for grasp_point_array in local_max: grasp_point = tuple(grasp_point_array) grasp_angle = ang_img[grasp_point] g = Grasp(grasp_point, grasp_angle) if width_img is not None: g.length = width_img[grasp_point] g.width = g.length/2 grasps.append(g)
时间: 2024-02-14 08:24:42 浏览: 84
这个循环用于将局部最大值转换为实际的抓取点,并创建 `Grasp` 对象。对于每个抓取点,该代码将其转换为元组,并使用 `ang_img` 获取抓取点的角度。然后,使用 `Grasp` 构造函数创建一个新的 `Grasp` 对象,并将其添加到 `grasps` 列表中。如果提供了 Width 图像,则还会将其用于设置 `Grasp` 对象的 length 和 width 的属性。最后,该函数返回 `grasps` 列表。
相关问题
def detect_grasps(q_img, ang_img, width_img=None, no_grasps=1): """ Detect grasps in a GG-CNN output. :param q_img: Q image network output :param ang_img: Angle image network output :param width_img: (optional) Width image network output :param no_grasps: Max number of grasps to return :return: list of Grasps """ local_max = peak_local_max(q_img, min_distance=20, threshold_abs=0.2, num_peaks=no_grasps) grasps = [] for grasp_point_array in local_max: grasp_point = tuple(grasp_point_array) grasp_angle = ang_img[grasp_point] g = Grasp(grasp_point, grasp_angle) if width_img is not None: g.length = width_img[grasp_point] g.width = g.length/2 grasps.append(g) return grasps
这段代码是用来在机器人视觉中检测物体的抓取点的。它接收神经网络输出的 Q 图像和 Angle 图像,以及可选的 Width 图像,然后使用 peak_local_max 函数检测图像中的局部最大值,作为抓取点。然后,对于每个抓取点,该代码创建一个 `Grasp` 对象,将其添加到 `grasps` 列表中,并返回该列表。如果提供了 Width 图像,则还会为每个 `Grasp` 对象设置 length 和 width 的属性。
ModuleNotFoundError: No module named 'grasp_helper'
这个错误提示表明你的代码中引用了一个名为 'grasp_helper' 的模块,但是 Python 解释器找不到这个模块。可能是因为你没有安装这个模块或者没有将其路径添加到 Python 模块搜索路径中。
要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤:
1. 确认你是否已经安装了 'grasp_helper' 模块。你可以在命令行中使用 pip 命令来安装这个模块,例如:`pip install grasp_helper`。
2. 如果已经安装了 'grasp_helper' 模块,那么可能是因为 Python 解释器无法找到这个模块。你可以尝试将模块所在的路径添加到 Python 模块搜索路径中。例如,在代码中添加以下代码:
```
import sys
sys.path.append('/path/to/grasp_helper')
```
其中 '/path/to/grasp_helper' 是 'grasp_helper' 模块所在的路径。
3. 如果以上两个步骤都没有解决问题,那么可能是因为 'grasp_helper' 模块存在依赖关系,而这些依赖关系没有被正确安装。你可以尝试使用 pip 命令安装 'grasp_helper' 模块的所有依赖关系,例如:`pip install -r requirements.txt`。
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