n_locations = len(locations) n_goals = 0 n_successes = 0 i = n_locations distance_traveled = 0 start_time = rospy.Time.now() running_time = 0 location = "" last_location = ""

时间: 2024-02-14 16:19:54 浏览: 87
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跑步 地理位置 计时器

这段代码中定义了一些变量，具体含义如下： - `n_locations`: `locations`中地点的个数。 - `n_goals`: 发送给导航节点的目标点个数，初始化为0。 - `n_successes`: 到达目标点的成功次数，初始化为0。 - `i`: 待前往的目标点在`locations`列表中的索引，初始化为`n_locations`。 - `distance_traveled`: 机器人已经行驶的距离，初始化为0。 - `start_time`: 导航任务开始时间，初始化为当前时间。 - `running_time`: 导航任务运行时间，初始化为0。 - `location`: 当前待前往的目标点名称，初始化为空字符串。 - `last_location`: 上一个到达的目标点名称，初始化为空字符串。 这些变量将在后续的导航任务中被使用，用于记录导航任务的状态和统计导航结果。
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self.video_capture = cv2.VideoCapture(0) self.no_video = False self.labels = [] self.person = [] self.face_locations = [] self.face_encodings = [] self.face_names = [] self.process_this_frame = True

这段代码使用了OpenCV库中的VideoCapture类初始化了一个摄像头对象。...labels、person、face_locations、face_encodings和face_names是用来存储人脸识别所需的信息。process_this_frame为True表示处理当前帧。

self.labels = [] self.person = [] self.face_locations = [] self.face_encodings = [] self.face_names = [] self.process_this_frame = True self.onoff_face = True

- self.face_locations：用于存储人脸的位置信息。 - self.face_encodings：用于存储人脸的编码信息。 - self.face_names：用于存储人脸对应的人名（如果有的话）。 - self.process_this_frame：用于控制...

if self.process_this_frame: self.face_locations = face_recognition.face_locations(small_frame) self.face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, self.face_locations) self.face_names = [] name = ""

首先会对视频帧进行缩放（small_frame），然后使用 face_locations 函数获取人脸位置，再使用 face_encodings 函数获取人脸编码。最后通过一个循环来判断每个人脸的编码与已知人脸编码是否相似，从而得到人脸的名字...

import cv2 import face_recognition import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont video_capture = cv2.VideoCapture(r'C:/Users/ALIENWARE/123.mp4')#如果输入是(0)为摄像头输入 #现输入为MP4进行识别检测人脸 first_image = face_recognition.load_image_file("1.jpg") first_face_encoding = face_recognition.face_encodings(first_image)[0] Second_image = face_recognition.load_image_file("2.jpg") Second_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Second_image)[0] third_image = face_recognition.load_image_file("3.jpg") third_face_encoding = face_recognition.face_encodings(third_image)[0] inside_face_encodings = [first_face_encoding,Second_face_encoding,third_face_encoding] inside_face_names = ['A','B','C'] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] if process_this_frame: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(inside_face_encodings, face_encoding) name = '未录入人脸' if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = inside_face_names[first_match_index] face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) img_pil = Image.fromarray(frame) draw = ImageDraw.Draw(img_pil) fontStyle = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", 32, encoding="utf-8") draw.text((left + 6, bottom - 6), name, (0, 200, 0), font=fontStyle) frame = np.asarray(np.array(img_pil)) cv2.imshow('face_out', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #退出需要按下Q键否则内核会崩溃 break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()

face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] # 遍历每个检测到的人脸 for ...

self.face_locations = face_recognition.face_locations(small_frame)

这行代码是用 face_recognition 库中的 face_locations 函数来检测图像中人脸的位置。这个函数会接收一个图像作为输入，返回一个列表，其中每个元素都是一个四元组，表示一个人脸的位置，依次为 (top, right, bottom...

import face_recognition import cv2 def compareFaces(known_image, name): known_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0] for i in range(len(face_locations)): # face_Locations的长度就代表有多少张脸 top1, right1, bottom1, left1 = face_locations[i] face_image = unknown_image[top1:bottom1, left1:right1] face_encoding = face_recognition.face_encodings(face_image) if face_encoding: result = {} matches = face_recognition.compare_faces([unknown_face_encodings[i]], known_face_encoding, tolerance=0.39) if True in matches: print('在未知图片中找到了已知面孔') result['face_encoding'] = face_encoding result['is_view'] = True result['location'] = face_locations[i] result['face_id'] = i + 1 result['face_name'] = name results.append(result) if result['is_view']: print('已知面孔匹配照片上的第{}张脸!!'.format(result['face_id'])) unknown_image = face_recognition.load_image_file('qt.jpg') known_image1 = face_recognition.load_image_file('cs.png') known_image2 = face_recognition.load_image_file('cs1.png') results = [] unknown_face_encodings = face_recognition.face_encodings(unknown_image) face_locations = face_recognition.face_locations(unknown_image) compareFaces(known_image1, 'cs') compareFaces(known_image2, 'cs1') view_faces = [i for i in results if i['is_view']] if len(view_faces) > 0: for view_face in view_faces: top, right, bottom, left = view_face['location'] start = (left, top) end = (right, bottom) cv2.rectangle(unknown_image, start, end, (0, 0, 255), thickness=2) font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX cv2.putText(unknown_image, view_face['face_name'], (left + 6, bottom + 16), font, 1.0, (255, 255, 255), thickness=1) cv2.imshow('windows', unknown_image) cv2.waitKey()

