for i in range(len(self.images)):#对每一张图片进行处理 ray_dirs, ray_origins = self.make_rays(self.transformed_x, self.transformed_y, poses[i]) all_ray_dirs.append(ray_dirs) all_ray_origins.append(ray_origins)
时间: 2024-04-08 17:32:00 浏览: 18
在这段代码中,您正在对一个包含图像的列表进行迭代处理。对于每张图像,您使用`make_rays`函数生成射线的方向和起始点,并将它们存储在`ray_dirs`和`ray_origins`中。然后,您将这些射线的方向和起始点分别添加到`all_ray_dirs`和`all_ray_origins`列表中。这样,您就可以在后续的处理中使用这些射线。
相关问题
class FeatureExtraction_Rolled: def __init__(self, patch_types=None, des_model_dirs=None, minu_model_dir=None): self.des_models = None self.patch_types = patch_types self.minu_model = None self.minu_model_dir = minu_model_dir self.des_model_dirs = des_model_dirs print("Loading models, this may take some time...") if self.minu_model_dir is not None: print("Loading minutiae model: " + minu_model_dir) self.minu_model = (minutiae_AEC.ImportGraph(minu_model_dir)) self.dict, self.spacing, self.dict_all, self.dict_ori, self.dict_spacing = get_maps.construct_dictionary( ori_num=24) patchSize = 160 oriNum = 64 if des_model_dirs is not None and len(des_model_dirs) > 0: self.patchIndexV = descriptor.get_patch_index(patchSize, patchSize, oriNum, isMinu=1) if self.des_model_dirs is not None: self.des_models = [] for i, model_dir in enumerate(des_model_dirs): print("Loading descriptor model (" + str(i+1) + " of " + str(len(des_model_dirs)) + "): " + model_dir) self.des_models.append(descriptor.ImportGraph(model_dir, input_name="inputs:0", output_name='embedding:0')) self.patch_size = 96
这段代码是一个名为"FeatureExtraction_Rolled"的类的初始化方法。它接受两个参数:patch_types和des_model_dirs,这些参数可以为None。在初始化过程中,它加载了一些模型,并设置了一些属性。
首先,它初始化了一个名为"self.des_models"的属性,值为None。它还初始化了一个名为"self.patch_types"的属性,值为传入的patch_types参数。接下来,它初始化了一个名为"self.minu_model"的属性,值为None,并且初始化了一个名为"self.minu_model_dir"的属性,值为传入的minu_model_dir参数。
然后,它打印出一条消息:"Loading models, this may take some time..."。如果minu_model_dir不为None,则打印出一条消息:"Loading minutiae model: " + minu_model_dir,并且使用minutiae_AEC模块加载了一个模型,将其赋值给self.minu_model属性。
接下来,它使用get_maps模块的construct_dictionary函数构建了一些字典,并将其赋值给self.dict、self.spacing、self.dict_all、self.dict_ori和self.dict_spacing属性。
然后,它设置了两个变量:patchSize为160,oriNum为64。如果des_model_dirs不为None且长度大于0,则使用descriptor模块的get_patch_index函数获取了一个名为self.patchIndexV的变量。
接着,如果des_model_dirs不为None,则初始化了一个名为self.des_models的空列表。***
ray_dirs = directions.reshape(-1, 3) @ camera_matrix.T
这是将一个方向向量数组与相机矩阵进行矩阵乘法的操作。请注意,这里的`directions`是一个形状为`(n, 3)`的数组,其中`n`是方向向量的数量。`camera_matrix`是一个形状为`(3, 3)`的相机矩阵。`@`符号表示矩阵乘法操作符,`T`表示相机矩阵的转置。
通过这个操作,`directions`中的每个方向向量都会与相机矩阵进行乘法运算,并返回一个新的数组`ray_dirs`,其形状为`(n, 3)`,其中每行都是与相应方向向量相乘后的结果。
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