PCD_MIFARE_Transceive(byte *sendData, byte sendLen, bool acceptTimeout = false);

时间: 2023-06-15 08:04:35 浏览: 114
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串口接收发送数据

这看起来像是一段代码，可以看出其中包含了一个名为PCD_MIFARE_Transceive的函数。根据函数名中的MIFARE，可以猜测这是与MIFARE卡通信相关的函数。 sendData和sendLen参数可能用于指定要发送给MIFARE卡的数据和数据长度。acceptTimeout参数可能用于指定是否接受超时，即是否等待卡片响应直到超时。
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for i in np.arange(len(radar_lines)): radar_line=radar_lines[i] pcd_line=pcd_lines[i] pcd_obj = Object3d(pcd_line) center = np.array(pcd_obj.t) center[2] = center[2]+pcd_obj.h # ry=obj.ry heading_angle = -pcd_obj.ry - np.pi / 2 R = rotz((heading_angle)) # only boundingbox range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, pcd_obj.h) # all vertical range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, 10) # print(center,obj.ry,range) bbx = o3d.geometry.OrientedBoundingBox(center, R, range) cropped_cloud = pcd.crop(bbx) # if set colors # colors = [[0, 255, 0] for i in np.arange(len(cropped_cloud.points))] # cropped_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) o3d.visualization.draw_geometries([cropped_cloud, bbx]) print(pcd_obj.h) radar_obj = Object2d(radar_line) center = [radar_obj.box2d[0], radar_obj.box2d[1]] w = radar_obj.box2d[2] h = radar_obj.box2d[3] angle = radar_obj.angle # rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints((center, (w, h), angle)) print(box) box = np.int0(box) cv2.drawContours(im, [box], 0, (0, 0, 255), 2) mask = np.zeros_like(im) # 使用旋转框的角点绘制多边形掩膜 cv2.drawContours(mask, [box], 0, (255, 255, 255), -1) # 使用掩膜提取旋转框内的像素 masked_image = cv2.bitwise_and(im, mask) cv2.imshow("2d bbx", masked_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是用Python编写的，主要是处理雷达和点云数据、绘制3D边界框和2D包围框以及提取像素等操作。具体来说，它的主要流程如下： 1. 遍历每个雷达线和点云线，分别获取对象中心、朝向角度和边界框大小等信息。...

/** \brief Read a point cloud data header from a PCD-formatted, binary istream. * * Load only the meta information (number of points, their types, etc), * and not the points themselves, from a given PCD stream. Useful for fast * evaluation of the underlying data structure. * * \attention The PCD data is \b always stored in ROW major format! The * read/write PCD methods will detect column major input and automatically convert it. * * \param[in] binary_istream a std::istream with openmode set to std::ios::binary. * \param[out] cloud the resultant point cloud dataset (only these * members will be filled: width, height, point_step, * row_step, fields[]; data is resized but not written) * \param[out] origin the sensor acquisition origin (only for > PCD_V7 - null if not present) * \param[out] orientation the sensor acquisition orientation (only for > PCD_V7 - identity if not present) * \param[out] pcd_version the PCD version of the file (i.e., PCD_V6, PCD_V7) * \param[out] data_type the type of data (0 = ASCII, 1 = Binary, 2 = Binary compressed) * \param[out] data_idx the offset of cloud data within the file * * \return * * < 0 (-1) on error * * == 0 on success

这段代码是用于从PCD格式的二进制输入流中读取点云数据头的函数。它仅加载元信息（点数、类型等），而不加载点云本身，因此可以用于快速评估底层数据结构。 需要注意的是，PCD数据始终以行优先（ROW major）的格式...

