这段代码是啥意思：list_pts_blue = [[0, h / 2], [0, h / 2 + 20], [w, h / 2 + 20], [w, h / 2]] ndarray_pts_blue = np.array(list_pts_blue, np.int32) polygon_blue_value_1 = cv2.fillPoly(mask_image_temp, [ndarray_pts_blue], color=1) polygon_blue_value_1 = polygon_blue_value_1[:, :, np.newaxis] # 填充第二个撞线polygon（黄色） mask_image_temp = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8) list_pts_yellow = [[0, h / 2 + 70], [0, h / 2 + 90], [w, h / 2 + 90], [w, h / 2 + 70]] ndarray_pts_yellow = np.array(list_pts_yellow, np.int32) polygon_yellow_value_2 = cv2.fillPoly(mask_image_temp, [ndarray_pts_yellow], color=2) polygon_yellow_value_2 = polygon_yellow_value_2[:, :, np.newaxis]

这段代码是使用 OpenCV 库对图像进行多边形填充的操作。首先，创建一个空的掩膜图像 `mask_image_temp`，大小为 `(height, width)`，数据类型为 `np.uint8`。然后，定义了两个多边形的顶点坐标列表 `list_pts_blue` 和 `list_pts_yellow`。

对于第一个多边形（蓝色），将顶点坐标列表转换为 NumPy 数组 `ndarray_pts_blue`，数据类型为 `np.int32`。然后使用 `cv2.fillPoly()` 函数将这个多边形填充到 `mask_image_temp` 中，颜色值为 1。最后，将填充后的结果 `polygon_blue_value_1` 添加一个额外的维度，变成三维数组。

对于第二个多边形（黄色），类似地，将顶点坐标列表转换为 NumPy 数组 `ndarray_pts_yellow`，数据类型为 `np.int32`。然后使用 `cv2.fillPoly()` 函数将这个多边形填充到另一个新的 `mask_image_temp` 中，颜色值为 2。同样，将填充后的结果 `polygon_yellow_value_2` 添加一个额外的维度，变成三维数组。

这段代码的作用是创建两个特定形状的多边形掩膜，并将其用不同的颜色值填充到相应的掩膜图像中。这样可以在后续的图像处理中使用这些掩膜来提取或操作特定区域的图像。

相关问题

root 10760 1 0 May31 ? 00:00:00 /bin/sh bin/mysqld_safe --user=mysql mysql 11402 10760 0 May31 ? 00:39:17 /usr/local/mysql/bin/mysqld --basedir=/usr/local/mysql --datadir=/data/mysql/data --plugin-dir=/usr/local/mysql/lib/plugin --user=mysql --log-error=/data/mysql/logs/error.log --pid-file=/data/mysql/run/mysql.pid --socket=/data/mysql/run/mysql.sock --port=3306 taapp 22245 22193 0 13:12 pts/0 00:00:00 grep --color=auto mysql

根据你提供的信息，可以看到有一个名为 `mysqld_safe` 的进程在运行，并且它的进程ID为 `10760`，父进程ID为 `1`，说明它是由系统启动的守护进程。另外，你提供的信息还显示了一个名为 `mysqld` 的进程在运行，并且它的进程ID为 `11402`，这是 MySQL 服务的主进程，用于处理客户端的请求。

因此，根据你提供的信息，可以判断 MySQL 服务已经安装并正在运行。另外，你运行的 `grep` 命令也出现在了进程列表中，但它只是正在查找包含 `mysql` 字符串的进程，并不是 MySQL 服务本身，因此可以忽略。

pts_4d = torch.cat([points, points.new_ones(size=(num_points, 1))], dim=-1) pts_2d = pts_4d @ lidar2img_rt[view_idx].t() # pts_2d = pts_4d @ lidar2img_rt.t() pts_2d[:, 2] = torch.clamp(pts_2d[:, 2], min=1e-5) pts_2d[:, 0] /= pts_2d[:, 2] pts_2d[:, 1] /= pts_2d[:, 2] # img transformation: scale -> crop -> flip # the image is resized by img_scale_factor img_coors = pts_2d[:, 0:2] * img_scale_factor img_coors -= img_crop_offset

这段代码的作用是将点云数据从激光雷达坐标系转换到图像坐标系。具体来说，首先将点云坐标加上一个齐次坐标1，变成4维坐标。然后通过lidar2img_rt矩阵将点云坐标变换到图像坐标系下。接着将变换后的坐标系中的z轴坐标值进行限制，避免其小于1e-5。最后将x、y坐标值除以z坐标值，得到在图像中的坐标值。最后，将图像坐标系中的坐标进行缩放和平移，并进行图像的翻转操作。