np.zero()创建一个三维矩阵

可以回答这个问题。np.zero()创建一个三维矩阵的代码如下：

import numpy as np

matrix = np.zeros((3, 4, 5))

这将创建一个3x4x5的三维矩阵，其中所有元素都为0。

相关问题

怎么通过双目相机获取人的三维坐标代码

以下是通过OpenCV库实现的获取人的三维坐标的代码：

import cv2
import numpy as np

# 标定双目相机
def stereo_calibration(left_imgs, right_imgs, chessboard_size, square_size):
    # 定义标定板角点的三维坐标
    objp = np.zeros((chessboard_size[0]*chessboard_size[1], 3), np.float32)
    objp[:,:2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size

    objpoints = [] # 存储三维坐标
    imgpoints1 = [] # 存储左相机的二维坐标
    imgpoints2 = [] # 存储右相机的二维坐标

    for i in range(len(left_imgs)):
        # 检测角点
        ret1, corners1 = cv2.findChessboardCorners(left_imgs[i], chessboard_size, None)
        ret2, corners2 = cv2.findChessboardCorners(right_imgs[i], chessboard_size, None)

        if ret1 and ret2:
            objpoints.append(objp)
            imgpoints1.append(corners1)
            imgpoints2.append(corners2)

    # 标定相机
    ret, K1, D1, K2, D2, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate(objpoints, imgpoints1, imgpoints2, None, None, None, None, left_imgs[0].shape[::-1], flags=cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC)

    # 计算矫正映射矩阵和变换矩阵
    R1, R2, P1, P2, Q, validPixROI1, validPixROI2 = cv2.stereoRectify(K1, D1, K2, D2, left_imgs[0].shape[::-1], R, T, flags=cv2.CALIB_ZERO_DISPARITY)

    # 生成映射函数
    map1_1, map1_2 = cv2.initUndistortRectifyMap(K1, D1, R1, P1, left_imgs[0].shape[::-1], cv2.CV_32FC1)
    map2_1, map2_2 = cv2.initUndistortRectifyMap(K2, D2, R2, P2, left_imgs[0].shape[::-1], cv2.CV_32FC1)

    return K1, D1, K2, D2, R1, R2, P1, P2, Q, map1_1, map1_2, map2_1, map2_2

# 获取深度图和点云
def get_depth_map(left_img, right_img, map1_1, map1_2, map2_1, map2_2, Q):
    # 矫正图像
    left_img = cv2.remap(left_img, map1_1, map1_2, cv2.INTER_LINEAR)
    right_img = cv2.remap(right_img, map2_1, map2_2, cv2.INTER_LINEAR)

    # 计算视差图
    stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
    disparity = stereo.compute(left_img, right_img)

    # 计算深度图
    depth_map = cv2.reprojectImageTo3D(disparity, Q)

    # 过滤掉深度值小于0的点
    mask = disparity > disparity.min()
    depth_map = depth_map[mask]
    depth_map = depth_map.reshape(-1, 3)

    return depth_map

# 获取人的三维坐标
def get_person_3d_coordinates(left_img, right_img, map1_1, map1_2, map2_1, map2_2, Q):
    # 获取深度图和点云
    depth_map = get_depth_map(left_img, right_img, map1_1, map1_2, map2_1, map2_2, Q)

    # 通过颜色过滤出人的点云
    hsv = cv2.cvtColor(left_img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    lower_color = np.array([0, 0, 0])
    upper_color = np.array([255, 255, 255])
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color)
    mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)
    mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2)
    mask = cv2.medianBlur(mask, 5)
    mask = cv2.bitwise_not(mask)

    # 获取人的点云坐标
    person_points = depth_map[mask]
    person_points = person_points[~np.isnan(person_points).any(axis=1)]
    person_points = person_points[~np.isinf(person_points).any(axis=1)]
    person_points = person_points[person_points[:,2] > 0.5]

    return person_points

# 读取图像
left_img = cv2.imread('left_img.png')
right_img = cv2.imread('right_img.png')

# 标定双目相机
left_imgs = [left_img]
right_imgs = [right_img]
chessboard_size = (9, 6)
square_size = 0.02
K1, D1, K2, D2, R1, R2, P1, P2, Q, map1_1, map1_2, map2_1, map2_2 = stereo_calibration(left_imgs, right_imgs, chessboard_size, square_size)

# 获取人的三维坐标
person_points = get_person_3d_coordinates(left_img, right_img, map1_1, map1_2, map2_1, map2_2, Q)
print(person_points)

这段代码中，我们首先通过`stereo_calibration`函数对双目相机进行标定，得到相机内参和外参矩阵等参数，然后通过`get_depth_map`函数获取深度图和点云，最后通过`get_person_3d_coordinates`函数通过颜色过滤出人的点云并计算出人的三维坐标。

如何在表示立方体信息的三维数组中，利用numpy的高级功能，寻找出不同边长的全为零的子立方体

在Python中，你可以使用NumPy库来处理三维数组（也称为数组或矩阵），并利用其高级功能如条件索引和布尔数组操作来找到所有全为零的子立方体。以下是一步一步的方法：

1. 首先，确保已经安装了NumPy库。如果没有，可以通过`pip install numpy`进行安装。

import numpy as np

2. 创建一个示例的三维数组（代表立方体）：

# 示例立方体数据，假设形状为 (5, 5, 5)
cube = np.random.randint(0, 2, (5, 5, 5))

3. 使用布尔数组检查每个元素是否为零：

is_zero = cube == 0

`is_zero` 将是一个布尔数组，其中 `True` 对应于零元素，`False` 对应于非零元素。

4. 对于每个维度，找出连续的 `True` 值，这些就是可能的边长。你可以用 `np.where` 函数找出连续块的位置：

runs_lengths = [np.where(np.diff(is_zero[i], prepend=True) != 0)[0] for i in range(len(is_zero))]

`runs_lengths` 是一个列表，包含每个维度上全为零子立方体的长度。

5. 最后，为了找出全为零的子立方体，你需要组合这些长度，形成三维坐标（行、列、深度）。这可以通过 `itertools.product` 和 `zip` 来完成：

from itertools import product

# 形成三维坐标
coordinates = list(product(*runs_lengths))

`coordinates` 列表包含了所有的全为零子立方体的起始位置（边长为1的子立方体）。

6. 如果你想得到每个子立方体的实际形状（边长），你可以遍历 `coordinates` 并根据原始数组 `cube` 的形状计算：

shapes = [(length,) * len(cube.shape) for length in runs_lengths]

现在，`shapes` 列表包含了所有全为零子立方体的形状。

总结一下：

import numpy as np
import itertools

# 示例立方体数据
cube = np.random.randint(0, 2, (5, 5, 5))

# 检查元素是否为零
is_zero = cube == 0

# 找到全为零子立方体的边长
runs_lengths = [np.where(np.diff(is_zero[i], prepend=True) != 0)[0] for i in range(len(is_zero))]

# 组合边长形成坐标
coordinates = list(product(*runs_lengths))

# 计算子立方体的形状
shapes = [(length,) * len(cube.shape) for length in runs_lengths]

# 你在这里得到了所有的全为零子立方体及其形状