请帮我解释一下 if result_json: with open(result_json, 'r+') as f: tracking_results = json.load(f)["results"]

时间: 2023-08-31 17:31:16 浏览: 74
### 回答1: 这段代码的意思是:如果 `result_json` 存在(即非空字符串、0、False等),则打开以读写模式打开该文件。然后从文件中读取 JSON 格式的数据,并将其中的 `"results"` 字段的值赋给变量 `tracking_results`。注意,这里假设文件中存储的是一个包含 `"results"` 字段的 JSON 对象。如果文件不存在或者无法读取,会抛出相应的异常。 ### 回答2: 这段代码的作用是首先判断result_json是否存在或是否非空。如果result_json存在,则打开该文件并以只读模式读取文件内容。接着,将文件中的内容加载为一个JSON对象,并从中获取"results"键对应的值,存储在tracking_results变量中。 首先,通过if result_json来判断result_json的真假。此处的真假判断是基于Python的Truth Value Testing规则。如果result_json存在且非空,则条件成立,执行条件语句中的代码块;否则,条件不成立,跳过这个条件语句,不执行其中的代码块。 进入条件语句的代码块后,使用with open(result_json, 'r') as f来打开result_json文件,并创建一个文件对象f。通过'r'参数以只读模式打开文件,允许从文件中读取数据。 接着,使用json.load(f)将文件对象f中的内容加载为JSON对象。json.load()函数将以字符串形式解析JSON数据,并返回一个对应的Python数据结构。在该代码中,加载后的JSON对象是一个字典,其中包含了多个键值对。 最后,从加载后的JSON对象中,通过["results"]键来获取存储在该键对应的值。这个值会被赋值给变量tracking_results,可以在后续的代码中使用。 总结来说,这段代码的作用是从result_json文件中读取内容,并将其中的JSON数据解析为一个字典。然后,从该字典中提取"results"键对应的值,并存储在tracking_results变量中,以供后续使用。 ### 回答3: 这段代码是一个简单的条件语句,用于判断变量result_json是否存在。如果result_json存在且不为空,则执行以下代码块。 代码块中使用open函数打开了一个文件,该文件的路径由变量result_json指定。打开文件的模式是'r',表示以只读方式打开文件。然后使用json.load函数将文件中的内容加载为一个Python对象。 这个被加载的Python对象是一个字典,通过索引"results"可以获取到字典中的一个特定键的值。变量tracking_results被赋值为该键值。 在执行这段代码时,需要确保result_json变量的值为一个有效的文件路径,并且指定的文件中包含一个有效的JSON格式的数据。否则,会发生文件打开错误或JSON解析错误。 总的来说,这段代码的作用是检查result_json变量是否指定了一个有效的文件路径,并尝试从该文件中加载JSON数据,并将其中的"results"键对应的值赋给变量tracking_results。
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--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Input In [27], in <cell line: 11>() 9 model.add(LSTM(units=32, input_shape=(sequence_length, 4))) 10 model.add(Dropout(0.2)) ---> 11 model.add(LSTM(units=32)) 12 model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) 14 # 编译模型 File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/trackable/base.py:204, in no_automatic_dependency_tracking.<locals>._method_wrapper(self, *args, **kwargs) 202 self._self_setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 203 try: --> 204 result = method(self, *args, **kwargs) 205 finally: 206 self._self_setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/src/engine/input_spec.py:235, in assert_input_compatibility(input_spec, inputs, layer_name) 233 ndim = shape.rank 234 if ndim != spec.ndim: --> 235 raise ValueError( 236 f'Input {input_index} of layer "{layer_name}" ' 237 "is incompatible with the layer: " 238 f"expected ndim={spec.ndim}, found ndim={ndim}. " 239 f"Full shape received: {tuple(shape)}" 240 ) 241 if spec.max_ndim is not None: 242 ndim = x.shape.rank ValueError: Input 0 of layer "lstm_8" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 32)

请解释下这段代码namespace cros { // FaceTracker takes a set of face data produced by FaceDetector as input, // filters the input, and produces the bounding rectangle that encloses the // filtered input. class FaceTracker { public: struct Options { // The dimension of the active sensory array in pixels. Used for normalizing // the input face coordinates. Size active_array_dimension; // The dimension of the active stream that will be cropped. Used for // translating the ROI coordinates in the active array space. Size active_stream_dimension; // The threshold in ms for including a newly detected face for tracking. int face_phase_in_threshold_ms = 3000; // The threshold in ms for excluding a face that's no longer detected for // tracking. int face_phase_out_threshold_ms = 2000; // The angle range [|pan_angle_range|, -|pan_angle_range|] in degrees used // to determine if a face is looking at the camera. float pan_angle_range = 30.0f; }; explicit FaceTracker(const Options& options); ~FaceTracker() = default; FaceTracker(FaceTracker& other) = delete; FaceTracker& operator=(FaceTracker& other) = delete; // Callback for when new face data are ready. void OnNewFaceData(const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces); // The all the rectangles of all the detected faces. std::vector<Rect<float>> GetActiveFaceRectangles() const; // Gets the rectangle than encloses all the detected faces. Returns a // normalized rectangle in [0.0, 1.0] x [0.0, 1.0] with respect to the active // stream dimension. Rect<float> GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() const; void OnOptionsUpdated(const base::Value& json_values); private: struct FaceState { Rect<float> normalized_bounding_box = {0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f}; base::TimeTicks first_detected_ticks; base::TimeTicks last_detected_ticks; bool has_attention = false; }; Options options_; std::vector<FaceState> faces_; }; } // namespace cros

import sensor, image, time,math,pyb from pyb import UART,LED import json import ustruct sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking sensor.set_auto_whitebal(False) # must be turned off for color tracking red_threshold_01=(10, 100, 127, 32, -43, 67) clock = time.clock() uart = UART(3,115200) #定义串口3变量 uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=1) # init with given parameters def find_max(blobs): #定义寻找色块面积最大的函数 max_size=0 for blob in blobs: if blob.pixels() > max_size: max_blob=blob max_size = blob.pixels() return max_blob def sending_data(cx,cy,cw,ch): global uart; #frame=[0x2C,18,cx%0xff,int(cx/0xff),cy%0xff,int(cy/0xff),0x5B]; #data = bytearray(frame) data = ustruct.pack("<bbhhhhb", #格式为俩个字符俩个短整型(2字节) 0x2C, #帧头1 0x12, #帧头2 int(cx), # up sample by 4 #数据1 int(cy), # up sample by 4 #数据2 int(cw), # up sample by 4 #数据1 int(ch), # up sample by 4 #数据2 0x5B) uart.write(data); #必须要传入一个字节数组 while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([red_threshold_01]) cx=0;cy=0; if blobs: max_b = find_max(blobs) #如果找到了目标颜色 cx=max_b[5] cy=max_b[6] cw=max_b[2] ch=max_b[3] img.draw_rectangle(max_b[0:4]) # rect img.draw_cross(max_b[5], max_b[6]) # cx, cy FH = bytearray([0x2C,0x12,cx,cy,cw,ch,0x5B]) #sending_data(cx,cy,cw,ch) uart.write(FH)

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