read (const std::string &file_name, pcl::PCLPointCloud2 &cloud, Eigen::Vector4f &origin, Eigen::Quaternionf &orientation, int &pcd_version, const int offset = 0) override; /** \brief Read a point cloud data from a PCD (PCD_V6) and store it into a pcl/PCLPointCloud2. * * \note This function is provided for backwards compatibility only and * it can only read PCD_V6 files correctly, as pcl::PCLPointCloud2 * does not contain a sensor origin/orientation. Reading any file * > PCD_V6 will generate a warning. * * \param[in] file_name the name of the file containing the actual PointCloud data * \param[out] cloud the resultant PointCloud message read from disk * \param[in] offset the offset of where to expect the PCD Header in the * file (optional parameter). One usage example for setting the offset * parameter is for reading data from a TAR "archive containing multiple * PCD files: TAR files always add a 512 byte header in front of the * actual file, so set the offset to the next byte after the header * (e.g., 513). * * \return * * < 0 (-1) on error * * == 0 on success */

这是 PCL 中的一个文件读取函数，用于读取 PCD_V6 格式的点云文件，并将点云数据存储在一个 pcl::PCLPointCloud2 对象中。此函数提供了向后兼容性，因为它可以读取 PCD_V6 文件，但不包含传感器原点/方向信息。...

int s_gt911_w_point_coordinate(int cnt, gt9xx_coord_t* pcd) { int reg_size; gt9xx_coord_t *pintput; uint16_t reg_offset = 0x814e; uint8_t* preg = get_start_reg(reg_offset, ®_size); if (preg == NULL) { _error("reg_offset error: %x ", reg_offset); return -1; } uint8_t* preg_status = preg; *preg_status = 0x80; uint8_t* pstart_coord = preg + 1; int i; uint8_t press = 0; for (i = 0; i < cnt; i++) { pintput = &pcd[i]; if(pintput->track_id == 0xff) { continue; } else if (pintput->track_id > POINT_NM) { _error("track_id error: %x ", pintput->track_id); return -1; } if(pintput->reserved){ press++; } gt9xx_coord_t* ram_start = (gt9xx_coord_t*)pstart_coord; ram_start = ram_start + pintput->track_id; memcpy(ram_start, pintput, sizeof(gt9xx_coord_t)); } *preg_status = 0x80 | (press & 0x0f); // for(i= 0; i < 40; i++) { // printf(" 0x%x ", reg_81xx[i]); // } // printf("\r\n"); //dump_reg_hex(); return 0; }

该函数的作用是获取GT911触摸屏的坐标信息，其中cnt表示坐标点的数量，pcd是一个指向坐标点结构体的指针。函数中定义了reg_size、pintput、reg_offset和preg等变量，其中reg_offset表示寄存器的偏移地址。get_start_...

pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000011.pcd") filtered_cloud = pass_through(pcd, limit_min=-1, limit_max=30, filter_value_name="x") o3d.visualization.draw_geometries([filtered_cloud], window_name="直通滤波", width=1024, height=768, left=50, top=50, mesh_show_back_face=False)这句话怎么理解

这段代码使用Open3D库读取了路径为"./data/pcd/000011.pcd"的点云文件，并对其进行直通滤波。直通滤波是一种基于阈值的滤波方法，可以根据指定的维度和阈值范围来过滤掉点云中超出指定范围的点。在这个例子中，我们...

read (const std::string &file_name, pcl::PointCloud &cloud, const int offset = 0) { pcl::PCLPointCloud2 blob; int pcd_version = PCD_V7; int res = read (file_name, blob, cloud.sensor_origin_, cloud.sensor_orientation_, pcd_version, offset) ; // If no error, convert the data if (res == 0) pcl::fromPCLPointCloud2 (blob, cloud); return (res); }这个函数是否正确

这个函数是正确的，它用于读取一个 PCD 文件，并将读取到的数据转换为指定类型的点云数据。 该函数首先定义了一个 pcl::PCLPointCloud2 类型的变量 blob，用于存储读取到的原始点云数据。然后调用了 read() ...

if __name__ == "__main__": pcd = read_and_show() downpcd = downshape(pcd) op3.visualization.draw_geometries([pcd]) op3.visualization.draw_geometries([downpcd]) downpcd2 = compute_normal_of_clound(downpcd) #op3.visualization.draw_geometries([downpcd2]) print(downpcd.normals[0]) print(downpcd2.normals[0]) print语句的内容怎么理解

