BoundingBoxXYZ boundingBox = element.get_BoundingBox(null);

时间: 2024-01-22 08:02:05 浏览: 136
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BoundingBox标注工具

这段代码是从 Autodesk Revit API 中的类库中获取元素的包围盒（BoundingBox）信息，其中 element 是 Revit 中的一个元素对象。BoundingBoxXYZ 是 Revit API 中的一个类，表示一个三维包围盒，包含了最小和最大的三维坐标值。这里的 null 参数表示获取包围盒时不考虑任何变换，即获取元素的本地包围盒。
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video2-frame.rar_bounding box_matlab foreground_objects

this code uses to convert a video into frames and contains a code for draw a bounding box around foreground objects

def dectshow(self, org_img, boxs, height, width): img = org_img.copy() count = 0 for i in boxs: count += 1 for box in boxs: boundingBox = BoundingBox() boundingBox.probability =np.float64(box[4]) # confidence boundingBox.xmin = np.int64(box[0]) # xmin boundingBox.ymin = np.int64(box[1]) boundingBox.xmax = np.int64(box[2]) boundingBox.ymax = np.int64(box[3]) boundingBox.num = np.int16(count) boundingBox.Class = box[-1] if box[-1] in self.classes_colors.keys(): color = self.classes_colors[box[-1]] else: color = np.random.randint(0, 183, 3) self.classes_colors[box[-1]] = color cv2.rectangle(img, (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])), (int(color[0]),int(color[1]), int(color[2])), 2) cv2.putText(img, box[-1], (int(box[0]), int(box[1])-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) self.boundingBoxes.bounding_boxes.append(boundingBox) self.position_pub.publish(self.boundingBoxes) self.publish_image(img, height, width) cv2.imshow('YOLOv5', img) ：代码解读

该方法首先复制原始图像，然后遍历物体边界框列表，并为每个边界框创建一个 BoundingBox 对象，其中包含边界框的位置、置信度、类别等信息。然后，对于每个边界框，使用 OpenCV 的 cv2.rectangle 函数在图像上...

axis_aligned_bounding_box = pcd.get_axis_aligned_bounding_box() axis_aligned_bounding_box.color = (1, 0, 0)

这段代码是用于获取点云数据...其中，pcd代表点云数据，get_axis_aligned_bounding_box()是获取轴对齐边界框的函数。通过将axis_aligned_bounding_box的颜色属性设置为(1, 0, 0)，即红色，可以将边界框的颜色改为红色。

mask_box = np.zeros_like(mask_k) mask_box = cv2.drawContours( mask_box, [box.astype(int)], 0, 255, cv2.FILLED) mask_c = np.logical_and(mask_box == 255, mask_k == 255)

这段代码的作用是利用旋转bounding box来对二值掩膜进行裁剪，具体来说，它执行了以下几个步骤： 1.创建一个和原始掩膜大小相同的全零数组mask_box； 2.使用cv2.drawContours函数将旋转bounding box绘制在mask_box...

trigger = world.try_spawn_actor(world.get_blueprint_library().find('sensor.other.trigger_volume'), IndexError: blueprint 'sensor.other.trigger_volume' not found

trigger.set_box(carla.BoundingBox(start_point, end_point)) # 注册触发器的回调函数 def on_trigger(other_actor): print("触发器被触发") trigger.listen(on_trigger) 在这个例子中，我们将YOUR_...

# 计算包围盒体积 bbox_volume = pcd.get_axis_aligned_bounding_box().volume() # 计算点云体积 point_volume = points.shape[0] * np.mean(np.linalg.norm(points, axis=1)) ** 3 / 6 * np.pi这两段代码的原理是什么

具体实现中，可以使用PointCloud类的get_axis_aligned_bounding_box()方法来获取点云的包围盒，然后调用volume()方法计算该包围盒的体积。 2. 计算点云体积： 对于点云而言，其体积可以近似看作是一组点构成的不...

