bbox = o3d.geometry.AxisAlignedBoundingBox.create_from_center_radius(traj_pt, voxel_size * 5.0)

时间: 2024-03-25 10:35:21 浏览: 162
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img_rotate.rar_img.rotate_图像旋转 matlab

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这个错误通常是因为你使用的是 Open3D 的旧版本，其中 `create_from_center_radius` 方法尚未被引入。该方法是在 Open3D 0.10.0 版本中引入的。如果你使用的是旧版本的 Open3D，可以尝试升级到最新版本。如果你已经使用的是 Open3D 0.10.0 或更高版本，可以检查一下是否正确导入了 `o3d.geometry.AxisAlignedBoundingBox` 模块，或者是否有其他语法错误导致了该错误。另外，你也可以尝试使用 `create_from_points` 方法来创建 `AxisAlignedBoundingBox` 对象，例如： ``` import open3d as o3d points = o3d.utility.Vector3dVector(traj_pt) bbox = o3d.geometry.AxisAlignedBoundingBox.create_from_points(points) ``` 这样应该可以避免 `create_from_center_radius` 方法所引发的问题。
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import open3d as o3d import numpy as np pcd = o3d.io.read_point_cloud("data.pcd") points = np.asarray(pcd.points) bbox = pcd.get_axis_aligned_bounding_box() bbox_points = np.asarray(bbox.get_box_points()) vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window() vis.add_geometry(pcd) bbox_lines = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,0], [4,5],[5,6],[6,7],[7,4], [0,4],[1,5],[2,6],[3,7]] bbox_colors = [[1,0,0] for i in range(len(bbox_lines))] line_set = o3d.geometry.LineSet( points=o3d.utility.Vector3dVector(bbox_points), lines=o3d.utility.Vector2iVector(bbox_lines), ) line_set.colors = o3d.utility.Vector3dVector(bbox_colors) vis.add_geometry(line_set) labels = np.zeros(points.shape[0]) eps = 0.1 min_points = 10 for i in range(points.shape[0]): if labels[i] != 0: continue neighbors = np.where(np.sum((points - points[i])2, axis=1) < eps2)[0] if neighbors.shape[0] < min_points: labels[i] = -1 else: labels[neighbors] = i+1 cluster_colors = [[np.random.uniform(0, 1), np.random.uniform(0, 1), np.random.uniform(0, 1)] for i in range(np.max(labels))] for i in range(np.max(labels)): if i == -1: continue cluster_points = points[labels==i,:] cluster_pcd = o3d.geometry.PointCloud() cluster_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(cluster_points) cluster_pcd.paint_uniform_color(cluster_colors[i]) vis.add_geometry(cluster_pcd) vis.run() vis.destroy_window() open3d未响应

这段代码使用了Open3D库来读取点云数据，并进行基于DBSCAN算法的聚类，并且还使用了Open3D的可视化功能来显示点云和聚类结果。但是，你提供的代码有一些语法错误，可能导致Open3D无法运行。你可以尝试以下修改： ...

class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层获得边界框预测值，通过cls_score层获得分类得分。在进行分类得分的计算时，可以进行dropout操作来防止过拟合。最终，返回分类得分和边界框预测值。

if (gt_width < 1e-3) or (gt_height < 1e-3): continue i = int(gt_center_y * num_rows) j = int(gt_center_x * num_cols) ious = [] for ka in range(num_anchors): bbox1 = [0., 0., float(gt_width), float(gt_height)] anchor_w = anchors[ka * 2] anchor_h = anchors[ka * 2 + 1] bbox2 = [0., 0., anchor_w/float(input_w), anchor_h/float(input_h)]

接下来的i和j表示通过目标中心点(gt_center_y, gt_center_x)计算得到的网格坐标。然后通过循环遍历每一个anchor，计算anchor和ground truth的IOU，将结果存到ious列表中。anchors表示所有anchor的大小，num...

