代码解释:Z1 = X * (X - 1) + Y ** 2 Z2 = np.abs(np.arccos(Z1 / np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2) / np.sqrt((X - 1) ** 2 + Y ** 2)) - np.pi / 2)

时间: 2023-10-04 14:03:02 浏览: 41
这段代码包含两个变量的计算:Z1 和 Z2,其中 X 和 Y 为之前已经定义好的变量。具体解释如下: 1. Z1 = X * (X - 1) + Y ** 2 - 这行代码的作用是计算一个新的变量 Z1,它的值等于 X 乘以 (X-1) 再加上 Y 的平方。 - 可以看到,这行代码使用了基本的数学运算符,其中 ** 表示乘方运算。 2. Z2 = np.abs(np.arccos(Z1 / np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2) / np.sqrt((X - 1) ** 2 + Y ** 2)) - np.pi / 2) - 这行代码的作用是计算一个新的变量 Z2,它的值等于 Z1 除以两个向量的点积的余弦值,再求反余弦值,最后减去 π/2。 - np.sqrt() 表示求平方根的函数,np.arccos() 表示求反余弦值的函数,np.abs() 表示取绝对值的函数。 - 可以看到,这行代码使用了向量的概念,其中 X 和 Y 可以看作一个二维向量,点积的公式是 X1*Y1 + X2*Y2,即 X 和 Y 各自对应位置的值相乘再相加。
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Z5 = X ** 2 + Y * (Y - 1) Z6 = np.abs(np.arccos(Z5 / np.sqrt(X ** 2 + (Y - 1) ** 2) / np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)) - np.pi / 3)

这段代码的作用是计算一个三维空间中的点 $(X,Y,Z)$ 的极角(也叫做俯仰角)。其中,$Z5$ 是一个中间变量,它的计算公式是 $Z5 = X^2 + Y(Y-1)$。$Z6$ 是最终结果,它的计算公式是 $Z6 = \left|\arccos\left(\frac{Z5}{\sqrt{X^2+(Y-1)^2}\sqrt{X^2+Y^2}}\right)-\frac{\pi}{3}\right|$。 具体地,这段代码首先计算了一个中间变量 $Z5$,它的计算公式是 $X^2 + Y(Y-1)$。然后,它用这个中间变量 $Z5$ 和一些三角函数计算了一个极角 $Z6$。具体地,它首先用 $\sqrt{X^2+(Y-1)^2}\sqrt{X^2+Y^2}$ 计算了两个向量的模长乘积,然后用 $Z5$ 除以这个模长乘积,得到了两个向量的夹角的余弦值。接着,它用 $\arccos$ 函数求出这个夹角的弧度值,再减去 $\frac{\pi}{3}$(即 $60$ 度)并取绝对值,最终得到了极角 $Z6$。 需要注意的是,这段代码中的 $\arccos$ 函数和除法可能会产生 NaN(Not a Number)或者无限大的结果,需要在程序中进行判断和处理。

untimeWarning: invalid value encountered in arccos y =np.cos(m * np.arccos(x))

这个警告通常出现在使用NumPy的arccos函数时,输入的参数x的值超过了[-1,1]的范围,导致返回的结果是无效的NaN值。 arccos函数的定义域是[-1,1],当输入的参数超出这个范围时,函数会返回无效值NaN。在计算y =np.cos(m * np.arccos(x))时,如果x的值超过了[-1,1]的范围,就会导致m * np.arccos(x)计算出的结果是NaN,从而出现"invalid value encountered in arccos"的警告。 解决这个问题的方法是在计算之前,先将x的值限制在[-1,1]的范围内。例如,可以使用NumPy的clip函数将x的值限制在[-1,1]的范围内: ``` x = np.clip(x, -1, 1) y = np.cos(m * np.arccos(x)) ``` 这里使用了clip函数将x的值限制在[-1,1]的范围内,然后再计算y =np.cos(m * np.arccos(x)),就可以避免出现"invalid value encountered in arccos"的警告。

