-kernel_size // 2 + 1, kernel_size // 2 + 1)) / (2 * np.square(sigma))) kernel = torch.FloatTensor(kernel).unsqueeze(0).unsqueeze(0) # Normalize the kernel kernel = kernel / kernel.sum() # Apply the filter using conv2d padding = kernel_size // 2 filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding, groups=input.size(1)) return filtered.squeeze(0) # 将点云转换为 PyTorch 张量 points = np.asarray(pcd.points) points = torch.from_numpy(points).float() # 使用简单的高斯滤波器进行去噪 points = gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) # 将点云转换回 numpy 数组并可视化 points_np = points.numpy() pcd_processed = o3d.geometry.PointCloud() pcd_processed.points = o3d.utility.Vector3dVector(points_np) o3d.visualization.draw_geometries([pcd_processed]) # 计算点云体积并打印结果 volume = 0 for i in range(points_np.shape[0]): volume += points_np[i, 0] * points_np[i, 1] * points_np[i, 2] print("Volume:", volume) # 将点云和体积测量结果导出 o3d.io.write_point_cloud("example_processed.pcd", pcd_processed) with open("volume.txt", "w") as f: f.write(str(volume))运行后报错Traceback (most recent call last): File "E:/BISHE/Pointnet2/main.py", line 30, in <module> points = gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) File "E:/BISHE/Pointnet2/main.py", line 21, in gaussian_filter filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding, groups=input.size(1)) RuntimeError: expected stride to be a single integer value or a list of 1 values to match the convolution dimensions, but got stride=[1, 1]

这个错误是因为在使用 `F.conv2d()` 函数时，输入张量的维度不符合要求。在函数中，参数 `stride` 需要输入一个整数或者长度为 1 的列表，但是你的输入中 `stride=[1, 1]`，这就导致了错误。

你可以将 `F.conv2d()` 函数的调用改为如下形式：

filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding)

这里省略了 `stride` 参数，使用该参数的默认值 `[1, 1]`。这样就可以避免上述错误了。