class ExcelApp: def __init__(self, master): self.master = master master.title("Excel App") screen_width = master.winfo_screenwidth() screen_height = master.winfo_screenheight() master.geometry("%dx%d" % (screen_width, screen_height)) master.state('zoomed') # 创建左侧面板，使用 Canvas 和 Frame 实现滚动条 self.panel_left = tk.Canvas(master, width=150, bg='lightcyan') self.panel_left.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.Y) scroll = tk.Scrollbar(master, command=self.panel_left_frame.yview) scroll.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.Y) self.panel_left.config(yscrollcommand=scroll.set) self.panel_left_frame = tk.Frame(self.panel_left) self.panel_left.create_window((0, 0), window=self.panel_left_frame, anchor='nw') # 设置滚动条长度 def scroll_update(*args): self.panel_left.configure(scrollregion=self.panel_left.bbox("all")) self.panel_left_frame.bind("<Configure>", scroll_update) scroll_update()報AttributeError: 'ExcelApp' object has no attribute 'panel_left_frame'

这个错误提示是因为在创建左侧面板时，self.panel_left_frame 没有被正确地创建。可能是因为在创建 scroll 滚动条时，应该使用 self.panel_left_frame 而不是 self.panel_left。可以尝试将以下代码： ...

解释if (gt_width < 1e-3) or (gt_height < 1e-3): continue i = int(gt_center_y * num_rows) j = int(gt_center_x * num_cols) ious = [] for ka in range(num_anchors): bbox1 = [0., 0., float(gt_width), float(gt_height)] anchor_w = anchors[ka * 2] anchor_h = anchors[ka * 2 + 1] bbox2 = [0., 0., anchor_w/float(input_w), anchor_h/float(input_h)]

然后，代码会将目标框(gt_box)的中心点(gt_center_x, gt_center_y)映射到网格中，计算其所在的行(i)和列(j)。接着，代码会遍历所有锚框(anchors)，计算锚框与目标框的交并比(ious)。具体来说，代码会将锚框(anchor)...

import numpy as np import open3d as o3d # 读取pcd文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud(r"E:\BISHE\pcd\output2.pcd") # 获取点云数据 points = np.asarray(pcd.points) # 计算包围盒体积 bbox_volume = pcd.get_axis_aligned_bounding_box().volume() # 计算点云体积 point_volume = points.shape[0] * np.mean(np.linalg.norm(points, axis=1)) ** 3 / 6 * np.pi # 打印结果 print("Bounding box volume:", bbox_volume) print("Point cloud volume:", point_volume)请在这段函数最后添加一些代码，功能为生成一个txt文件，内容为bbox_volume和point_volume这两个变量

f.write("Bounding box volume: {}\n".format(bbox_volume)) f.write("Point cloud volume: {}\n".format(point_volume)) print("Volume data saved to volume.txt") 这段代码会在程序执行完毕后，生成一个名...

bbox_offset = torch.stack(batch_offset) bbox_mask = torch.stack(batch_mask) class_labels = torch.stack(batch_class_labels)如何在这上面更改呢

bbox_offset_valid = bbox_offset[valid_idx] class_labels_valid = class_labels[valid_idx] 3. **使用循环**：如果每个batch元素需要独立的操作，可以用for循环遍历而不是一次性堆叠。 python new_offset...

# 加载Haar Cascades分类器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # 加载第一张图片并检测人脸 img1 = cv2.imread('image1.jpg') gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces1 = face_cascade.detectMultiScale(gray1, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces1: roi_gray1 = gray1[y:y+h, x:x+w] roi_color1 = img1[y:y+h, x:x+w] # 初始化跟踪器 tracker = cv2.TrackerCSRT_create() bbox = (x, y, w, h) ok = tracker.init(img1, bbox) # 对后续9张图片进行人脸跟踪 for i in range(2, 11): # 加载图片并进行人脸检测 img = cv2.imread('image{}.jpg'.format(i)) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) # 对每个检测到的人脸进行跟踪 for (x, y, w, h) in faces: # 使用correlation tracking算法进行跟踪 bbox = (x, y, w, h) ok, bbox = tracker.update(img) if ok: # 跟踪成功，绘制跟踪框 p1 = (int(bbox[0]), int(bbox[1])) p2 = (int(bbox[0] + bbox[2]), int(bbox[1] + bbox[3])) cv2.rectangle(img, p1, p2, (0, 255, 0), 2, 1) else: # 跟踪失败，重新初始化跟踪器 tracker = cv2.TrackerCSRT_create() bbox = (x, y, w, h) ok = tracker.init(img, bbox) # 显示图片 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()这段代码是否有问题？