如果__name__ == "__main__"：pcd = read_and_show()，则downpcd = downshape(pcd) op3.visualization.draw_geometries([pcd]) op3.visualization.draw_geometries([downpcd]) downpcd2 = compute_normal_of_clound...

pcd_version the PCD version of the file (either PCD_V6 or PCD_V7)

是的，pcd_version 变量用于存储读取到的 PCD 版本号，其值可能是 PCD_V6 或 PCD_V7。PCD_V6 是较早的 PCD 版本，使用二进制格式存储点云数据；而 PCD_V7 则是较新的 PCD 版本，支持更多的数据类型和存储格式，例如...

import open3d as op3 import numpy as np import copy def read_and_show(): pcd = op3.io.read_point_cloud("demodata/PointCloudXYZRGB.ply") return pcd def downshape(pcd): downpcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.00001) return downpcd #op3.io.write_point_cloud("pdc1",downpcd) def compute_normal_of_clound(pcd): pcd2 = copy.deepcopy(pcd) pcd2.estimate_normals(search_param=op3.geometry.KDTreeSearchParamHybrid( radius=0.01,max_nn=30)) # #op3.visualization.draw_geometries([pcd2]) return pcd2 #op3.io.write_point_cloud("pdc1",pcd2) if __name__ == "__main__": pcd = read_and_show() downpcd = downshape(pcd) op3.visualization.draw_geometries([pcd]) op3.visualization.draw_geometries([downpcd]) downpcd2 = compute_normal_of_clound(downpcd) #op3.visualization.draw_geometries([downpcd2]) print(downpcd.normals[0]) #print(downpcd2.normals[0]) print(pcd2.normals[0]) 这串代码有什么问题

这段代码使用了 open3d 库，并导入了 numpy 和 copy。read_and_show 函数读取了名为 "PointCloudXYZRGB.ply" 的点云数据，并返回了点云对象。downshape 函数将输入的点云对象进行体素下采样，并返回下采样后的点云...

pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000007.pcd",remove_nan_points = True,remove_infinite_points = True) print('原始点云个数是:',np.array(pcd.points).shape[0]) o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) cl,index = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors = 50,std_ratio= 1.0) new_cloud = pcd.select_by_index(index) o3d.visualization.draw_geometries([new_cloud]) #这句话是什么意思

1. pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000007.pcd",remove_nan_points = True,remove_infinite_points = True)：读取一个PCD文件，并将其中的NaN和无穷大数据点删除。这里的 pcd 对象是一个Open3D库...

import open3d as o3d import numpy as np import os import glob global picked_points picked_points = [] def pick_points(vis): global picked_points point_id = vis.get_picked_points()[0] point = np.asarray(vis.get_render_option().pointcloud.vertices)[point_id] picked_points.append(point) print("Point picked:", point) def main(): # 加载点云数据 folder_path = "D:/Data/ROS/bin" bin_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.bin")) bin_num = 0 data = None for bin_file in bin_files: bin_num += 1 if data is None: data = np.fromfile(bin_file, dtype=np.float32)[62:].reshape([-1, 7]) else: data = data + np.fromfile(bin_file, dtype=np.float32)[62:].reshape([-1, 7]) data = data / bin_num position = data[:, :3] pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(position) # 设置点云颜色为随机颜色 pcd.paint_uniform_color(np.random.rand(3)) # 创建点云查找树 pcd_tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd) # 创建可视化窗口并添加点云数据 vis = o3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection() vis.create_window() vis.add_geometry(pcd) # 设置鼠标事件回调函数 vis.register_selection_changed_callback(pick_points) # 显示可视化窗口 vis.run() vis.destroy_window() if __name__ == "__main__": main() 帮我检视一下这段代码，报错为TypeError: pick_points() missing 1 required positional argument: 'vis'

这段代码中，函数 pick_points() 需要一个名为 vis 的参数，但该参数在函数被调用时未被传递。在 register_selection_changed_callback() 函数中，应该将 pick_points 函数作为参数传递给 selection_...
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