ray_dirs = directions.reshape(-1, 3) @ camera_matrix.T

时间: 2024-04-09 20:32:08 浏览: 111
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Camera预览方向例子

这行代码将一个名为`directions`的数组重塑为一个二维数组，并将其与`camera_matrix`的转置矩阵相乘。请注意，`directions`的形状应该是(n, 3)，其中n是向量的数量，而`camera_matrix`的形状应该是(3, 3)。最终结果将是一个形状为(n, 3)的数组，存储了每个方向向量与相机矩阵的乘积。
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include_directories(${Boost_INCLUDE_DIRS}) target_link_libraries(MyProject ${Boost_LIBRARIES}) CMake还支持生成多种构建系统，比如Ninja、Xcode或Visual Studio，这使得它成为跨平台开发的理想选择。通过...

for i in range(len(self.images)):#对每一张图片进行处理 ray_dirs, ray_origins = self.make_rays(self.transformed_x, self.transformed_y, poses[i]) all_ray_dirs.append(ray_dirs) all_ray_origins.append(ray_origins)

对于每张图像，您使用make_rays函数生成射线的方向和起始点，并将它们存储在ray_dirs和ray_origins中。然后，您将这些射线的方向和起始点分别添加到all_ray_dirs和all_ray_origins列表中。这样，您就可以...

# Makefile for CANopenNode, basic compile with blank CAN device DRV_SRC = . CANOPEN_SRC = .. APPL_SRC = . LINK_TARGET = canopennode_blank INCLUDE_DIRS = \ -I$(DRV_SRC) \ -I$(CANOPEN_SRC) \ -I$(APPL_SRC) SOURCES = \ $(DRV_SRC)/CO_driver_blank.c \ $(DRV_SRC)/CO_storageBlank.c \ $(CANOPEN_SRC)/301/CO_ODinterface.c \ $(CANOPEN_SRC)/301/CO_NMT_Heartbeat.c \ $(CANOPEN_SRC)/301/CO_HBconsumer.c \ $(CANOPEN_SRC)/301/CO_Emergency.c \ $(CANOPEN_SRC)/301/CO_SDOserver.c \ $(CANOPEN_SRC)/301/CO_TIME.c \ $(CANOPEN_SRC)/301/CO_SYNC.c \ $(CANOPEN_SRC)/301/CO_PDO.c \ $(CANOPEN_SRC)/303/CO_LEDs.c \ $(CANOPEN_SRC)/305/CO_LSSslave.c \ $(CANOPEN_SRC)/storage/CO_storage.c \ $(CANOPEN_SRC)/CANopen.c \ $(APPL_SRC)/OD.c \ $(DRV_SRC)/main_blank.c OBJS = $(SOURCES:%.c=%.o) CC ?= gcc OPT = OPT += -g #OPT += -DCO_USE_GLOBALS #OPT += -DCO_MULTIPLE_OD CFLAGS = -Wall $(OPT) $(INCLUDE_DIRS) LDFLAGS = .PHONY: all clean all: clean $(LINK_TARGET) clean: rm -f $(OBJS) $(LINK_TARGET) %.o: %.c $(CC) $(CFLAGS) -c $< -o $@ $(LINK_TARGET): $(OBJS) $(CC) $(LDFLAGS) $^ -o $@生成.so文件如何修改

1. 修改 LINK_TARGET 变量为 .so 文件的名称，如：LINK_TARGET = libcanopennode.so。 2. 修改 CFLAGS 变量，添加 -fPIC 选项，表示编译为位置独立代码，如：CFLAGS = -Wall $(OPT) -fPIC $(INCLUDE_DIRS)。 3. ...

# 加载数据集 data_dir =r"C:\Users\HP\Desktop\image\save" patients = os.listdir(data_dir) images = [] for patient in patients: patient_dir = os.path.join(data_dir, patient) imgs = os.listdir(patient_dir) for img_name in imgs: img_path = os.path.join(patient_dir, img_name) img = cv2.imread(img_path) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256)) img_gray = img_gray / 255.0 images.append(img_gray) images = np.array(images) images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) 如何修改这段代码使得这段代码可以读取save文件夹下面所有病人的图片

