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。

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_4d = torch.cat([points, points.new_ones(size=(num_points, 1))], dim=-1) pts_2d = pts_4d @ lidar2img_rt[view_idx].t() # pts_2d = pts_4d @ lidar2img_rt.t() pts_2d[:, 2] = torch.clamp(pts_2d[:, 2], min=1e-5) pts_2d[:, 0] /= pts_2d[:, 2] pts_2d[:, 1] /= pts_2d[:, 2] # img transformation: scale -> crop -> flip # the image is resized by img_scale_factor img_coors = pts_2d[:, 0:2] * img_scale_factor img_coors -= img_crop_offset

这段代码的作用是将点云数据从激光雷达坐标系转换到图像坐标系。具体来说，首先将点云坐标加上一个齐次坐标1，变成4维坐标。然后通过lidar2img_rt矩阵将点云坐标变换到图像坐标系下。接着将变换后的坐标系中的z轴坐标值进行限制，避免其小于1e-5。最后将x、y坐标值除以z坐标值，得到在图像中的坐标值。最后，将图像坐标系中的坐标进行缩放和平移，并进行图像的翻转操作。