def source_path(relative_path): # 是否Bundle resource if getattr(sys, 'frozen', False): base_path = sys._MEIPASS else: base_path = os.path.abspath(".") return os.path.join(base_path, relative_path)
时间: 2024-03-04 14:53:23 浏览: 179
这个函数是用来获取文件的绝对路径的。它接收一个相对路径作为参数,并返回该文件的绝对路径。
该函数首先检查是否在一个打包的应用程序中运行(通过检查 sys.frozen 属性),如果是,则获取应用程序的基本路径(通过 sys._MEIPASS 属性)。否则,它获取当前工作目录的绝对路径(通过 os.path.abspath(".") 函数)作为基本路径。
然后,该函数使用 os.path.join 函数将基本路径和相对路径组合起来,以获取文件的绝对路径。
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import sys import pygame import pymunk import math import pymunk.pygame_util import os # 资源文件目录访问 def source_path(relative_path): # 是否Bundle Resource if getattr(sys, 'frozen', False): base_path = sys._MEIPASS else: base_path = os.path.abspath(".") return os.path.join(base_path, relative_path) # 修改当前工作目录,使得资源文件可以被正确访问 cd = source_path('') os.chdir(cd) pygame.init() SCREEN_WIDTH = 1200 SCREEN_HEIGHT = 678 BOTTOM_PANEL = 50 # 游戏窗口 screen = pygame.display.set_mode((SCREEN_WIDTH, SCREEN_HEIGHT + BOTTOM_PANEL)) pygame.display.set_caption("台球游戏") logo = pygame.image.load("assets/favicon.ico") pygame.display.set_icon(logo)代码注释
这段代码是一个使用 Pygame 和 Pymunk 库开发的台球游戏。它通过读取本地资源文件并设置游戏窗口的大小和标题,来初始化游戏界面。其中,source_path() 函数用于获取资源文件的绝对路径,并通过修改当前工作目录来确保资源文件可以被正确访问。BOTTOM_PANEL 变量用于指定底部面板的高度。接下来,通过 pygame.display.set_mode() 函数来设置游戏窗口的大小,以及通过 pygame.display.set_caption() 和 pygame.display.set_icon() 函数来设置游戏窗口的标题和图标。
详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}' # Generate a simple reconstruction with SIFT (https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform). if not os.path.isdir(tgt): os.makedirs(f'{tgt}/bundle') os.system(f'cp -r {src}/images {tgt}/images') database_path = f'{tgt}/database.db' sift_opt = pycolmap.SiftExtractionOptions() sift_opt.max_image_size = 1500 # Extract features at low resolution could significantly reduce the overall accuracy sift_opt.max_num_features = 8192 # Generally more features is better, even if behond a certain number it doesn't help incresing accuracy sift_opt.upright = True # rotation invariance device = 'cpu' t = time() pycolmap.extract_features(database_path, f'{tgt}/images', sift_options=sift_opt, verbose=True) print(len(os.listdir(f'{tgt}/images'))) print('TIMINGS --- Feature extraction', time() - t) t = time() matching_opt = pycolmap.SiftMatchingOptions() matching_opt.max_ratio = 0.85 # Ratio threshold significantly influence the performance of the feature extraction method. It varies depending on the local feature but also on the image type # matching_opt.max_distance = 0.7 matching_opt.cross_check = True matching_opt.max_error = 1.0 # The ransac error threshold could help to exclude less accurate tie points pycolmap.match_exhaustive(database_path, sift_options=matching_opt, device=device, verbose=True) print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t) t = time() mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions() mapper_options.extract_colors = False mapper_options.min_model_size = 3 # Sometimes you want to impose the first image pair for initialize the incremental reconstruction mapper_options.init_image_id1 = -1 mapper_options.init_image_id2 = -1 # Choose which interior will be refined during BA mapper_options.ba_refine_focal_length = True mapper_options.ba_refine_principal_point = True mapper_options.ba_refine_extra_params = True maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options) print('TIMINGS --- Mapping', time() - t)
