corners[2] = new XYZ(bbox.Max.X, bbox.Max.Y, bbox.Min.Z);
时间: 2023-12-20 15:03:27 浏览: 136
这行代码看起来是在为一个三维包围盒定义八个顶点中的第三个顶点赋值。具体来说,它创建了一个新的 `XYZ` 对象,其中 X 坐标等于包围盒的最大 X 坐标,Y 坐标等于包围盒的最大 Y 坐标,Z 坐标等于包围盒的最小 Z 坐标。然后,该新对象被分配给 corners 数组中的第三个元素,也就是 corners[2]。这可能是在计算三维物体的表面或边界时使用的代码。
相关问题
corners = np.float32([bbox[0], bbox[1], bbox[2], bbox[3]]) IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1
这个错误可能是由于 `bbox` 变量的值不正确导致的。具体来说,它在尝试访问 `bbox` 中的索引 1 时遇到了问题,因为 `bbox` 的长度为 1,所以它没有索引 1。
如果 `bbox` 是一个列表或数组,你可以通过检查其长度来确保其具有正确的值。例如,你可以使用以下代码:
```python
if len(bbox) < 4:
# 处理 bbox 值不正确的情况
else:
corners = np.float32([bbox[0], bbox[1], bbox[2], bbox[3]])
```
另外,你还需要确保 `bbox` 中的值符合你的期望,并且在使用 `corners` 变量时进行适当的检查,以避免类似的错误。
def save_kitti_format(sample_id, calib, bbox3d, kitti_output_dir, scores, img_shape): corners3d = kitti_utils.boxes3d_to_corners3d(bbox3d) img_boxes, _ = calib.corners3d_to_img_boxes(角3d) img_boxes[:, 0] = np.clip(img_boxes[:, 0], 0, img_shape[1] - 1) img_boxes[:, 1] = np.clip(img_boxes[:, 1], 0, img_shape[0] - 1) img_boxes[:, 2] = np.clip(img_boxes[:, 2], 0, img_shape[1] - 1) img_boxes[:, 3] = np.clip(img_boxes[:, 3], 0, img_shape[0] - 1) img_boxes_w = img_boxes[:, 2] - img_boxes[:, 0] img_boxes_h = img_boxes[:, 3] - img_boxes[:, 1] box_valid_mask = np.logical_and(img_boxes_w < img_shape[1] * 0.8, img_boxes_h < img_shape[0] * 0.8) kitti_output_file = os.path.join(kitti_output_dir, '%06d.txt' % sample_id) with open(kitti_output_file, 'w') as f: for k in range(bbox3d.shape[0]): if box_valid_mask[k] == 0: continue x, z, ry = bbox3d[k, 0], bbox3d[k, 2], bbox3d[k, 6] beta = np.arctan2(z, x) alpha = -np.sign(beta) * np.pi / 2 + beta + ry print('%s -1 -1 %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f' % (cfg.CLASSES, alpha, img_boxes[k, 0], img_boxes[k, 1], img_boxes[k, 2], img_boxes[k, 3], bbox3d[k, 3], bbox3d[k, 4], bbox3d[k, 5], bbox3d[k, 0], bbox3d[k, 1], bbox3d[k, 2], bbox3d[k, 6], scores[k]), file=f)解释这段代码,并且根据已知的条件,已知sample_id, 点云的检测结果(x, y, z, w, h, l, yaw), kitti_output_dir, scores, img_shape,calib文件的路径且格式与 KITTI 数据集的标定文件格式相同,要求得到2D检测框的坐标,和alpha,仿写出Python函数,并给出示例
这段代码的功能是将检测结果保存为符合KITTI数据集格式的文件。
以下是根据已知条件编写的Python函数,用于获取2D检测框的坐标和alpha:
```python
import os
import numpy as np
def save_kitti_format(sample_id, calib, detection_result, kitti_output_dir, scores, img_shape):
bbox3d = np.array(detection_result)
corners3d = kitti_utils.boxes3d_to_corners3d(bbox3d)
img_boxes, _ = calib.corners3d_to_img_boxes(corners3d)
img_boxes[:, 0] = np.clip(img_boxes[:, 0], 0, img_shape[1] - 1)
img_boxes[:, 1] = np.clip(img_boxes[:, 1], 0, img_shape[0] - 1)
img_boxes[:, 2] = np.clip(img_boxes[:, 2], 0, img_shape[1] - 1)
img_boxes[:, 3] = np.clip(img_boxes[:, 3], 0, img_shape[0] - 1)
img_boxes_w = img_boxes[:, 2] - img_boxes[:, 0]
img_boxes_h = img_boxes[:, 3] - img_boxes[:, 1]
box_valid_mask = np.logical_and(img_boxes_w < img_shape[1] * 0.8, img_boxes_h < img_shape[0] * 0.8)
kitti_output_file = os.path.join(kitti_output_dir, '%06d.txt' % sample_id)
with open(kitti_output_file, 'w') as f:
for k in range(bbox3d.shape[0]):
if box_valid_mask[k] == 0:
continue
x, z, ry = bbox3d[k, 0], bbox3d[k, 2], bbox3d[k, 6]
beta = np.arctan2(z, x)
alpha = -np.sign(beta) * np.pi / 2 + beta + ry
print('%s -1 -1 %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f' %
(cfg.CLASSES, alpha, img_boxes[k, 0], img_boxes[k, 1], img_boxes[k, 2], img_boxes[k, 3],
bbox3d[k, 3], bbox3d[k, 4], bbox3d[k, 5], bbox3d[k, 0], bbox3d[k, 1], bbox3d[k, 2],
bbox3d[k, 6], scores[k]), file=f)
# Example usage
sample_id = 1
calib = Calib() # Assuming Calib is a class for loading calibration matrix from file
detection_result = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 0.785] # [x, y, z, w, h, l, yaw]
kitti_output_dir = 'path/to/kitti_output'
scores = [0.9, 0.8, 0.7] # Detection scores for each box
img_shape = (640, 480) # Image shape (width, height)
save_kitti_format(sample_id, calib, detection_result, kitti_output_dir, scores, img_shape)
```
请注意,上述代码中的 `Calib()` 类需要根据实际情况进行定义和实现,以便从标定文件中加载校准矩阵。你还需要将 `cfg.CLASSES` 替换为相应的类别名称。另外,确保 `kitti_output_dir` 目录存在,否则需要先创建它。