[ret,resolution,buffer_r]=vrep.simxGetVisionSensorDepthBuffer2(clientID,cam_h,vrep.simx_opmode_blocking);

时间: 2024-04-02 17:35:31 浏览: 16
这是一个利用V-REP仿真软件的API函数获取视觉传感器深度信息的代码。具体地，它使用了vrep.simxGetVisionSensorDepthBuffer2函数，其中clientID是连接到V-REP的客户端ID，cam_h是视觉传感器对象句柄，vrep.simx_opmode_blocking表示使用阻塞模式进行通信。函数返回三个值，分别为ret、resolution和buffer_r。 其中，ret表示通信状态，如果ret等于vrep.simx_return_ok，则表示通信成功；resolution表示深度图像的分辨率，是一个二元组(x,y)；buffer_r表示深度图像的像素值，是一个一维数组，长度为resolution(1)*resolution(2)。
相关问题

ret_val = base.ApplyConnectors(connector)

这行代码的作用是将 `connector` 变量所代表的单个连接器实体应用到 ANSA 模型中，并将返回值保存在 `ret_val` 变量中。`ret_val` 变量的值取决于所应用的连接器实体在模型中的有效性和正确性。在 ANSA 软件中，`ApplyConnectors()` 函数用于应用连接器实体，以便将模型的各个部分连接在一起。

Select(`ifnull(sum(CASE WHEN b.asid=a.link_id and a.user_type=? then b.sum_order_amt else 0 end),0) as sum_pay_amt, ifnull(sum(CASE WHEN b.asid=a.link_id and a.user_type=? then 1 else 0 end),0) as order_sum, ifnull(sum(CASE WHEN a.stmt_status=1 THEN a.profit ELSE 0 END), 0.00) as sum_profit, ifnull(sum(CASE WHEN a.stmt_status=0 and b.asid=a.link_id and a.user_type=? THEN a.pay_amt+b.sum_order_amt ELSE 0 END), 0.00) as ret_pay_amt`, model.USER_TYPE_SUPPLIER_AGENT, model.USER_TYPE_SUPPLIER_AGENT, model.USER_TYPE_SUPPLIER_AGENT).

这段代码是一个SQL查询语句，使用了`SELECT`关键字来选择多个字段。具体的查询内容如下： - `ifnull(sum(CASE WHEN b.asid=a.link_id and a.user_type=? then b.sum_order_amt else 0 end),0) as sum_pay_amt`：计算满足条件的`b.sum_order_amt`的总和，如果没有满足条件的记录，则返回0。 - `ifnull(sum(CASE WHEN b.asid=a.link_id and a.user_type=? then 1 else 0 end),0) as order_sum`：计算满足条件的记录数，如果没有满足条件的记录，则返回0。 - `ifnull(sum(CASE WHEN a.stmt_status=1 THEN a.profit ELSE 0 END), 0.00) as sum_profit`：计算`a.profit`字段的总和，但仅针对`a.stmt_status`等于1的记录进行计算，如果没有满足条件的记录，则返回0.00。 - `ifnull(sum(CASE WHEN a.stmt_status=0 and b.asid=a.link_id and a.user_type=? THEN a.pay_amt+b.sum_order_amt ELSE 0 END), 0.00) as ret_pay_amt`：计算满足条件的`a.pay_amt+b.sum_order_amt`字段的总和，但仅针对`a.stmt_status`等于0、`b.asid=a.link_id`和`a.user_type=?`的记录进行计算，如果没有满足条件的记录，则返回0.00。 这些查询字段将作为结果的列，并分别命名为`sum_pay_amt`、`order_sum`、`sum_profit`和`ret_pay_amt`。其中，`?`是一个占位符，用于将`model.USER_TYPE_SUPPLIER_AGENT`的值填充到查询中。

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de4dot Reactor v4_.NetReactor_www.mod.ret_reactor4.9脱壳_unpacker_

.net reactor脱壳器，可脱.net reactor4.9以下版本

import cv2 import socket import numpy as np server_ip = '10.132.11.225' server_port = 8000 cap = cv2.VideoCapture(0) client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) client_socket.connect((server_ip, server_port)) while True: ret, frame = cap.read() if ret: _, img_encoded = cv2.imencode('.jpg', frame) img_bytes = np.array(img_encoded).tobytes() client_socket.sendall(img_bytes) else: break cap.release() client_socket.close()增加一个可视化窗口并根据一个按键来拍摄照片

ret, frame = cap.read() cv2.imshow('frame', frame) # 显示视频帧 key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord('s'): # 当按下's'键时，拍摄照片 _, img_encoded = cv2.imencode('.jpg', frame) img_bytes =...

