seg.setOptimizeCoefficients(true); // Mandatory-设置目标几何形状 seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); //分割方法:随机采样法 seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);seg.segment(*inliers, *coefficients);
时间: 2024-02-01 22:12:15 浏览: 33
这段代码是使用PCL库中的随机采样一致性算法(RANSAC)对点云进行平面分割。其中,`setOptimizeCoefficients(true)`用于设置是否对模型参数进行优化,`setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE)`指定分割的目标几何形状为平面,`setMethodType(pcl::SAC_RANSAC)`指定使用RANSAC算法进行分割。最后,`segment(*inliers, *coefficients)`实际执行了点云分割操作,将分割出的平面模型参数存储在`coefficients`中,分割出的点云内点的索引存储在`inliers`中。
相关问题
subtools/makeFeatures.sh --pitch true --pitch-config subtools/conf/pitch.conf data/mfcc_23_pitch/seg mfcc subtools/conf/sre-mfcc-23.conf
这个命令看起来是在使用 subtools/makeFeatures.sh 脚本生成音频特征。根据命令的参数,它将包括基频(pitch)信息,并使用 subtools/conf/pitch.conf 配置文件来设置基频计算的相关参数。生成的特征将保存在 data/mfcc_23_pitch/seg 目录下,并且特征类型为 mfcc,使用 subtools/conf/sre-mfcc-23.conf 配置文件来设置 MFCC 特征提取的相关参数。
这个命令的目的似乎是在进行语音处理或语音识别任务时,生成包含基频和 MFCC 特征的音频特征文件。具体的操作和工具可能会根据你使用的 subtools 脚本或库而有所不同。如果你还有其他问题或需要更多帮助,请提供更多上下文和详细信息。
如何在https://github.com/lancopku/pkuseg-python中找到seg.train的代码
在 pkuseg-python 仓库中,seg.py 文件包含了 pkuseg 的主要代码实现。在 seg.py 文件中,可以找到 `train()` 函数的定义。具体而言,该函数定义在以下位置:
```python
def train(self, train_path, model_path, **kwargs):
# ...
}
```
`train()` 函数的第一个参数是训练数据的文件路径,第二个参数是最终模型的保存路径。您可以根据自己的需求修改这些参数。
如果您想要详细了解 `train()` 函数的实现细节,可以阅读 seg.py 文件中的注释和代码。