c# XYZ pts = new XYZ(); L_CenterPoint.Add(pts); 添加18组数据 求每两个数据相加求平均值 再输出到一个新的LIST里

时间: 2024-09-28 15:13:59 浏览: 32
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pts.rar_pts_pts.rar_维纳_维纳斯点云

在C#中,首先你需要创建一个名为XYZ的数据结构或者类,并假设它有一个公共的double类型的成员用于存储数值。然后你可以按照以下步骤操作: 1. 创建一个XYZ类型的集合(List<XYZ>),例如`List<XYZ> points = new List<XYZ>();`,并将18组数据添加进去,就像你示例的那样。 ```csharp for (int i = 0; i < 18; i++) { XYZ pts = new XYZ(); // 初始化pts的数据... points.Add(pts); } ``` 2. 然后,你需要遍历这个points列表,对每一对相邻的数据求和并计算平均值。这可以使用嵌套循环,或者使用LINQ的Zip方法来简化。这里是一个例子,先计算所有点对的总和,然后除以17(因为有18组数据,但只考虑17对)得到平均值: ```csharp List<double> averages = new List<double>(); for (int i = 0; i < points.Count - 1; i++) // 从0到points.Count-2,跳过最后一个元素,因为它没有前一个元素进行比较 { double sum = points[i].Value + points[i + 1].Value; double average = sum / 2; // 因为每个点都和其他一个点做加法,所以直接除以2 averages.Add(average); } ``` 如果你的XYZ类已经包含了相加的成员方法,那么可以直接使用`average = points[i].Sum(points[i + 1]) / 2;` 3. 最后,将计算出的平均值添加到另一个列表`L_CenterPoint`中,如果这个列表是用来存放结果的: ```csharp foreach (double avg in averages) { L_CenterPoint.Add(avg); } ```
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这段代码什么意思def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

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