为什么这个循环只循环了一次：df_ret = DataFrame(columns=[" 标题","日期"]) count =1 for tag in soup.find_all('ul', class_='win8mi_latest_5slist'): m_name = tag.find('a').get('title') m_date = tag.find('li') m_date_1 = m_date.findAll('span') df_ret.loc[count] = [m_name, m_date_1] print(df_ret.head()) count = count + 1 df_ret.to_csv('碳汇.csv', encoding= 'gbk')

这个循环只循环了一次的原因是因为在循环内部的代码块中，df_ret.to_csv('碳汇.csv', encoding= 'gbk')语句被移动到了循环外部，因此只有循环结束后才会将结果写入到文件中，导致每次循环得到的结果都被覆盖了。...

解释android studio代码：boolean ret_init = veinvisualization.Init(getAssets());

这是一个调用 veinvisualization 库中的 Init 函数的代码，该函数需要传入一个参数 getAssets()，并返回一个布尔值 ret_init，表示初始化是否成功。具体的实现细节需要查看 veinvisualization 库的文档或源代码。

ret,img_threshold = cv2.threshold(img_laplace,3,40,cv2.THRESH_BINARY) plt.imshow(img) contours,hierarchy = cv2.findContours(img_threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 为什么错了

如果你使用的是OpenCV 2.x版本，那么返回值只有两个，格式是contours,hierarchy = cv2.findContours(img_threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)。但是如果你使用的是OpenCV 3.x或者4.x版本，那么...

ret,binary_img = cv2.threshold(gray_img, threshold_value, max_value, cv2.THRESH_BINARY)

这段代码使用了OpenCV库中的threshold函数对灰度图像进行二值化处理。具体而言，它会将灰度值大于阈值threshold_value的像素设为最大值max_...处理后的图像被保存在binary_img中，函数的返回值ret表示所选定的阈值。

这段代码是什么意思？import ansa from ansa import base from ansa import constants def main(): geb_bc = base.GetEntity(constants.NASTRAN, 'GEB_BC', 1) ret_val = base.ApplyGenericEntities(geb_bc) print(ret_val) #or for a matrix... def main(): all_geb_bc = base.CollectEntities(constants.NASTRAN, None, 'GEB_BC') ret_val = base.ApplyGenericEntities(all_geb_bc) print(ret_val)

这段代码使用了 ANSA 软件的 Python API，它的作用是将 NASTRAN 类型的 GEB_BC 实体应用到模型中...函数返回值 ret_val 是一个布尔值，指示实体是否成功应用到模型中。最后，通过 print 函数将返回值输出到控制台。

import cv2 import socket import numpy as np server_ip = '10.132.11.225' server_port = 8000 cap = cv2.VideoCapture(0) client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) client_socket.connect((server_ip, server_port)) while True: ret, frame = cap.read() cv2.imshow('frame', frame) # 显示视频帧 key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord('s'): # 当按下's'键时，拍摄照片 _, img_encoded = cv2.imencode('.jpg', frame) img_bytes = np.array(img_encoded).tobytes() client_socket.sendall(img_bytes) elif key == ord('q'): # 当按下'q'键时，退出程序 break cap.release() cv2.destroyAllWindows() client_socket.close()优化一下可以连续拍照

ret, frame = cap.read() cv2.imshow('frame', frame) # 显示视频帧 key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord('s'): # 当按下's'键时，拍摄照片 _, img_encoded = cv2.imencode('.jpg', frame) img_bytes ...

class Hypergraph_Infomax(nn.Module): def __init__(self): super(Hypergraph_Infomax, self).__init__() self.Hypergraph = Hypergraph() self.readout = AvgReadout() self.sigm = nn.Sigmoid() self.disc = Discriminator() def forward(self, eb_pos, eb_neg): h_pos = self.Hypergraph(eb_pos) c = self.readout(h_pos) score = self.sigm(c) h_neg = self.Hypergraph(eb_neg) ret = self.disc(score, h_pos, h_neg) return h_pos, ret

这段代码实现了一个名为Hypergraph_Infomax的神经网络模型，用于对超图进行信息最大化学习。该模型由三个子模块组成： ...最后，将score、h_pos和h_neg输入到Discriminator中，得到ret作为模型的输出。

请改进以下代码 def webhook(): if request.method == 'GET': verify_token = request.headers.get('X-Gitlab-Token') if verify_token == WEBHOOK_VERIFY_TOKEN: return jsonify({'status': 'success'}), 200 else: return jsonify({'status': 'bad token'}), 401 elif request.method == 'POST': verify_token = request.headers.get('X-Gitlab-Token') if verify_token == WEBHOOK_VERIFY_TOKEN: print(request.get_json()) project_id = request.get_json().get('project').get('id') project_name = request.get_json().get('project').get('name') project_git_http_url = request.get_json().get('project').get('git_http_url') ref = request.get_json().get('ref') commit_id = request.get_json().get('commits')[0].get('id') modified = request.get_json().get('commits')[0].get('modified') # # 获取项目id,执行合并处理 retcode = subprocess.call('python3.5 {0} "{1}" "{2}" "{3}" "{4}" "{5}" '.format(pyfile, project_id, project_name, ref, commit_id, modified), shell=True) if retcode == 0: return jsonify({'status': 'success'}), 200 else: return jsonify({'status': 'error'}), 503 else: return jsonify({'status': 'bad token'}), 401 else: abort(400)

