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]

这段代码是将点云数据从激光雷达坐标系转换到图像坐标系。首先，将点云数据的每个点的坐标添加一维1，变成4D张量。然后，将4D张量与激光雷达到图像的变换矩阵相乘，得到对应的2D点的坐标。这里注意到深度值可能为0或负数，因此使用 `clamp` 函数将深度值限制在一个较小的正数范围内。最后，将2D坐标的x、y坐标分别除以深度值，得到在图像上的真实位置。

相关问题

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。

# 绘制漏斗图 from pyecharts.charts import Funnel data = pd.read_excel(r"C:\Users\xiao'lu\西安.xlsx") x_data = data['评分'].tolist() y_data = data['热度'].tolist() data = [[x_data[i], y_data[i]] for i in range(len(x_data))] funnel = (Funnel() .add('', data_pair=data,label_opts=opts.Label0pts( position='inside', formatter='{b}:{d}%'), gap=2, tooltip_opts=opts.Tooltip0pts(trigger='item'), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(border_color='#fff',border_width=1)) .set_global_opts(title_opts=opts.Title0pts(title='评分与热度的漏斗图'), legend_opts=opts.Legend0pts(pos_left='40%'))) funnel.render_notebook() 完善如上代码

你提供的代码中有一些语法错误，我帮你做了一些修改，完善后的代码如下：

from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts import options as opts
import pandas as pd

data = pd.read_excel(r"C:\Users\xiao'lu\西安.xlsx")
x_data = data['评分'].tolist()
y_data = data['热度'].tolist()
data = [[x_data[i], y_data[i]] for i in range(len(x_data))]

funnel = (
    Funnel()
    .add(
        '',
        data_pair=data,
        label_opts=opts.LabelOpts(
            position='inside',
            formatter='{b}:{d}%',
        ),
        gap=2,
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='item'),
        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(border_color='#fff', border_width=1)
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title='评分与热度的漏斗图'),
        legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='40%')
    )
)

funnel.render_notebook()

注意，上述代码中，我们引入了 `pyecharts` 库，通过 `Funnel()` 类绘制漏斗图。在 `add()` 方法中，我们传入了数据对，指定了标签和提示框的格式，以及设置了项样式选项和间隔大小。在 `set_global_opts()` 方法中，我们设置了标题和图例的选项。最后，我们通过 `render_notebook()` 方法将漏斗图渲染到 Jupyter Notebook 中。