这段代码看起来是使用了 face_recognition 和 cv2 库来进行人脸比对和标记。它加载了一个未知的图片和两个已知的图片，然后通过 face_recognition 库提取出人脸的编码和位置。接着使用 compareFaces 函数来比对已知...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 输入数据 locations = [ [125.330802,125.401931,125.326444,125.332284,125.322837,125.32563,125.334942,125.378548,125.386251,125.426883,125.42665,125.437111,125.453763,125.431396,125.430705,125.41968,125.437906,125.404171,125.385772,125.341942,125.341535,125.300812,125.307316,125.345642,125.331492,125.330322,125.284474,125.334851,125.30606,125.377211,125.381077,125.417041,125.41427,125.416371,125.432283,125.401676,125.403855,125.38582,125.426733,125.291], [43.917542,43.919075,43.905821,43.90266,43.900238,43.89703,43.888187,43.904508,43.892574,43.907904,43.896354,43.894605,43.889122,43.88774,43.882928,43.887149,43.8789,43.879647,43.883112,43.873763,43.861505,43.854652,43.876513,43.850479,43.833745,43.825044,43.812019,43.803154,43.793054,43.788869,43.824152,43.816805,43.801673,43.82893,43.83235,43.843713,43.854322,43.868372,43.871792,43.8306] ] num_flights = 4 flight_capacity = [10, 10, 10, 10] # 将坐标转化为图 G = nx.Graph() for i in range(len(locations[0])): G.add_node(i+1, pos=(locations[0][i], locations[1][i])) for i in range(len(locations[0])): for j in range(i+1, len(locations[0])): dist = ((locations[0][i]-locations[0][j])**2 + (locations[1][i]-locations[1][j])**2)**0.5 G.add_edge(i+1, j+1, weight=dist) # 添加起点和终点 start_node = len(locations[0])+1 end_node = len(locations[0])+2 G.add_node(start_node, pos=(0, 0)) G.add_node(end_node, pos=(0, 0)) # 添加边和边权 for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(start_node, i+1, weight=0) G.add_edge(i+1, end_node, weight=0) for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(i+1, len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1, weight=0) G.add_edge(len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1, end_node, weight=0) # 添加航班容量的限制 for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1, len(locations[0])+flen(locations[0])+len(locations[0])+1, weight=-flight_capacity[f]) # 创造路径规划模型 path_model = nx.DiGraph() for i in range(len(locations[0])): for f in range(num_flights): for j in range(len(locations[0])): if i != j: path_model.add_edge(len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1, len(locations[0])+flen(locations[0])+j+1, weight=G[i+1][j+1]['weight']+G[len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1][len(locations[0])+flen(locations[0])+j+1]['weight']) # 添加航班时间的限制 for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): for j in range(len(locations[0])): if i != j: path_model.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, len(locations[0])+((f+1)%num_flights)len(locations[0])+j+1, weight=G[i+1][j+1]['weight']) # 求解最短路径 path = nx.bellman_ford_path(path_model, source=start_node, target=end_node, weight='weight') # 绘制路径图 pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos') nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=50, node_color='w') nx.draw_networkx_labels(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=G.edges(), width=0.5) for f in range(num_flights): start = len(locations[0])+flen(locations[0])+1 end = len(locations[0])+(f+1)*len(locations[0])+1 nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=path[start:end], edge_color='r', width=2.0, alpha=0.7) plt.axis('off') plt.show()找出错误并改正

