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)

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。＊＊＊

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows class ExcelProcessor: def __init__(self, path): self.path = path def process_excel(self): for root, dirs, files in os.walk(self.path): for filename in files: if filename.endswith('.xlsx') or filename.endswith('.xls'): filepath = os.path.join(root, filename) self.process_file(filepath) def process_file(self, filepath): wb = load_workbook(filepath) for sheet in wb: if sheet.title == '系数表': df = pd.DataFrame(sheet.values) df_t = df.T df_t.columns = df_t.iloc[0] df_t = df_t[1:] self.add_to_sheet(wb, df_t, '系数表_T') wb.save(filepath) def add_to_sheet(self, wb, df, sheet_name): try: ws = wb[sheet_name] except KeyError: ws = wb.create_sheet(sheet_name) for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True): ws.append(r) for col in ws.columns: for cell in col: if cell.data_type == 'f': cell.value = cell.value return ws上述代码如何实例化使用

这段代码定义了一个ExcelProcessor类，用于处理指定路径下的Excel文件。要实例化该类，可以按如下方式进行：

1. 导入ExcelProcessor类：`from excel_processor import ExcelProcessor`

2. 创建ExcelProcessor实例对象，例如：`processor = ExcelProcessor('/path/to/excel/files')`

3. 调用ExcelProcessor的方法进行Excel文件处理，例如：`processor.process_excel()`

需要注意的是，这段代码中的Excel文件处理方法是根据指定路径下的所有Excel文件进行遍历处理的。因此，在实例化ExcelProcessor对象时需要传入正确的路径参数。另外，为了能够运行该代码，还需要将代码保存在名为'excel_processor.py'的文件中，并在实例化ExcelProcessor对象时正确导入该类。