运行时报错view_frustum.transform(np.hstack([rotation, viewpoint.reshape(3, 1)])) TypeError: transform(): incompatible function arguments. The following argument types are supported: 1. (self: open3d.cpu.pybind.geometry.Geometry3D, arg0: numpy.ndarray[float64[4, 4]]) -> open3d.cpu.pybind.geometry.Geometry3D Invoked with: TriangleMesh with 22 points and 40 triangles., array([[-1.0000000e+00, -1.2246468e-16, 0.0000000e+00, 0.0000000e+00], [ 1.2246468e-16, -1.0000000e+00, 0.0000000e+00, 0.0000000e+00], [ 0.0000000e+00, 0.0000000e+00, -1.0000000e+00, 0.0000000e+00]])
时间: 2024-03-12 22:44:41 浏览: 18
这个错误可能是由于`viewpoint`不是一个形状为`(3,)`的numpy数组导致的。请确保`viewpoint`是一个形状正确的numpy数组,并且在传递给`view_frustum.transform()`函数之前,将其转换为一维数组。例如,可以使用以下代码来生成`viewpoint`并将其转换为一维数组:
```
viewpoint = np.array([0, 0, 0])
view_frustum.transform(np.hstack([rotation, viewpoint.reshape(3, 1)]))
```
如果你已经这样做了,那么请检查`rotation`数组和`viewpoint`数组的形状是否正确。`rotation`应该是一个形状为`(3, 3)`的numpy数组,`viewpoint`应该是一个形状为`(3,)`的numpy数组。
相关问题
def create_frustum(self): # Create grid in image plane h, w = self.cfg.IMAGE.FINAL_DIM downsampled_h, downsampled_w = h // self.encoder_downsample, w // self.encoder_downsample # Depth grid depth_grid = torch.arange(*self.cfg.LIFT.D_BOUND, dtype=torch.float) depth_grid = depth_grid.view(-1, 1, 1).expand(-1, downsampled_h, downsampled_w) n_depth_slices = depth_grid.shape[0] # x and y grids x_grid = torch.linspace(0, w - 1, downsampled_w, dtype=torch.float) x_grid = x_grid.view(1, 1, downsampled_w).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) y_grid = torch.linspace(0, h - 1, downsampled_h, dtype=torch.float) y_grid = y_grid.view(1, downsampled_h, 1).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) # Dimension (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w, 3) # containing data points in the image: left-right, top-bottom, depth frustum = torch.stack((x_grid, y_grid, depth_grid), -1) return nn.Parameter(frustum, requires_grad=False)这里的frustum可以可视化吗?
可以的,你可以使用Matplotlib库将`frustum`可视化。以下是一个简单的示例代码,可以将`frustum`中的数据点可视化为散点图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 将frustum转换为Numpy数组
frustum_np = frustum.detach().cpu().numpy()
# 创建散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(frustum_np[:, :, :, 0].flatten(),
frustum_np[:, :, :, 1].flatten(),
frustum_np[:, :, :, 2].flatten(),
s=1)
# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('depth')
# 显示图像
plt.show()
```
这将显示一个三维散点图,其中x轴和y轴分别对应于图像中的水平和垂直坐标,z轴对应于深度值。
frustum.computeCorners is not a function
如果您在使用`frustum.computeCorners()`的时候出现了“frustum.computeCorners is not a function”这个错误,可能是因为您使用的Cesium版本过低,该版本不支持`computeCorners()`方法。`computeCorners()`方法是在Cesium 1.39版本中引入的,因此,如果您的Cesium版本低于1.39,就会出现该错误。
要解决这个问题,您可以尝试升级您的Cesium版本。如果您使用的是Cesium 1.39或更高版本,但仍然出现了这个错误,那么可能是因为您没有正确引入Cesium的库文件。请确保您已经正确引入了Cesium的库文件,并且在使用`computeCorners()`方法之前,已经加载了所有必要的模块。
另外,如果您只是想获取相机当前可视区域的经度、纬度范围,还有一种更简单的方法,可以使用`Cesium.Rectangle.fromDegrees()`方法来获取。您可以使用以下代码来获取相机当前可视区域的经度、纬度范围:
```javascript
var rectangle = viewer.camera.computeViewRectangle();
var minLongitude = Cesium.Math.toDegrees(rectangle.west);
var maxLongitude = Cesium.Math.toDegrees(rectangle.east);
var minLatitude = Cesium.Math.toDegrees(rectangle.south);
var maxLatitude = Cesium.Math.toDegrees(rectangle.north);
console.log('最小经度: ' + minLongitude);
console.log('最大经度: ' + maxLongitude);
console.log('最小纬度: ' + minLatitude);
console.log('最大纬度: ' + maxLatitude);
```
这段代码使用`viewer.camera.computeViewRectangle()`方法来获取相机当前可视区域的矩形范围,然后将其转换为经度、纬度范围,并打印到控制台上。这种方法更简洁、更易读,而且不需要使用`Frustum`对象和`computeCorners()`方法。