path_model.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, len(locations[0])+((f+1)%num_flights)*len(locations[0])+j+1, weight=G[i+1][j+1]['weight']+G[len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1]...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 输入数据 locations = [[125.330802,125.401931,125.326444,125.332284,125.322837,125.32563,125.334942,125.378548,125.386251,125.426883,125.42665,125.437111,125.453763,125.431396,125.430705,125.41968,125.437906,125.404171,125.385772,125.341942,125.341535,125.300812,125.307316,125.345642,125.331492,125.330322,125.284474,125.334851,125.30606,125.377211,125.381077,125.417041,125.41427,125.416371,125.432283,125.401676,125.403855,125.38582,125.426733,125.291], [43.917542,43.919075,43.905821,43.90266,43.900238,43.89703,43.888187,43.904508,43.892574,43.907904,43.896354,43.894605,43.889122,43.88774,43.882928,43.887149,43.8789,43.879647,43.883112,43.873763,43.861505,43.854652,43.876513,43.850479,43.833745,43.825044,43.812019,43.803154,43.793054,43.788869,43.824152,43.816805,43.801673,43.82893,43.83235,43.843713,43.854322,43.868372,43.871792,43.8306]] num_flights = 4 flight_capacity = [10, 10, 10, 10] # 将坐标转化为图 G = nx.Graph() for i in range(len(locations[0])): G.add_node(i+1, pos=(locations[0][i], locations[1][i])) for i in range(len(locations[0])): for j in range(i+1, len(locations[0])): dist = ((locations[0][i]-locations[0][j])**2 + (locations[1][i]-locations[1][j])**2)**0.5 G.add_edge(i+1, j+1, weight=dist) # 添加起点和终点 start_node = len(locations[0])+1 end_node = len(locations[0])+2 G.add_node(start_node, pos=(0, 0)) G.add_node(end_node, pos=(0, 0)) # 添加边和边权 for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(start_node, i+1, weight=0) G.add_edge(i+1, end_node, weight=0) for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(i+1, len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, weight=0) G.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, end_node, weight=0) # 添加航班容量的限制 for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, len(locations[0])+f*len(locations[0])+len(locations[0])+1, weight=-flight_capacity[f]) #创造路径规划模型 path_model = nx.DiGraph() for i in range(len(locations[0])): for f in range(num_flights): for j in range(len(locations[0])): if i != j: path_model.add_edge(len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1, len(locations[0])+flen(locations[0])+j+1, weight=G[i+1][j+1]['weight']+G[len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1][len(locations[0])+f*len(locations[0])+j+1]['weight']) 添加航班时间的限制 for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): for j in range(len(locations[0])): if i != j: path_model.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, len(locations[0])+((f+1)%num_flights)*len(locations[0])+j+1, weight=G[i+1][j+1]['weight']) 求解最短路径 path = nx.bellman_ford_path(path_model, source=start_node, target=end_node, weight='weight') 绘制路径图 pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos') nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=50, node_color='w') nx.draw_networkx_labels(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=G.edges(), width=0.5) for f in range(num_flights): start = len(locations[0])+f*len(locations[0])+1 end = len(locations[0])+(f+1)*len(locations[0])+1 nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=path[start:end], edge_color='r', width=2.0, alpha=0.7) plt.axis('off') plt.show()找出错误并修改

G.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, len(locations[0])+f*len(locations[0])+len(locations[0])+1, weight=-flight_capacity[f]) # 创造路径规划模型 path_model = nx.DiGraph() for i in ...

解释 receiver_locations = np.c_[mkvc(xrx), mkvc(yrx), mkvc(zrx)]

这行代码的作用是将三个一维数组 xrx, yrx, zrx 按列合并成一个三列的二维数组 receiver_locations，其中第一列为 xrx，第二列为 yrx，第三列为 zrx。具体来说，np.c_ 是 NumPy 提供的一个函数，它...

# 输入数据 locations = [[125.330802,125.401931,125.326444,125.332284,125.322837,125.32563,125.334942,125.378548,125.386251,125.426883,125.42665,125.437111,125.453763,125.431396,125.430705,125.41968,125.437906,125.404171,125.385772,125.341942,125.341535,125.300812,125.307316,125.345642,125.331492,125.330322,125.284474,125.334851,125.30606,125.377211,125.381077,125.417041,125.41427,125.416371,125.432283,125.401676,125.403855,125.38582,125.426733,125.291], [43.917542,43.919075,43.905821,43.90266,43.900238,43.89703,43.888187,43.904508,43.892574,43.907904,43.896354,43.894605,43.889122,43.88774,43.882928,43.887149,43.8789,43.879647,43.883112,43.873763,43.861505,43.854652,43.876513,43.850479,43.833745,43.825044,43.812019,43.803154,43.793054,43.788869,43.824152,43.816805,43.801673,43.82893,43.83235,43.843713,43.854322,43.868372,43.871792,43.8306]] num_flights = 4 flight_capacity = [10, 10, 10, 10] # 将坐标转化为图 G = nx.Graph() for i in range(len(locations[0])): G.add_node(i+1, pos=(locations[0][i], locations[1][i])) for i in range(len(locations[0])): for j in range(i+1, len(locations[0])): dist = ((locations[0][i]-locations[0][j])**2 + (locations[1][i]-locations[1][j])**2)**0.5 G.add_edge(i+1, j+1, weight=dist) # 添加起点和终点 start_node = len(locations[0])+1 end_node = len(locations[0])+2 G.add_node(start_node, pos=(0, 0)) G.add_node(end_node, pos=(0, 0)) # 添加边和边权 for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(start_node, i+1, weight=0) G.add_edge(i+1, end_node, weight=0) for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(i+1, len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, weight=0) G.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, end_node, weight=0) # 添加航班容量的限制 for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, len(locations[0])+f*len(locations[0])+len(locations[0])+1, weight=-flight_capacity[f]) #创造路径规划模型 path_model = nx.DiGraph() for i in range(len(locations[0])): for f in range(num_flights): for j in range(len(locations[0])): if i != j: path_model.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, len(locations[0])+f*len(locations[0])+j+1, weight=G[i+1][j+1]['weight']+G[len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1][len(locations[0])+f*len(locations[0])+j+1]['weight'])检查错误并修改