请详细解释下这段代码void FaceTracker::OnNewFaceData( const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces) { // Given |f1| and |f2| from two different (usually consecutive) frames, treat // the two rectangles as the same face if their position delta is less than // kFaceDistanceThresholdSquare. // // This is just a heuristic and is not accurate in some corner cases, but we // don't have face tracking. auto is_same_face = [&](const Rect<float>& f1, const Rect<float>& f2) -> bool { const float center_f1_x = f1.left + f1.width / 2; const float center_f1_y = f1.top + f1.height / 2; const float center_f2_x = f2.left + f2.width / 2; const float center_f2_y = f2.top + f2.height / 2; constexpr float kFaceDistanceThresholdSquare = 0.1 * 0.1; const float dist_square = std::pow(center_f1_x - center_f2_x, 2.0f) + std::pow(center_f1_y - center_f2_y, 2.0f); return dist_square < kFaceDistanceThresholdSquare; }; for (const auto& f : faces) { FaceState s = { .normalized_bounding_box = Rect<float>( f.bounding_box.x1 / options_.active_array_dimension.width, f.bounding_box.y1 / options_.active_array_dimension.height, (f.bounding_box.x2 - f.bounding_box.x1) / options_.active_array_dimension.width, (f.bounding_box.y2 - f.bounding_box.y1) / options_.active_array_dimension.height), .last_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(), .has_attention = std::fabs(f.pan_angle) < options_.pan_angle_range}; bool found_matching_face = false; for (auto& known_face : faces_) { if (is_same_face(s.normalized_bounding_box, known_face.normalized_bounding_box)) { found_matching_face = true; if (!s.has_attention) { // If the face isn't looking at the camera, reset the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Max(); } else if (!known_face.has_attention && s.has_attention) { // If the face starts looking at the camera, start the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); } else { s.first_detected_ticks = known_face.first_detected_ticks; } known_face = s; break; } } if (!found_matching_face) { s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); faces_.push_back(s); } } // Flush expired face states. for (auto it = faces_.begin(); it != faces_.end();) { if (ElapsedTimeMs(it->last_detected_ticks) > options_.face_phase_out_threshold_ms) { it = faces_.erase(it); } else { ++it; } } }

这段代码是一个人脸追踪器的实现，输入参数是一个包含多个人脸信息的向量faces。该函数会对每个人脸进行处理，首先将人脸的位置和大小进行归一化，然后遍历已知人脸向量faces_，判断该人脸是否与已知人脸的位置相近...

import numpy as np import open3d as o3d # 读取pcd文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud(r"E:\BISHE\pcd\output2.pcd") # 获取点云数据 points = np.asarray(pcd.points) # 计算包围盒体积 bbox_volume = pcd.get_axis_aligned_bounding_box().volume() # 计算点云体积 point_volume = points.shape[0] * np.mean(np.linalg.norm(points, axis=1)) ** 3 / 6 * np.pi # 打印结果 print("Bounding box volume:", bbox_volume) print("Point cloud volume:", point_volume)请在这段函数最后添加一些代码，功能为生成一个txt文件，内容为bbox_volume和point_volume这两个变量

f.write("Bounding box volume: {}\n".format(bbox_volume)) f.write("Point cloud volume: {}\n".format(point_volume)) print("Volume data saved to volume.txt") 这段代码会在程序执行完毕后，生成一个名...

import open3d as o3d import numpy as np pcd = o3d.io.read_point_cloud("data.pcd") points = np.asarray(pcd.points) bbox = pcd.get_axis_aligned_bounding_box() bbox_points = np.asarray(bbox.get_box_points()) vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window() vis.add_geometry(pcd) bbox_lines = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,0], [4,5],[5,6],[6,7],[7,4], [0,4],[1,5],[2,6],[3,7]] bbox_colors = [[1,0,0] for i in range(len(bbox_lines))] line_set = o3d.geometry.LineSet( points=o3d.utility.Vector3dVector(bbox_points), lines=o3d.utility.Vector2iVector(bbox_lines), ) line_set.colors = o3d.utility.Vector3dVector(bbox_colors) vis.add_geometry(line_set) labels = np.zeros(points.shape[0]) eps = 0.1 min_points = 10 for i in range(points.shape[0]): if labels[i] != 0: continue neighbors = np.where(np.sum((points - points[i])2, axis=1) < eps2)[0] if neighbors.shape[0] < min_points: labels[i] = -1 else: labels[neighbors] = i+1 cluster_colors = [[np.random.uniform(0, 1), np.random.uniform(0, 1), np.random.uniform(0, 1)] for i in range(np.max(labels))] for i in range(np.max(labels)): if i == -1: continue cluster_points = points[labels==i,:] cluster_pcd = o3d.geometry.PointCloud() cluster_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(cluster_points) cluster_pcd.paint_uniform_color(cluster_colors[i]) vis.add_geometry(cluster_pcd) vis.run() vis.destroy_window() open3d未响应

这段代码使用了Open3D库进行点云可视化和聚类分析，但是你运行时遇到了未响应的问题。可能是因为点云数据量过大，或者你的电脑性能不足以处理这段代码。你可以尝试使用更小的数据集进行测试，或者提高电脑的性能。...

