camera_matrix = {'xc': 127.5, 'zc': 127.5, 'f': 128}

时间: 2024-01-26 20:02:38 浏览: 26
这个代码片段看起来像是相机的内参矩阵。其中,'xc' 和 'zc' 分别表示相机光心在图像坐标系中的横纵坐标,'f' 表示相机的焦距。这些参数通常用于相机的几何校正和三维重建等任务中。具体来说,通过内参矩阵和外参矩阵(包括相机的旋转和平移矩阵),可以将图像中的二维点转换为三维空间中的点,或者将三维空间中的点投影到图像上。
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使用QTimer对象代替QBasicTimer对象,修改程序class MyWindow(QWidget): def init(self): super().init() self.thread_list = [] self.color_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "color_photos") self.depth_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "depth_photos") self.image_thread = None self.saved_color_photos = 0 # 定义 saved_color_photos 属性 self.saved_depth_photos = 0 # 定义 saved_depth_photos 属性 self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") self.open_btn = self.ui.pushButton self.color_image_chose_btn = self.ui.pushButton_3 self.depth_image_chose_btn = self.ui.pushButton_4 self.open_btn.clicked.connect(self.open) self.color_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit, "color")) self.depth_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit_2, "depth")) def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def chose_dir(self, line_edit, button_type): my_thread = MyThread(line_edit, button_type) my_thread.finished_signal.connect(self.update_line_edit) self.thread_list.append(my_thread) my_thread.start()

以下是使用QTimer对象代替QBasicTimer对象的修改后的代码: ```python from PyQt5.QtCore import QTimer class MyWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.thread_list = [] self.color_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "color_photos") self.depth_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "depth_photos") self.image_thread = None self.saved_color_photos = 0 self.saved_depth_photos = 0 self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") self.open_btn = self.ui.pushButton self.color_image_chose_btn = self.ui.pushButton_3 self.depth_image_chose_btn = self.ui.pushButton_4 self.open_btn.clicked.connect(self.open) self.color_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit, "color")) self.depth_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit_2, "depth")) def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() self.timer = QTimer(self) # 创建QTimer对象 self.timer.timeout.connect(self.update) # 连接timeout信号与槽函数 self.timer.start(100) # 启动定时器,间隔为100ms def update(self): # 检查所有的线程是否已完成,并从线程列表中移除已完成的线程 for thread in self.thread_list: if not thread.isRunning(): self.thread_list.remove(thread) def chose_dir(self, line_edit, button_type): my_thread = MyThread(line_edit, button_type) my_thread.finished_signal.connect(self.update_line_edit) self.thread_list.append(my_thread) my_thread.start() def update_saved_color_photos_label(self, count): self.saved_color_photos = count self.ui.label_5.setText(str(self.saved_color_photos)) def update_saved_depth_photos_label(self, count): self.saved_depth_photos = count self.ui.label_6.setText(str(self.saved_depth_photos)) ```

Unity 如何解析以下json数据{ "BUOY_LIST":[ { "BUOY_NAME": "兴化10#", "LONGITUDE": 119.3667877, "LATITUDE": 25.36527829, "IN_SCREEN":false, "CAMERA_POSITION_X":9575.8, "CAMERA_POSITION_Y":720.9, "CAMERA_POSITION_Z":-7290.4, "CAMERA_ROTITION_X":25.3, "CAMERA_ROTITION_Y":-246.4 }, { "BUOY_NAME": "兴化6#", "LONGITUDE": 119.4766831, "LATITUDE": 25.31675717, "IN_SCREEN":false, "CAMERA_POSITION_X":20364.5, "CAMERA_POSITION_Y":905.7, "CAMERA_POSITION_Z":-13127.2, "CAMERA_ROTITION_X":27, "CAMERA_ROTITION_Y":-271.7 } ] }