path_model.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, len(locations[0])+f*len(locations[0])+j+1, weight=G[i+1][j+1]['weight']+G[len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1][len(locations[0])+f...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 输入数据 locations = [[125.330802,125.401931,125.326444,125.332284,125.322837,125.32563,125.334942,125.378548,125.386251,125.426883,125.42665,125.437111,125.453763,125.431396,125.430705,125.41968,125.437906,125.404171,125.385772,125.341942,125.341535,125.300812,125.307316,125.345642,125.331492,125.330322,125.284474,125.334851,125.30606,125.377211,125.381077,125.417041,125.41427,125.416371,125.432283,125.401676,125.403855,125.38582,125.426733,125.291], [43.917542,43.919075,43.905821,43.90266,43.900238,43.89703,43.888187,43.904508,43.892574,43.907904,43.896354,43.894605,43.889122,43.88774,43.882928,43.887149,43.8789,43.879647,43.883112,43.873763,43.861505,43.854652,43.876513,43.850479,43.833745,43.825044,43.812019,43.803154,43.793054,43.788869,43.824152,43.816805,43.801673,43.82893,43.83235,43.843713,43.854322,43.868372,43.871792,43.8306]] num_flights = 4 flight_capacity = [10, 10, 10, 10] # 将坐标转化为图 G = nx.Graph() for i in range(len(locations[0])): G.add_node(i+1, pos=(locations[0][i], locations[1][i])) for i in range(len(locations[0])): for j in range(i+1, len(locations[0])): dist = ((locations[0][i]-locations[0][j])**2 + (locations[1][i]-locations[1][j])**2)**0.5 G.add_edge(i+1, j+1, weight=dist) # 添加起点和终点 start_node = len(locations[0])+1 end_node = len(locations[0])+2 G.add_node(start_node, pos=(0, 0)) G.add_node(end_node, pos=(0, 0)) # 添加边和边权 for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(start_node, i+1, weight=0) G.add_edge(i+1, end_node, weight=0) for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(i+1, len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, weight=0) G.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, end_node, weight=0) # 添加航班容量的限制 for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, len(locations[0])+f*len(locations[0])+len(locations[0])+1, weight=-flight_capacity[f]) #创造路径规划模型 path_model = nx.DiGraph() for i in range(len(locations[0])): for f in range(num_flights): for j in range(len(locations[0])): if i != j: path_model.add_edge(len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1, len(locations[0])+flen(locations[0])+j+1, weight=G[i+1][j+1]['weight']G[len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1][len(locations[0])+f*len(locations[0])+j+1]['weight'])找出错误

path_model.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, len(locations[0])+f*len(locations[0])+len(locations[0])+j+1, weight=G[i+1][j+1]['weight']) 这样就能够运行正确了。

运用如上数据，import plotly.express as px import plotly.graph_objs as go import pandas as pd import geopandas as gpd df = pd.read_csv(r'D:\data visualization\sucai\acs2015_county_data.csv', index_col=0) state_income = df.groupby('State')['IncomePerCap'].mean().reset_index() fig = px.choropleth(state_income, locations='State', locationmode="USA-states", scope="usa", color='IncomePerCap', hover_name='State', title='Mean Income per Capita by State') fig.show()为什么图上没有显示数据，如何修改

你可以在 state_income 数据框中添加一列全称的州名，然后将 locations 参数改为新添加的全称州名列即可。代码如下： python abbr_to_name = { 'AL': 'Alabama', 'AK': 'Alaska', ... } state_income['...

self.face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, self.face_locations)

其中，small_frame 是一个包含被检测到的人脸的小图像，face_locations 是一个包含人脸位置的元组列表。这个函数会返回一个包含所有面部编码的列表。这些编码可以用于比较两张面部图像，以确定它们是否属于同一个人...

train_dataset = TensorDataset( train_images, train_yields, train_locations, train_indices, train_years )

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