您可以使用 os.walk() 函数来遍历 save 文件夹下的所有子文件夹和文件，然后根据...images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) 这样可以读取 save 文件夹下所有病人的图片，不论这些图片在哪个子文件夹下。

prev_run_dirs = [] if os.path.isdir(outdir): prev_run_dirs = [x for x in os.listdir(outdir) if os.path.isdir(os.path.join(outdir, x))] prev_run_ids = [re.match(r'^\d+', x) for x in prev_run_dirs] prev_run_ids = [int(x.group()) for x in prev_run_ids if x is not None] cur_run_id = max(prev_run_ids, default=-1) + 1 c.run_dir = os.path.join(outdir, f'{cur_run_id:05d}-{desc}') assert not os.path.exists(c.run_dir)代码什么意思

这段代码的主要作用是为当前运行的程序创建一个唯一的运行目录。具体来说，它会检查指定的输出目录是否存在，如果存在则获取该目录下的所有子目录，并从中提取出以数字开头的目录名，这些目录名被认为是之前运行过的...

class FeatureExtraction_Rolled: def __init__(self, patch_types=None, des_model_dirs=None, minu_model_dir=None): self.des_models = None self.patch_types = patch_types self.minu_model = None self.minu_model_dir = minu_model_dir self.des_model_dirs = des_model_dirs print("Loading models, this may take some time...") if self.minu_model_dir is not None: print("Loading minutiae model: " + minu_model_dir) self.minu_model = (minutiae_AEC.ImportGraph(minu_model_dir)) self.dict, self.spacing, self.dict_all, self.dict_ori, self.dict_spacing = get_maps.construct_dictionary( ori_num=24) patchSize = 160 oriNum = 64 if des_model_dirs is not None and len(des_model_dirs) > 0: self.patchIndexV = descriptor.get_patch_index(patchSize, patchSize, oriNum, isMinu=1) if self.des_model_dirs is not None: self.des_models = [] for i, model_dir in enumerate(des_model_dirs): print("Loading descriptor model (" + str(i+1) + " of " + str(len(des_model_dirs)) + "): " + model_dir) self.des_models.append(descriptor.ImportGraph(model_dir, input_name="inputs:0", output_name='embedding:0')) self.patch_size = 96

它接受两个参数：patch_types和des_model_dirs，这些参数可以为None。在初始化过程中，它加载了一些模型，并设置了一些属性。 首先，它初始化了一个名为"self.des_models"的属性，值为None。它还初始化了一个名为...

list_dirs = os.walk(path)

As an AI language model, I don't have access to the context of your code. However, based on the given line, it seems that the os.walk() function is being used to traverse through the directory tree ...

此代码import osimport numpy as npimport nibabel as nibfrom PIL import Image# 定义数据集路径data_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017'# 定义保存路径save_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017'if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path)# 定义标签灰度值映射label_mapping = {0: 0, 1: 1, 2: 2}# 遍历所有图像和标签for root, dirs, files in os.walk(data_path): for file in files: if file.endswith('.nii'): # 读取图像或标签数据 img_path = os.path.join(root, file) img_data = nib.load(img_path).get_fdata() # 将3D数据转换为2D图片 for i in range(img_data.shape[2]): img_slice = img_data[:, :, i] img_slice = np.rot90(img_slice) img_slice = np.flipud(img_slice) img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 处理标签数据 if 'label' in img_path.lower(): for k, v in label_mapping.items(): img_slice = np.array(img_slice) img_slice[img_slice == k] = v img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 保存2D图片 save_dir = os.path.join(save_path, os.path.basename(root)) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) save_path_2d = os.path.join(save_dir, f'{file[:-4]}_{i:03d}.png') img_slice.save(save_path_2d)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误，请修复它，并且给出完整代码

label_mapping = {0: 0, 1: 1, 2: 2} # 遍历所有图像和标签 for root, dirs, files in os.walk(data_path): for file in files: if file.endswith('.nii'): # 读取图像或标签数据 img_path = os.path.join(root...

for img_test in img_list: img_test_path = os.path.join(path_test, img_test) img_PIL = Image.open(img_test_path) img_tensor4D = transform(img_PIL) img_tensor4D.unsqueeze_(0) img_tensor4D = img_tensor4D.to(device) out = net(img_tensor4D) _, pred_test = torch.max(out, dim=1) new_img_path = os.path.join(new_dirs, labels_list[pred_test]) # 将原始图片复制到新的路径和文件名。 shutil.copyfile(img_test_path, new_img_path+'.jepg')这段代码怎么总是不按预期效果来

1. 数据路径或文件名错误：请确保path_test和new_dirs是正确设置的，并且img_test是测试集中的图片文件名。 2. 图片加载问题：请检查img_test_path是否指向测试集中的有效图片路径，并且确保使用的图像加载...

