def CamealToPlane(self,pm=None): # init camera if(pm is None): return False pm[np.isnan(pm[:,0])]=[0,0,0] pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.asarray(pm)) downpcd = pcd.voxel_down_sample(0.05) plane,inl = downpcd.segment_plane(0.01,5,10000) if(self.showResult == 2): print("Plane:",plane) vecz=plane[:3] # plane_heigh = -plane[3]/plane[2] vecz/= np.sqrt(vecz.dot(vecz)) vecy = np.cross(vecz,[0,0,1]) vecx = np.cross(vecz,vecy) vecx/= np.sqrt(vecx.dot(vecx)) vecy = np.cross(vecz,vecx) PlaneRotation=np.asarray([vecx,vecy,vecz]) TPlaneRotation = PlaneRotation.T print(TPlaneRotation) self.Rt = TPlaneRotation.reshape((3, 3)) if(self.showResult): innerpoints = downpcd.select_by_index(inl) # innerpoints.paint_uniform_color([1, 0, 0]) # outpoints = downpcd.select_by_index(inl,invert=True) # outpoints.paint_uniform_color([0, 1, 0]) # o3d.visualization.draw_geometries([innerpoints,outpoints],'Vis') self.pcd_show.points=innerpoints.points self.T_show = [] self.Datachaged=True self.SavePara(self.config_path) # o3d.visualization.draw_geometries([coord,coordtemp,pcd,visplane],'Vis')

这是一个 Python 类 ModelBasedObjectDetector 的方法 CamealToPlane。该方法接收一个参数 pm，默认值为 None。

首先判断 pm 是否为 None，如果是，则返回 False。接着将 pm 中的 NaN 值替换为 [0,0,0]。然后将 pm 转化成 Open3D 中的 PointCloud 对象 pcd，并对点云进行降采样。接下来使用 RANSAC 算法对点云进行平面分割，得到平面的法向量和内点。然后通过平面的法向量和参考向量 [0,0,1] 计算平面的旋转矩阵 PlaneRotation，并将其转置得到 TPlaneRotation。最后将 TPlaneRotation 转化成 3x3 的矩阵，作为类成员变量 self.Rt 的值。

如果设置了 showResult 标志位，则输出平面的法向量。如果设置了 showResult 标志位，则将内点的点云数据赋值给类成员变量 self.pcd_show，并将类成员变量 self.T_show 置为空列表，将类成员变量 self.Datachaged 设为 True。最后调用 SavePara() 函数保存参数。

根据代码的上下文，CamealToPlane 可能是将相机坐标系转换为平面坐标系的函数。

相关问题

def FindPose(self,pm,width,height): if(self.showResult == 2): print('start') time_start = time.time() bFind = False T = [] # Plane Segment: if width == 0: return bFind,T pm[np.isnan(pm[:,0])]=[0,0,0] pm = np.matmul(self.Rt,pm.T).T

这是一个 Python 类 ModelBasedObjectDetector 的方法 FindPose。该方法接收三个参数 pm、width 和 height，pm 表示点云数据，width 和 height 表示图像的宽度和高度。

首先判断是否设置了 showResult 标志位，并记录当前时间。然后将 bFind 初始化为 False，T 初始化为空列表。如果 width 为 0，则直接返回 bFind 和 T。接下来将 pm 中的 NaN 值替换为 [0,0,0]，并将点云坐标系从相机坐标系转换到平面坐标系。

根据代码的上下文，FindPose 可能是用于在平面坐标系下寻找物体位姿的函数。

def standardize(self, array, state, node_type, mean=None, std=None): if mean is None and std is None: mean, std = self.get_standardize_params(state, node_type) elif mean is None and std is not None: mean, _ = self.get_standardize_params(state, node_type) elif mean is not None and std is None: _, std = self.get_standardize_params(state, node_type) return np.where(np.isnan(array), np.array(np.nan), (array - mean) / std)

这是一个Python函数的代码，作用是对输入的数组进行标准化处理。如果两个参数mean和std都没有给定，则函数会调用函数get_standardize_params()来计算mean和std；如果mean没有给定但std给定了，则函数会使用get_standardize_params()来计算mean；如果mean给定但std没有给定，则函数会使用get_standardize_params()来计算std。最终返回的是经过标准化处理的数组。如果原始数组中有任意一个元素是NaN，则对应的位置的值也是NaN。