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将以下代码改为C++代码: import scipy.special as sp import numpy as np import numba from numba import njit,prange import math import trimesh as tri fileName="data/blub.obj" outName='./output/blub_rec.obj' # 参数 # 限制选取球谐基函数的带宽 bw=64 # 极坐标,经度0<=theta<2*pi,纬度0<=phi<pi; # (x,y,z)=r(sin(phi)cos(theta),sin(phi)sin(theta),cos(phi)) def get_angles(x,y,z): r=np.sqrt(x*x+y*y+z*z) x/=r y/=r z/=r phi=np.arccos(z) if phi==0: theta=0 theta=np.arccos(x/np.sin(phi)) if y/np.sin(phi)<0: theta+=math.pi return [theta,phi] if __name__=='__main__': # 载入网格 mesh=tri.load(fileName) # 获得网格顶点(x,y,z)对应的(theta,phi) numV=len(mesh.vertices) angles=np.zeros([numV,2]) for i in range(len(mesh.vertices)): v=mesh.vertices[i] [angles[i,0],angles[i,1]]=get_angles(v[0],v[1],v[2]) # 求解方程:x(theta,phi)=对m,l求和 a^m_lY^m_l(theta,phi) 解出系数a^m_l # 得到每个theta,phi对应的x X,Y,Z=np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]) for i in range(len(mesh.vertices)): X[i],Y[i],Z[i]=mesh.vertices[i,0],mesh.vertices[i,1],mesh.vertices[i,2] # 求出Y^m_l(theta,phi)作为矩阵系数 sph_harm_values=np.zeros([numV,(bw+1)*(bw+1)]) for i in range(numV): for l in range(bw): for m in range(-l,l+1): sph_harm_values[i,l*(l+1)+m]=sp.sph_harm(m,l,angles[i,0],angles[i,1]) print('系数矩阵维数:{}'.format(sph_harm_values.shape)) # 求解方程组,得到球谐分解系数 a_x=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,X,rcond=None)[0] a_y=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Y,rcond=None)[0] a_z=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Z,rcond=None)[0] # 从系数恢复的x,y,z坐标,存为新的点云用于比较 x=np.matmul(sph_harm_values,a_x) y=np.matmul(sph_harm_values,a_y) z=np.matmul(sph_harm_values,a_z) with open(outName,'w') as output: for i in range(len(x)): output.write("v %f %f %f\n"%(x[i,0],y[i,0],z[i,0]))

解释代码:def main(args): obj_names = np.loadtxt(args.obj_file, dtype=str) N_map = np.load(args.N_map_file) mask = cv2.imread(args.mask_file, 0) N = N_map[mask > 0] L = np.loadtxt(args.L_file) if args.stokes_file is None: stokes = np.tile(np.array([[1, 0, 0, 0]]), (len(L), 1)) else: stokes = np.loadtxt(args.stokes_file) v = np.array([0., 0., 1.], dtype=float) H = (L + v) / np.linalg.norm(L + v, axis=1, keepdims=True) theta_d = np.arccos(np.sum(L * H, axis=1)) norm = np.linalg.norm(L - H, axis=1, keepdims=True) norm[norm == 0] = 1 Q = (L - H) / norm for i_obj, obj_name in enumerate(obj_names[args.obj_range[0]:args.obj_range[1]]): print('===== {} - {} start ====='.format(i_obj, obj_name)) obj_name = str(obj_name) pbrdf = PBRDF(os.path.join(args.pbrdf_dir, obj_name + 'matlab', obj_name + 'pbrdf.mat')) ret = Parallel(n_jobs=args.n_jobs, verbose=5, prefer='threads')([delayed(render)(i, pbrdf, n, L, stokes, H, theta_d, Q) for i, n in enumerate(N)]) ret.sort(key=lambda x: x[0]) M = np.array([x[1] for x in ret], dtype=float) if args.save_type != 'raw': M = M / M.max() pimgs = np.zeros((len(L), 4) + N_map.shape) pimgs[:, :, mask > 0] = M.transpose(2, 1, 0, 3) out_path = os.path.join(args.out_dir, obj_name) makedirs(out_path) print('Saving images...') fnames = [] for i, imgs in enumerate(tqdm(pimgs)): if args.save_type == 'npy' or args.save_type == 'raw': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.npy'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) np.save(os.path.join(out_path, fname), img) elif args.save_type == 'png': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.png'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) img = img * np.iinfo(np.uint16).max img = img[..., ::-1] cv2.imwrite(os.path.join(out_path, fname), img.astype(np.uint16)) np.save(os.path.join(out_path, 'normal_gt.npy'), N_map) shutil.copyfile(args.mask_file, os.path.join(out_path, 'mask.png')) shutil.copyfile(args.L_file, os.path.join(out_path, 'light_directions.txt')) print('===== {} - {} done ====='.format(i_obj, obj_name))

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