这段代码在语法上看起来是没有问题的，但是在实际运行中可能会存在问题。这段代码使用了人脸检测和跟踪算法，然而这些算法并不是完美的，可能在某些情况下无法正确检测或跟踪人脸。同时，这段代码只对第一张图片进行...

clear,clc; load detector.mat [fname,fpath] = uigetfile("*.jpg;*.png;*.png;*.bmp"); path = fullfile(fpath,fname); I = imread(path); imshow(I); ROI = drawrectangle("Label","ROI"); bbox = ROI.Position; Iin = imresize(imcrop(I,bbox),detector.InputSize(1:2)); imshow(Iin); keypoints = detectPose(detector,Iin); J = detector.visualizeKeyPoints(Iin,keypoints); imshow(J);在这段代码后加入判断人体站姿或者坐姿的代码

可以在上述代码的最后加入以下代码来判断人体的姿态： matlab nose = keypoints(1, :); lshoulder = keypoints(6, :); rshoulder = keypoints(5, :); lelbow = keypoints(7, :);...relbow = keypoints(4, :);...

解释代码 if self.is_rotate_img_bbox: if random.random() > self.rotation_rate: # 旋转 change_num += 1 angle = random.uniform(-self.max_rotation_angle, self.max_rotation_angle) scale = random.uniform(0.7, 0.8) img, bboxes = self._rotate_img_bbox(img, bboxes, angle, scale) return img, bboxes

首先，它检查一个名为"self.is_rotate_img_bbox"的变量是否为真。如果为真，则继续执行条件语句块；否则，直接跳过该块。 接下来，它生成一个随机数，并与"self.rotation_rate"进行比较。如果生成的随机数大于"self...

clear,clc; load detector.mat 2、读取图像 [fname,fpath] = uigetfile("*.jpg;*.png;*.png;*.bmp"); path = fullfile(fpath,fname); I = imread(path); imshow(I); 3、裁剪图像 ROI = drawrectangle("Label","ROI"); bbox = ROI.Position; Iin = imresize(imcrop(I,bbox),detector.InputSize(1:2)); imshow(Iin); 6、检测结果 keypoints = detectPose(detector,Iin); J = detector.visualizeKeyPoints(Iin,keypoints); imshow(J);解释下这个代码

这段代码实现了使用一个预训练的姿态估计检测器（detector.mat）来检测输入图像中的人体姿态关键点。具体步骤如下： 1. 首先通过 MATLAB 的 uigetfile 函数从计算机文件系统中选择一个图像文件（支持 .jpg、.png...

修改程序 if self.is_rotate_img_bbox: if random.random() > self.rotation_rate: # 旋转 change_num += 1 # angle = random.uniform(-self.max_rotation_angle, self.max_rotation_angle) angle = random.randrange(30, 360, 30) scale = random.uniform(0.8, 2) img, bboxes = self._rotate_img_bbox(img, bboxes, angle, scale)，angle的返回值逐次增加30

if self.is_rotate_img_bbox: if random.random() > self.rotation_rate: # 旋转 change_num += 1 angle = random.randrange(30, 360, 30) scale = random.uniform(0.8, 2) img, bboxes = self._rotate_img_...