import os import csv from bs4 import BeautifulSoup # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 遍历文件夹中的所有文件和子文件夹 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file_name in files: if file_name.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file_name) # 打开HTML文件并读取源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: html_content = file.read() # 在这里可以对源代码进行进一步的操作和提取 soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') messages = soup.find_all('p') for message in messages: talk_id_tag = message.find_previous('a') if talk_id_tag: talk_id = talk_id_tag.text.strip()[1:] time = message.contents[0].strip().split(',')[0][1:] send_phone = message.find('span', class_='hint-success').text.strip() receive_phone = message.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content_tag = message.find('a') if content_tag: content = content_tag['href'] content_type = '音频' else: content = message.text.strip() content_type = '文本' print("talkid:", talk_id) print("时间:", time) print("发送号码:", send_phone) print("接收号码:", receive_phone) print("发送内容:", content) print()

for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file_name in files: if file_name.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file_name) # 打开HTML文件并读取源代码 with open(file_path, '...

select_inds = np.random.choice(ray_dirs.shape[0], size=[nrays], replace=False)

ray_dirs.shape[0] 表示 ray_dirs 数组的第一个维度的大小，即选择的范围。size=[nrays] 参数表示从选择范围中选择的数量，其中 nrays 是一个变量或常数。replace=False 参数表示选择的索引不会重复。 ...

修改下列代码的错误pns_folder = os.path.join(src_folder, "PNS Files") os.makedirs(pns_folder) bg_folder = os.path.join(src_folder, "BG Files") os.makedirs(bg_folder) # 初始化文件夹，用于计数移动了多少文件夹 PNS_files_count = 0 BG_files_count = 0 # 遍历目标文件夹中的文件夹和文件 for root, dirs, files in os.walk(src_folder): for dir in dirs: if PNS_keyword in dir: os.makedirs(os.path.join(pns_folder, dir)) elif BG_keyword in dir: os.makedirs(os.path.join(bg_folder, dir)) for filename in files: file_path = os.path.join(root, filename) if os.path.isfile(file_path): if PNS_keyword in filename: folder_path = os.path.join(pns_folder, os.path.basename(os.path.dirname(file_path))) os.makedirs(folder_path, exist_ok=True) os.rename(file_path, os.path.join(folder_path, filename)) PNS_files_count += 1 elif BG_keyword in filename: folder_path = os.path.join(bg_folder, os.path.basename(os.path.dirname(file_path))) os.makedirs(folder_path, exist_ok=True) os.rename(file_path, os.path.join(folder_path, filename)) BG_files_count += 1 # 计算移动了多少文件夹 a1 = PNS_files_count / 2 b1 = BG_files_count / 2

for root, dirs, files in os.walk(src_folder): for dir in dirs: if PNS_keyword in dir: pns_sub_folder = os.path.join(pns_folder, dir) if not os.path.exists(pns_sub_folder): os.makedirs(pns_sub_...

import os import datetime import time # 原文件夹路径和目标文件夹路径 src_path = r"Z:\看板v2" dst_path = r"D:\測試log" while True: # 获取今天日期，并格式化成指定的形式 today = datetime.date.today() formatted_today = today.strftime("%Y%m%d") # 构造目标文件的完整路径 dst_file = os.path.join(dst_path, f"當天測試log.txt") # 记录程序开始运行时间 start_time = time.time() # 遍历原文件夹，查找当天日期的 TXT 文件 txt_files = [] for root, dirs, files in os.walk(src_path): for file in files: if file.endswith(".txt") and file.startswith(formatted_today): txt_files.append(os.path.join(root, file)) # 如果找到符合条件的 TXT 文件，则将它们合并到目标文件中 if len(txt_files) > 0: with open(dst_file, "w", encoding="utf-8") as f: for src_file in txt_files: # 读取 TXT 文件的内容，并写入目标文件中 with open(src_file, "r", encoding="utf-8") as txt_file: content = txt_file.read() f.write(content) print(f"{len(txt_files)} 个符合条件的 TXT 文件已成功合并到目标文件 當天測試log.txt 中！") else: print("未找到符合条件的 TXT 文件！") # 计算程序运行时间 end_time = time.time() run_time = end_time - start_time now = datetime.datetime.now() # 输出程序运行时间 print(f"程序运行时间：{run_time:.2f} 秒 {now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 暂停15秒钟 time.sleep(15)

if lines[i].split("\t")[2] in col3_data: f.write(lines[i]) print(f"{len(txt_files)} 个符合条件的 TXT 文件已成功合并到目标文件 當天測試log.txt 中！") else: print("未找到符合条件的 TXT 文件！")...