2. 将重复代码封装成函数，减少代码量并提高可维护性。 3. 使用 f-string 格式化字符串，提高代码可读性。 改进后的代码如下： python from flask import Flask, request, jsonify, abort import subprocess ...

def find_center(img): h, w = img.shape roi_h = int(h * 2 / 3) roi_img = img[roi_h:, :] img_blur = cv2.GaussianBlur(roi_img, (15, 15), 0) # 高斯模糊 ret, th2 = cv2.threshold(img_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) g2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) open_img = cv2.morphologyEx(th2, cv2.MORPH_OPEN, g2, iterations=3) x_sum = np.sum(open_img, axis=0) x_point = np.where(x_sum > 0) point_x = int((x_point[0][0] + x_point[0][-1]) / 2) # print(roi_h, w) # np.savetxt('reshape_data.txt', x_point, delimiter=' ', fmt='%i') return point_x 转c++

#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int find_center(Mat img) { int h = img.rows; int w = img.cols; int roi_h = h * 2 / 3; Mat roi_img = img(Rect(0, roi_h, w, h - roi_h)); Mat img_...

filelist = os.listdir(path) # 读取文件夹下的所有文件 print(filelist) for item in filelist: if item.endswith('.avi'): # 根据自己的视频文件后缀来写，我的视频文件是mp4格式 print(item) try: src = os.path.join(path, item) vid_cap = cv2.VideoCapture(src) # 传入视频的路径 while True: ret, frame = cap.read() # 读取视频帧 if not ret: break # a = cv2.imread(file_root + '/' + img_name, 0) r = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0, 0) # 高斯滤波 t, rst = cv2.threshold(r, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化 k = np.ones((3, 3), np.uint8) # 形态学操作——开运算 opening = cv2.morphologyEx(rst, cv2.MORPH_OPEN, k) contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) n = len(contours) # 熔池轮廓，和个别飞溅的轮廓 n=轮廓的数量 one_pic_list = [] for i in range(n): contour_area = cv2.contourArea(contours[i]) one_pic_list.append(contour_area) max_contours = max(one_pic_list) contours_list.append(max_contours) print(len(contours_list)) # 熔池轮廓的个数 mat_file_path = os.path.join(save_path, item.split(".")[0]) sio.savemat( mat_file_path, {'data': contours_list})

t, rst = cv2.threshold(r, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化 k = np.ones((3, 3), np.uint8) # 形态学操作——开运算 opening = cv2.morphologyEx(rst, cv2.MORPH_OPEN, k) contours, hierarchy = cv2....

这段代码是什么意思？import ansa from ansa import base from ansa import constants def main(): # In case of a single Connector connector = base.GetEntity(constants.NASTRAN, 'CONNECTOR_ENTITY', 1) ret_val = base.ApplyConnectors(connector) print(ret_val) # In case of a list of Connectors all_connectors = base.CollectEntities(constants.NASTRAN, None, 'CONNECTOR_ENTITY') ret_val = base.ApplyConnectors(all_connectors) print(ret_val)

这段代码是一个 Python 脚本，它使用了 ANSA 软件提供的 API 接口。首先，它从 ANSA 库中导入了 base 和 ...最后，它打印出每个应用程序的返回值 ret_val。这段代码的作用是应用连接器实体到 ANSA 模型中。

def data2file(ret): file_name = (datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(hours=8)).strftime("%Y%m%d%H") + '.txt' file_path = os.path.join(file_dir, file_name) with open(file_path, 'a') as file_object: file_object.write('\n'.join(ret)) file_object.write('\n')

def data2file(ret, file_name=None): if not file_name: file_name = (datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(hours=8)).strftime("%Y%m%d%H") + '.txt' file_path = pathlib.Path(file_dir) / file_name ...

解释这段代码：def test_dbuser_default(self): print "\n-重启服务" self.start_orangedb() self.exec_sql("/* {\"tbl\":\"es_order_50\"} */ drop table if exists es_order_50") self.exec_sql("/* {\"tbl\":\"es_order_50\"} */ create table es_order_50 (id bigint, name text)") #执行写操作 self.exec_sql("insert into es_order_50 (id, name) values (3, 'zzzz') /* {[Write_Interval\@before]} */") expect_str = "...*OK...*127.0.0.1:3307...*insert into" ret1 = self.checkFileTimeout(expect_str, "dbproxy.log") #执行读操作 self.exec_sql("select * from es_order_50 /* {[Write_Interval\@after]} */") expect_str = "...*OK...*127.0.0.1:3308...*select" ret2 = self.checkFileTimeout(expect_str, "dbproxy.log") ret = (ret1 ==ret2 == True) self.case_name = sys._getframe().f_code.co_name self.case_flag = ret assert ret

8. 判断ret1和ret2是否都为True，如果是，则返回True，否则返回False。 9. 设置测试用例的名称为"test_dbuser_default"，并将测试结果保存到case_flag变量中。 10. 最后使用assert语句判断case_flag是否为True，如果...

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