joint_dest = self.gettraj(-0.25,-0.1,0.2,0.25,0.1,0.2) self.arm.set_joint_va
时间: 2023-05-04 11:02:35 浏览: 60
joint_dest = self.gettraj(-0.25,-0.1,0.2,0.25,0.1,0.2) self.arm.set_joint_va这行代码的意思是通过机械臂的gettraj函数获取一个关节角度的轨迹,然后将这个轨迹作为参数传递给机械臂的set_joint_va函数,以达到自动控制机械臂运动的目的。具体来说,gettraj函数的参数是每个关节的起始位置和终止位置,以及在运动过程中对应位置上的速度。而set_joint_va函数则负责将得到的轨迹实现,将机械臂的各个关节加速到目标速度后匀速运动,最后减速到目标位置。这种方式可以让机械臂运动更加平滑、稳定,避免了因为不良的控制造成的过度震荡或停滞等问题。因此,这行代码的作用就是让机械臂自动控制运动,达到精确定位和操作目标的目的。
相关问题
dest_node =[-0.25 3.25]*10+50;
这段代码的作用是将变量 dest_node 赋值为一个二元组,其中第一个元素为 -0.25,第二个元素为 3.25,然后将这两个元素分别乘以 10 并加上 50,最后将得到的两个结果拼接成一个二元组作为终点坐标。通常情况下,变量 dest_node 应该是一个表示目标位置的向量或数组,第一个元素表示目标位置的横坐标,第二个元素表示目标位置的纵坐标,乘以 10 后再加上 50 是为了将坐标值映射到图像上,从而得到终点在图像坐标系中的位置。
from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='../dataset/50kshoes_edges') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='../dataset/50kshoes_jpg') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/test_AB') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB),解释上述代码,并告诉我怎么设置文件夹格式
这段代码用于创建图像对,将两个文件夹中的图像拼接在一起,并将结果保存在一个新的文件夹中。下面是代码的简要解释:
1. 引入必要的库:pdb、os、numpy、cv2和argparse。
2. 使用argparse来解析命令行参数,包括输入目录和输出目录等。
3. 遍历输入目录中的所有文件夹,并获取每个文件夹中的图像列表。
4. 根据命令行参数,选择要使用的图像对(如果--use_AB参数为true,则仅使用"_A"结尾的图像作为输入A,使用相应的"_B"图像作为输入B)。
5. 将输入A和输入B图像拼接在一起,并将结果保存在输出目录中。
6. 最后,打印出图像对的数量和输出目录等信息。
文件夹格式应该是这样的:
- dataset
- 50kshoes_edges
- split1
- 0001_A.png
- 0002_A.png
- ...
- split2
- 0001_A.png
- 0002_A.png
- ...
- ...
- 50kshoes_jpg
- split1
- 0001_B.jpg
- 0002_B.jpg
- ...
- split2
- 0001_B.jpg
- 0002_B.jpg
- ...
- ...
- test_AB
- split1
- 0001.png
- 0002.png
- ...
- split2
- 0001.png
- 0002.png
- ...
- ...