import cv2 # 创建跟踪器对象 tracker = cv2.TrackerCSRT_create() # 打开视频文件 video = cv2.VideoCapture('plane.mp4') # 读取第一帧 ok, frame = video.read() # 选择要跟踪的目标区域 bbox = cv2.selectROI(frame, False) # 初始化跟踪器 ok = tracker.init(frame, bbox) while True: # 读取当前帧 ok, frame = video.read() if not ok: break # 跟踪目标 ok, bbox = tracker.update(frame) # 如果跟踪成功，绘制跟踪框和中心点 if ok: # 获取跟踪框坐标 x, y, w, h = [int(i) for i in bbox] # 绘制跟踪框 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 计算中心点坐标 center_x = x + w/2 center_y = y + h/2 # 绘制中心点 cv2.circle(frame, (int(center_x), int(center_y)), 5, (0, 0, 255), -1) # 显示中心点坐标 text = 'Center: ({:.1f}, {:.1f})'.format(center_x, center_y) cv2.putText(frame, text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow('Airplane Tracking', frame) # 等待按下 ESC 键退出 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 释放资源 video.release() cv2.destroyAllWindows()在这段代码中添加实时获取机头的坐标画出坐标并显示数值的Python程序

text = 'Center: ({:.1f}, {:.1f})'.format(center_x, center_y) cv2.putText(frame, text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2) # 特征点检测 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_...

解释一下这段代码function [params, bg_area, fg_area, area_resize_factor] = initializeAllAreas(im, params) % we want a regular frame surrounding the object avg_dim = sum(params.target_sz)/2; % size from which we extract features bg_area = round(params.target_sz + avg_dim); % pick a "safe" region smaller than bbox to avoid mislabeling fg_area = round(params.target_sz - avg_dim * params.inner_padding); % saturate to image size if(bg_area(2)>size(im,2)), bg_area(2)=size(im,2)-1; end if(bg_area(1)>size(im,1)), bg_area(1)=size(im,1)-1; end % make sure the differences are a multiple of 2 (makes things easier later in color histograms) bg_area = bg_area - mod(bg_area - params.target_sz, 2); fg_area = fg_area + mod(bg_area - fg_area, 2); % Compute the rectangle with (or close to) params.fixedArea and % same aspect ratio as the target bbox area_resize_factor = sqrt(params.fixed_area/prod(bg_area)); params.norm_bg_area = round(bg_area * area_resize_factor); % Correlation Filter (HOG) feature space % It smaller that the norm bg area if HOG cell size is > 1 params.cf_response_size = floor(params.norm_bg_area / params.hog_cell_size); % given the norm BG area, which is the corresponding target w and h? norm_target_sz_w = 0.75*params.norm_bg_area(2) - 0.25*params.norm_bg_area(1); norm_target_sz_h = 0.75*params.norm_bg_area(1) - 0.25*params.norm_bg_area(2); % norm_target_sz_w = params.target_sz(2) * params.norm_bg_area(2) / bg_area(2); % norm_target_sz_h = params.target_sz(1) * params.norm_bg_area(1) / bg_area(1); params.norm_target_sz = round([norm_target_sz_h norm_target_sz_w]); % distance (on one side) between target and bg area norm_pad = floor((params.norm_bg_area - params.norm_target_sz) / 2); radius = min(norm_pad); % norm_delta_area is the number of rectangles that are considered. % it is the "sampling space" and the dimension of the final merged resposne % it is squared to not privilege any particular direction params.norm_delta_area = (2*radius+1) * [1, 1]; % Rectangle in which the integral images are computed. % Grid of rectangles ( each of size norm_target_sz) has size norm_delta_area. params.norm_pwp_search_area = params.norm_target_sz + params.norm_delta_area - 1; end

这段代码是一个目标跟踪算法中的初始化函数，主要作用是初始化背景区域、前景区域、目标尺寸等参数。首先根据目标大小计算出平均尺寸，然后用它来扩展背景区域和缩小前景区域。接下来根据图像大小对背景区域进行截断...
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量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。