saved_lines = np.empty((0, df7['经纬度'].shape[1], df7['经纬度'].shape[1]))表示什么意思

这行代码定义了一个 Numpy 数组 saved_lines，它的形状是 (0, df7['经纬度'].shape[1], df7['经纬度'].shape[1])，也就是说它是一个 3D 数组，第 1 维的长度为 0，第 2 和第 3 维的长度都是 df7['经纬度'].shape[1]。这个数组可以用来存储一系列的经纬度坐标数据，但是由于第 1 维长度为 0，所以一开始并不会有任何数据存储在里面。

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saved_lines = np.append(saved_lines, fixed_distance[np.newaxis, :, :], axis=0)表示什么意思

这行代码的意思是将 `fixed_distance` 数组添加到 `saved_lines` 数组的末尾，得到一个新的三维数组。具体来说，这个新的数组将会是 `saved_lines` 数组加上一个新的二维数组 `fixed_distance`。`axis=0` 表示在第一个维度（即行）上进行拼接。`np.newaxis` 用于给 `fixed_distance` 添加一个新的维度，这样才能与 `saved_lines` 进行拼接。

程序提示AttributeError: 'ImageThread' object has no attribute '_dgl'，优化程序 def __init__(self, pipeline, color_label, depth_label, interval, color_photo_dir, depth_photo_dir): super().__init__() self.pipeline = pipeline self.color_label = color_label self.depth_label = depth_label self.is_running = True self.interval = interval self.color_photo_dir = color_photo_dir self.depth_photo_dir = depth_photo_dir self.saved_color_photos = 0 self.saved_depth_photos = 0 def save_photo(self, color_image, depth_image): # 保存彩色图和深度图 filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S-{}.bmp".format(self.saved_color_photos)) color_image.save(os.path.join(self.color_photo_dir, filename), "BMP") depth_image.save(os.path.join(self.depth_photo_dir, filename), "BMP") # print(self.color_photo_dir) # 更新已保存照片数量标签 self.saved_color_photos += 1 self.saved_depth_photos += 1 self.saved_color_photos_signal.emit(self.saved_color_photos) self.saved_depth_photos_signal.emit(self.saved_depth_photos) def run(self): ROT = 3 while self.is_running: # 从相机获取彩色图和深度图 frames = self.pipeline.wait_for_frames() color_frame = frames.get_color_frame() depth_frame = frames.get_depth_frame() depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data()) color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data()) # 转换成 Qt 图像格式 depth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET) # 将深度图像转换为伪彩色图像 color_image = QImage(color_image, color_image.shape[1], color_image.shape[0], color_image.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) depth_colormap = QImage(depth_colormap, depth_colormap.shape[1], depth_colormap.shape[0], depth_colormap.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) # 显示图像 self.color_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(color_image)) self.depth_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(depth_colormap)) v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: self._count += sum(v) if self._count > self._inspect_step: self.save_photo(color_image, depth_colormap) self._count -= self._inspect_step

根据提示信息，'_dgl' 属性在 'ImageThread' 对象中不存在。你需要在类的构造函数中初始化 '_dgl' 属性。

你可以在类的构造函数中添加以下代码：

self._dgl = YourDGLClass()

其中，'YourDGLClass' 是你要使用的类所代表的名称。如果你没有定义这个类，你需要先定义这个类并实现相关方法。

此外，在上述代码中，还有一个 '_count' 属性也没有在类的构造函数中初始化。你需要为 '_count' 属性赋予一个初始值，例如：

self._count = 0

这样，在执行到 'if self._count > self._inspect_step:' 这行代码时，'_count' 属性就不会出现 'not defined' 的情况了。