请根据注释完成python代码：# PREPARE FRAMES NUMBERS--准备帧号 # ! - Test_data 中图片文件的数量，其实一共有133，但是这里序号是从0开始 # ! - 可以选择集成帧的范围-更少的帧 = 更快的运行, 我们取所有帧，效果好一些 #frames_nums = np.arange(0, num_Frames + 1, skip_N_frames) # TSDF PARAMETERS--TSDF算法的参数 # 单位: meter, 0.5cm, 体素大小 # 最大深度限制。在对象分割期间，测试深度帧已经被截断 # INTRINSICS--格式化相机参数 # 输入图片的宽 # 输入图片的高 # 焦距(fx,fy) # 你输入图片的拍摄相机的参数, 使用相机标定方法获取相机内参数矩阵 # 光学中心(cx,cy) # Create intrinsics matrix in the necessary format--格式化相机参数矩阵

import numpy as np

# PREPARE FRAMES NUMBERS
# Test_data 中图片文件的数量，其实一共有133，但是这里序号是从0开始
# 可以选择集成帧的范围-更少的帧 = 更快的运行, 我们取所有帧，效果好一些
num_Frames = 133
skip_N_frames = 1
frames_nums = np.arange(0, num_Frames + 1, skip_N_frames)

# TSDF PARAMETERS
# TSDF算法的参数，单位: meter, 0.5cm, 体素大小
voxel_size = 0.005
trunc_dist = 0.03

# 最大深度限制。在对象分割期间，测试深度帧已经被截断
max_depth = 4.0

# INTRINSICS
# 输入图片的宽
width = 640
# 输入图片的高
height = 480
# 焦距(fx,fy)
fx = 525.0
fy = 525.0
# 你输入图片的拍摄相机的参数, 使用相机标定方法获取相机内参数矩阵
intrinsics_matrix = np.array([[fx, 0, width/2], [0, fy, height/2], [0, 0, 1]])
# 光学中心(cx,cy)
cx = width/2
cy = height/2

# Create intrinsics matrix in the necessary format
intrinsics = {'fx': fx, 'fy': fy, 'cx': cx, 'cy': cy}