在Unity中解析JSON数据可以使用JsonUtility类,JsonUtility类是Unity内置的JSON解析工具。可以按照以下步骤来解析这个JSON数据: 1. 创建一个与JSON数据结构相对应的数据模型类,例如: ``` [System.Serializable] public class BuoyList { public List<Buoy> BUOY_LIST; } [System.Serializable] public class Buoy { public string BUOY_NAME; public float LONGITUDE; public float LATITUDE; public bool IN_SCREEN; public float CAMERA_POSITION_X; public float CAMERA_POSITION_Y; public float CAMERA_POSITION_Z; public float CAMERA_ROTITION_X; public float CAMERA_ROTITION_Y; } ``` 2. 使用JsonUtility类的FromJson方法将JSON数据转化为数据模型对象,例如: ``` string jsonData = "{ \"BUOY_LIST\":[ { \"BUOY_NAME\": \"兴化10#\", \"LONGITUDE\": 119.3667877, \"LATITUDE\": 25.36527829, \"IN_SCREEN\":false, \"CAMERA_POSITION_X\":9575.8, \"CAMERA_POSITION_Y\":720.9, \"CAMERA_POSITION_Z\":-7290.4, \"CAMERA_ROTITION_X\":25.3, \"CAMERA_ROTITION_Y\":-246.4 }, { \"BUOY_NAME\": \"兴化6#\", \"LONGITUDE\": 119.4766831, \"LATITUDE\": 25.31675717, \"IN_SCREEN\":false, \"CAMERA_POSITION_X\":20364.5, \"CAMERA_POSITION_Y\":905.7, \"CAMERA_POSITION_Z\":-13127.2, \"CAMERA_ROTITION_X\":27, \"CAMERA_ROTITION_Y\":-271.7 } ] }"; BuoyList buoyList = JsonUtility.FromJson<BuoyList>(jsonData); ``` 3. 使用数据模型对象访问JSON数据,例如: ``` foreach (Buoy buoy in buoyList.BUOY_LIST) { Debug.Log("BUOY_NAME: " + buoy.BUOY_NAME); Debug.Log("LONGITUDE: " + buoy.LONGITUDE); Debug.Log("LATITUDE: " + buoy.LATITUDE); // ... } ```

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程序运行提示QBasicTimer::stop: Failed. Possibly trying to stop from a different thread,修改程序class MyWindow(QWidget): def init(self): super().init() self.thread_list = [] self.color_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "color_photos") self.depth_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "depth_photos") self.image_thread = None self.saved_color_photos = 0 # 定义 saved_color_photos 属性 self.saved_depth_photos = 0 # 定义 saved_depth_photos 属性 self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") self.open_btn = self.ui.pushButton self.color_image_chose_btn = self.ui.pushButton_3 self.depth_image_chose_btn = self.ui.pushButton_4 self.open_btn.clicked.connect(self.open) self.color_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit, "color")) self.depth_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit_2, "depth")) def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def chose_dir(self, line_edit, button_type): my_thread = MyThread(line_edit, button_type) my_thread.finished_signal.connect(self.update_line_edit) self.thread_list.append(my_thread) my_thread.start()

请详细解释下这段代码void FaceTracker::OnNewFaceData( const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces) { // Given |f1| and |f2| from two different (usually consecutive) frames, treat // the two rectangles as the same face if their position delta is less than // kFaceDistanceThresholdSquare. // // This is just a heuristic and is not accurate in some corner cases, but we // don't have face tracking. auto is_same_face = [&](const Rect<float>& f1, const Rect<float>& f2) -> bool { const float center_f1_x = f1.left + f1.width / 2; const float center_f1_y = f1.top + f1.height / 2; const float center_f2_x = f2.left + f2.width / 2; const float center_f2_y = f2.top + f2.height / 2; constexpr float kFaceDistanceThresholdSquare = 0.1 * 0.1; const float dist_square = std::pow(center_f1_x - center_f2_x, 2.0f) + std::pow(center_f1_y - center_f2_y, 2.0f); return dist_square < kFaceDistanceThresholdSquare; }; for (const auto& f : faces) { FaceState s = { .normalized_bounding_box = Rect<float>( f.bounding_box.x1 / options_.active_array_dimension.width, f.bounding_box.y1 / options_.active_array_dimension.height, (f.bounding_box.x2 - f.bounding_box.x1) / options_.active_array_dimension.width, (f.bounding_box.y2 - f.bounding_box.y1) / options_.active_array_dimension.height), .last_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(), .has_attention = std::fabs(f.pan_angle) < options_.pan_angle_range}; bool found_matching_face = false; for (auto& known_face : faces_) { if (is_same_face(s.normalized_bounding_box, known_face.normalized_bounding_box)) { found_matching_face = true; if (!s.has_attention) { // If the face isn't looking at the camera, reset the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Max(); } else if (!known_face.has_attention && s.has_attention) { // If the face starts looking at the camera, start the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); } else { s.first_detected_ticks = known_face.first_detected_ticks; } known_face = s; break; } } if (!found_matching_face) { s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); faces_.push_back(s); } } // Flush expired face states. for (auto it = faces_.begin(); it != faces_.end();) { if (ElapsedTimeMs(it->last_detected_ticks) > options_.face_phase_out_threshold_ms) { it = faces_.erase(it); } else { ++it; } } }

程序执行提示AttributeError: 'point_cloud_generator' object has no attribute 'widthself',优化程序class point_cloud_generator(): def __init__(self, rgb_file, depth_file, save_ply, camera_intrinsics=[784.0, 779.0, 649.0, 405.0]): self.rgb_file = rgb_file self.depth_file = depth_file self.save_ply = save_ply self.rgb = cv2.imread(rgb_file) self.depth = cv2.imread(self.depth_file, -1) print("your depth image shape is:", self.depth.shape) self.width = self.rgb.shape[1] self.height = self.rgb.shape[0] self.camera_intrinsics = camera_intrinsics self.depth_scale = 1000 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.widthself.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

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