这段代码主要是使用 PyCOLMAP 库实现对图像的特征提取、特征匹配和增量式三维重建。具体解释如下:
```tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}'```
定义了一个字符串变量 tgt,表示输出路径。
```if not os.path.isdir(tgt):```
如果输出路径不存在,则创建该路径。
```os.makedirs(f'{tgt}/bundle')```
在输出路径下创建子目录 bundle。
```os.system(f'cp -r {src}/images {tgt}/images')```
将源目录 src 中的 images 目录复制到输出路径下的 images 目录中。
```database_path = f'{tgt}/database.db'```
定义一个字符串变量 database_path,表示 PyCOLMAP 库中使用的数据库文件路径。
```sift_opt = pycolmap.SiftExtractionOptions()```
创建一个 SIFT 特征提取选项对象。
```sift_opt.max_image_size = 1500```
设置 SIFT 特征提取选项对象的最大图像尺寸为 1500×1500 像素。
```sift_opt.max_num_features = 8192```
设置 SIFT 特征提取选项对象的最大特征点数为 8192 个。
```sift_opt.upright = True```
设置 SIFT 特征提取选项对象的旋转不变性为 True,即不考虑图像旋转。
```device = 'cpu'```
定义一个字符串变量 device,表示计算设备类型。
```pycolmap.extract_features(database_path, f'{tgt}/images', sift_options=sift_opt, verbose=True)```
调用 PyCOLMAP 库中的 extract_features 函数,对输出路径下的图像进行 SIFT 特征提取,并将特征保存到数据库文件中。
```print(len(os.listdir(f'{tgt}/images')))```
输出输出路径下的图像数量。
```print('TIMINGS --- Feature extraction', time() - t)```
输出特征提取所花费的时间。
```matching_opt = pycolmap.SiftMatchingOptions()```
创建一个 SIFT 特征匹配选项对象。
```matching_opt.max_ratio = 0.85```
设置 SIFT 特征匹配选项对象的最大匹配比率为 0.85。
```matching_opt.max_distance = 0.7```
设置 SIFT 特征匹配选项对象的最大匹配距离为 0.7。
```matching_opt.cross_check = True```
设置 SIFT 特征匹配选项对象的交叉匹配为 True,即同时匹配两幅图像。
```matching_opt.max_error = 1.0```
设置 SIFT 特征匹配选项对象的最大误差为 1.0。
```pycolmap.match_exhaustive(database_path, sift_options=matching_opt, device=device, verbose=True)```
调用 PyCOLMAP 库中的 match_exhaustive 函数,对数据库文件中的特征进行 SIFT 特征匹配,并将匹配结果保存到数据库文件中。
```print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t)```
输出特征匹配所花费的时间。
```mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions()```
创建一个增量式三维重建选项对象。
```mapper_options.extract_colors = False```
设置增量式三维重建选项对象的颜色提取为 False,即不提取图像颜色信息。
```mapper_options.min_model_size = 3```
设置增量式三维重建选项对象的最小模型大小为 3。
```mapper_options.init_image_id1 = -1```
设置增量式三维重建选项对象的第一张图像的 ID 为 -1,表示不指定。
```mapper_options.init_image_id2 = -1```
设置增量式三维重建选项对象的第二张图像的 ID 为 -1,表示不指定。
```mapper_options.ba_refine_focal_length = True```
设置增量式三维重建选项对象的相机内参的优化为 True。
```mapper_options.ba_refine_principal_point = True```
设置增量式三维重建选项对象的相机主点的优化为 True。
```mapper_options.ba_refine_extra_params = True```
设置增量式三维重建选项对象的额外参数的优化为 True。
```maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options)```
调用 PyCOLMAP 库中的 incremental_mapping 函数,对数据库文件中的匹配结果进行增量式三维重建,并将重建结果保存到输出路径下的 bundle 目录中。
```print('TIMINGS --- Mapping', time() - t)```
输出增量式三维重建所花费的时间。
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