bool isEqual(Vector3d &dir1, Vector3d &dir2) { return (std::abs(dir1.X - dir2.X) < 0.001 && std::abs(dir1.Y - dir2.Y) < 0.001 && std::abs(dir1.Z - dir2.Z) < 0.001); } ；double temp_dir1[3]; getFaceDir(boss_faces[a], temp_dir1); Vector3d temaa(temp_dir1[0], temp_dir1[1], temp_dir1[2]); auto it = std::find_if(boss_faces_dirs_map.begin(), boss_faces_dirs_map.end(),[&](const std::pair<const Vector3d, int>& pair) { return isEqual(pair.first, temaa); }); BossFacesDirData boss_face_dir_data; boss_face_dir_data.dir_num = (it != boss_faces_dirs_map.end()) ? it->second : 0; std::copy_n(temp_dir1, 3, boss_face_dir_data.face_dir); boss_face_dir_data_vec.emplace_back(std::move(boss_face_dir_data)); 改进这段代码

4. 使用 std::array 替代原先的裸数组 double temp_dir1[3]，以提高安全性和可读性。 下面是改进后的代码： cpp #include #include #include <unordered_map> #include #include struct ...

修改下列代码，可以遍历所有文件夹再将对应的文件分别保存到相应的文件夹。pns_folder = os.path.join(src_folder, "PNS Files") os.makedirs(pns_folder) bg_folder = os.path.join(src_folder, "BG Files") os.makedirs(bg_folder) # 初始化文件夹，用于计数移动了多少文件夹 PNS_files_count = 0 BG_files_count = 0 # 遍历目标文件夹中的文件 for root, dirs, files in os.walk(src_folder): for filename in files: file_path = os.path.join(root, filename) if os.path.isfile(file_path): if PNS_keyword in filename: os.rename(file_path, os.path.join(pns_folder, filename)) PNS_files_count += 1 elif BG_keyword in filename: os.rename(file_path, os.path.join(bg_folder, filename)) BG_files_count += 1 a1 = PNS_files_count/2 b1 = BG_files_count/2

for root, dirs, files in os.walk(src_folder): for dir in dirs: if PNS_keyword in dir: os.makedirs(os.path.join(pns_folder, dir)) elif BG_keyword in dir: os.makedirs(os.path.join(bg_folder, dir)) ...

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵

for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: img_path = os.path.join(root, file) assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image....

import os from flask import Flask, render_template, request, redirect, sessions, jsonify from flask_socketio import SocketIO, emit # 导入socketio包 name_space = '/websocket' app = Flask(__name__) app.secret_key = 'secret!' socketio = SocketIO(app, cors_allowed_origins='*') client_query = [] max_restruct_count = 3 current_restruct_count = 0 queue = [] restr_msg = {} is_restructing = False @socketio.on('connect') def on_connect(): client_id = request.sid client_query.append(client_id) socketio.emit('abb', 'hi') print('有新连接id=%s接加入, 当前连接数%d' % (client_id, len(client_query))) global is_restructing, current_restruct_count if current_restruct_count == 0: socketio.emit('status', '0') else: socketio.emit('status', '1') @socketio.on('disconnect') def on_disconnect(): client_query.remove(request.sid) print('有连接id=%s接退出, 当前连接数%d' % (request.sid, len(client_query))) @socketio.on('abc') def on_message(abc): print(abc) def check(): global current_restruct_count if current_restruct_count == 0: socketio.emit('status', '0') else: socketio.emit('status', '1') @socketio.on('output') def start_restruct(dch): return 1 @app.route('/restruct', methods=['POST']) def restruct(): return jsonify({"code": 200, "msg": "processing"}) @app.route('/show_dirs', methods=['POST']) def show_dirs(): des_dir = 'moxingku' dirs_list = [] for root, dirs, files in os.walk(des_dir): for dir_name in dirs: if os.path.join(root, dir_name).count(os.sep) == 1: dirs_list.append(dir_name) return jsonify({"code": 200, "dirs_list": dirs_list}) if __name__ == '__main__': socketio.run(app, host='0.0.0.0', port=5000, debug=False)#allow_unsafe_werkzeug=True) 这段代码如何改可以将开发环境变成生产环境

1. 将 debug 参数设置为 False，这样可以禁用调试模式。 2. 将 host 参数设置为 0.0.0.0，以允许外部访问服务器。 3. 将 port 参数设置为适当的生产环境端口号，例如 80。 修改后的代码如下所示： ...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依