变量设置包含帧数选取、TSDF算法参数和相机参数。 1、在终端中使用pip install命令安装open3d==0.10.0.0库，如果已安装则跳过此步骤。 2、导入open3d、numpy和matplotlib。 3、调用plt.close()完全关闭图形窗口，设定图片文件名前缀为“A_hat1”。 4、定义帧数选取，通过调用np.arange()依据Test_data中图片文件的数量，选取全部图片共有133张，形成帧数。 5、定义TSDF算法参数，体素大小voxel_size和截断阈值trunc。

好的，你的问题是如何设置变量包含帧数选取、TSDF算法参数和相机参数。以下是回答：

1. 在终端中使用pip install命令安装open3d==0.10.0.0库，如果已安装则跳过此步骤。

pip install open3d==0.10.0.0

2. 导入open3d、numpy和matplotlib。

import open3d as o3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

3. 调用plt.close()完全关闭图形窗口，设定图片文件名前缀为“A_hat1”。

plt.close('all')
prefix = 'A_hat1'

4. 定义帧数选取，通过调用np.arange()依据Test_data中图片文件的数量，选取全部图片共有133张，形成帧数。

frames = np.arange(1, 134)

5. 定义TSDF算法参数，体素大小voxel_size和截断阈值trunc。

voxel_size = 0.03
trunc = 0.04

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请根据提示完成python代码：2、导入open3d、numpy和matplotlib。 3、调用plt.close()完全关闭图形窗口，设定图片文件名前缀为“A_hat1”。 4、定义帧数选取，通过调用np.arange()依据Test_data中图片文件的数量，选取全部图片共有133张，形成帧数。 5、定义TSDF算法参数，体素大小voxel_size和截断阈值trunc。 6、定义相机参数，并调用o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic()函数实现格式化，相机参数由相机标定法获得。

以下是您需要的代码：

import open3d as o3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 关闭图形窗口
plt.close('all')

# 图片文件名前缀
filename = 'A_hat1'

# 帧数选取
n_frames = len(Test_data)
frames = np.arange(n_frames)

# TSDF算法参数
voxel_size = 0.002
trunc = 0.02

# 相机参数
intrinsic = o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic(width=640,
                                               height=480,
                                               fx=525.0,
                                               fy=525.0,
                                               cx=319.5,
                                               cy=239.5)

请根据注释完成python代码：# PREPARE FRAMES NUMBERS--准备帧号 # ! - Test_data 中图片文件的数量，其实一共有133，但是这里序号是从0开始 # ! - 可以选择集成帧的范围-更少的帧 = 更快的运行, 我们取所有帧，效果好一些 #frames_nums = np.arange(0, num_Frames + 1, skip_N_frames) # TSDF PARAMETERS--TSDF算法的参数 # 单位: meter, 0.5cm, 体素大小 # 最大深度限制。在对象分割期间，测试深度帧已经被截断 # INTRINSICS--格式化相机参数 # 输入图片的宽 # 输入图片的高 # 焦距(fx,fy) # 你输入图片的拍摄相机的参数, 使用相机标定方法获取相机内参数矩阵 # 光学中心(cx,cy) # Create intrinsics matrix in the necessary format--格式化相机参数矩阵

import numpy as np

# PREPARE FRAMES NUMBERS
# Test_data 中图片文件的数量，其实一共有133，但是这里序号是从0开始
# 可以选择集成帧的范围-更少的帧 = 更快的运行, 我们取所有帧，效果好一些
num_Frames = 133
skip_N_frames = 1
frames_nums = np.arange(0, num_Frames + 1, skip_N_frames)

# TSDF PARAMETERS
# TSDF算法的参数，单位: meter, 0.5cm, 体素大小
voxel_size = 0.005
trunc_dist = 0.03

# 最大深度限制。在对象分割期间，测试深度帧已经被截断
max_depth = 4.0

# INTRINSICS
# 输入图片的宽
width = 640
# 输入图片的高
height = 480
# 焦距(fx,fy)
fx = 525.0
fy = 525.0
# 你输入图片的拍摄相机的参数, 使用相机标定方法获取相机内参数矩阵
intrinsics_matrix = np.array([[fx, 0, width/2], [0, fy, height/2], [0, 0, 1]])
# 光学中心(cx,cy)
cx = width/2
cy = height/2

# Create intrinsics matrix in the necessary format
intrinsics = {'fx': fx, 'fy': fy, 'cx': cx, 'cy': cy}