ROI = oriimg2[max_rec[1]:max_rec[1] + max_rec[3], max_rec[0]:max_rec[0] + max_rec[2], :]中 1.为什么要max_rec[1] + max_rec[3]，可不可以换别的数字：

在这段代码中，`max_rec` 是一个矩形框的坐标，其中 `max_rec[1]` 和 `max_rec[0]` 分别是矩形框左上角的横纵坐标。`max_rec[2]` 和 `max_rec[3]` 分别是矩形框的宽度和高度。因此，`max_rec[1] + max_rec[3]` 表示矩形框底部的纵坐标。

如果您想要选择不同的数字，那么必须确保选择的数字不会超出原始图像的边界，同时可以覆盖整个感兴趣区域。具体而言，您需要选择一个大于等于 `max_rec[1]

相关问题

pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :]

这行代码是将一个三维数组 `pm` 中，以 `pts_2d_ori` 中的 2D 坐标为索引，提取出对应的 3D 坐标。具体来说，`pts_2d_ori` 是一个形状为 (n, 2) 的 numpy 数组，其中每个元素都是一个包含两个整数的数组，表示一个二维的坐标点。`pm` 是一个形状为 (h, w, 3) 的三维 numpy 数组，其中 `h` 和 `w` 分别表示数组的高度和宽度，`3` 表示每个像素点有三个通道（通常是 RGB 颜色空间）。所以，`pts_2d_ori[:, 0]` 取出 `pts_2d_ori` 中所有元素的第一个数（即所有点的横坐标），`pts_2d_ori[:, 1]` 取出所有元素的第二个数（即所有点的纵坐标）。然后，这两个数组作为索引传递给了 `pm`，得到了一个形状为 (n, 3) 的新数组 `pts_3d_ori`，其中每个元素都是一个包含三个数的数组，表示一个三维的坐标点。

pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))]

这段代码的功能是将一个三维点云中的 NaN 值去除，并将点云的像素坐标和三维坐标分别保存到两个数组 pts_2d 和 pts_3d 中。

具体来说，首先从 contour_info 中取出轮廓的像素坐标 pts_2d_ori。然后通过 pm 数组和 pts_2d_ori 计算出每个像素点对应的三维坐标 pts_3d_ori。接着，使用 np.where 函数找到 pts_3d_ori 中不包含 NaN 值的索引位置，并将这些位置对应的三维坐标保存到 pts_3d 数组中。同时，将这些位置对应的像素坐标保存到 pts_2d 数组中。

最后，pts_2d 和 pts_3d 分别保存了点云的像素坐标和三维坐标，但是这些点云的数量可能会比原始的轮廓点数少，因为去除了 NaN 值。