for i in np.arange(len(radar_lines)): radar_line=radar_lines[i] pcd_line=pcd_lines[i] pcd_obj = Object3d(pcd_line) center = np.array(pcd_obj.t) center[2] = center[2]+pcd_obj.h # ry=obj.ry heading_angle = -pcd_obj.ry - np.pi / 2 R = rotz((heading_angle)) # only boundingbox range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, pcd_obj.h) # all vertical range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, 10) # print(center,obj.ry,range) bbx = o3d.geometry.OrientedBoundingBox(center, R, range) cropped_cloud = pcd.crop(bbx) # if set colors # colors = [[0, 255, 0] for i in np.arange(len(cropped_cloud.points))] # cropped_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) o3d.visualization.draw_geometries([cropped_cloud, bbx]) print(pcd_obj.h) radar_obj = Object2d(radar_line) center = [radar_obj.box2d[0], radar_obj.box2d[1]] w = radar_obj.box2d[2] h = radar_obj.box2d[3] angle = radar_obj.angle # rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints((center, (w, h), angle)) print(box) box = np.int0(box) cv2.drawContours(im, [box], 0, (0, 0, 255), 2) mask = np.zeros_like(im) # 使用旋转框的角点绘制多边形掩膜 cv2.drawContours(mask, [box], 0, (255, 255, 255), -1) # 使用掩膜提取旋转框内的像素 masked_image = cv2.bitwise_and(im, mask) cv2.imshow("2d bbx", masked_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是用Python编写的，主要是处理雷达和点云数据、绘制3D边界框和2D包围框以及提取像素等操作。具体来说，它的主要流程如下： 1. 遍历每个雷达线和点云线，分别获取对象中心、朝向角度和边界框大小等信息。...

解释=for (size_t j = 0; j < res.size(); j++) { cv::Rect r = get_rect(img, res[j].bbox); res_array[j][0] = r.x; res_array[j][1] = r.y; res_array[j][2] = r.width; res_array[j][3] = r.height; res_array[j][4] = res[j].class_id; res_array[j][5] = res[j].conf; }

其中，res是目标检测算法返回的所有目标信息，包括目标的bbox（bounding box）信息、类别和置信度等信息。for循环遍历所有目标，对于每个目标，通过调用get_rect函数获取其矩形框的信息，并将其保存到一个cv::Rect...

box_dis = np.linalg.norm((box - box[0]), axis=1) sorted_idx = np.argsort(box_dis) boxW = box_dis[sorted_idx[1]] boxh = box_dis[sorted_idx[2]]

这段代码计算旋转bounding box的宽和高，具体来说，它执行了以下几个步骤： 1.计算旋转bounding box中四个顶点与第一个顶点的欧氏距离，并存储在box_dis数组中； 2.根据欧氏距离从小到大的顺序，对box_dis数组进行...

为我解释每一行代码，增加注释 else: while 1: # Find haar cascade to draw bounding box around face ret, frame = cap.read() if frame is None: break facecasc = cv2.CascadeClassifier( r'D:\pythonProject\haarcascade_frontalface_default.xml') gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = facecasc.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y - 50), (x + w, y + h + 10), (255, 0, 0), 2) roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] cropped_img = np.expand_dims(np.expand_dims(cv2.resize(roi_gray, (48, 48)), -1), 0) prediction = model.predict(cropped_img) maxindex = int(np.argmax(prediction)) cv2.putText(frame, emotion_dict[maxindex], (x + 20, y - 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) videoWriter.write(frame) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF return s_path

# Find haar cascade to draw bounding box around face ret, frame = cap.read() if frame is None: break 通过cap.read()读取摄像头中的一帧图像，如果读取失败则退出循环。 facecasc = cv2....

解释代码： def detect_cma(self): # pass model = self.model output_size = self.output_size # source = self.img2predict # file/dir/URL/glob, 0 for webcam imgsz = [640, 640] # inference size (pixels) conf_thres = 0.25 # confidence threshold iou_thres = 0.45 # NMS IOU threshold max_det = 1000 # maximum detections per image # device = self.device # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img = False # show results save_txt = False # save results to *.txt save_conf = False # save confidences in --save-txt labels save_crop = False # save cropped prediction boxes nosave = False # do not save images/videos classes = None # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms = False # class-agnostic NMS augment = False # ugmented inference visualize = False # visualize features line_thickness = 3 # bounding box thickness (pixels) hide_labels = False # hide labels hide_conf = False # hide confidences half = False # use FP16 half-precision inference dnn = False # use OpenCV DNN for ONNX inference source = str(self.vid_source) device = select_device(self.device) stride, names, pt, jit, onnx = model.stride, model.names, model.pt, model.jit, model.onnx imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) # check image size save_img = not nosave and not source.endswith('.txt') # save inference images

这段代码用于使用 YOLOv5 模型对图像或视频进行目标检测。它首先从类的属性中获取模型、输出大小、视频源等信息。然后设置了一些参数，如推理尺寸、置信度阈值、NMS IOU 阈值等。接着根据设备类型选择使用 CPU 还是 ...

axis_aligned_bounding_box.get_extent()

这是一个函数调用，它的作用是获取一个轴对齐的边界框（Axis-Aligned Bounding Box, AABB）的范围。AABB 是一个非常常见的几何形状，它可以用一组最小和最大的坐标值来表示，这些坐标值分别对应着 AABB 的六个面（前...

解释一下这段代码 region = params.bb_VOT(start_frame,:);

这段代码中，params.bb_VOT是一个二维矩阵，存储了多个边界框（bounding box）的位置信息，每一行代表一个边界框，包含四个位置参数：左上角横坐标、左上角纵坐标、宽度和高度。start_frame是一个整数，表示需要...
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