def get_aruco_src(pic, info, dictionary, selected_ids): # 第一个aruco码一定要检测出来（原点） # pic: 图片 # info: aruco信息 # selected_ids: 选中的id，有顺序从左往右，从上往下 # aix_delta: 左上角的像素在原图中的位置 #start_time = time.time() aix_delta = info["cut_info"][0], info["cut_info"][2] corners, ids, rejectedImgPoints = cv2.aruco.detectMarkers(image=pic, dictionary=dictionary, parameters=None, ) if ids is None or len(corners) == 0: return None aruco_src = {} #end_time = time.time() #print("get_aruco_src耗时:{:.5f}秒".format(end_time - start_time)) for i in range(len(ids)): if str(int(ids[i])) in selected_ids: aruco_src[str(int(ids[i]))] = (corners[i].reshape(-1, 2) + aix_delta).tolist() return aruco_src

这段代码是用于获取图片中指定ArUco标记的四个角点坐标的函数。其中，pic表示输入的图片，info是ArUco标记的信息，dictionary是ArUco标记的字典，selected_ids是需要检测的标记的id列表。函数使用cv2库中的detectMarkers函数来检测图片中的ArUco标记，其中corners表示检测到的标记的四个角点坐标，ids表示检测到的标记的id，rejectedImgPoints表示未检测到的标记的四个角点坐标。如果未检测到指定的标记或者没有检测到任何标记，则返回None。如果检测到了指定的标记，则遍历ids和corners，将id在selected_ids中的标记的四个角点坐标保存在aruco_src字典中，并将坐标点加上aix_delta偏移量。最终返回aruco_src字典，其中包含了指定标记的四个角点在像素坐标系下的坐标。

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def train_selected_model(): # global model_var # selected_model = model_var.get() # if selected_model == "线性回归": # train_linear_regression() # elif selected_model == "决策树": # train_decision_tree() # elif selected_model == "随机森林": # train_random_forest() 解释每一句代码含义

这段代码定义了一个名为`train_selected_model()`的函数，其功能是根据用户选择的模型类型训练相应的模型。具体来说：

- `global model_var`：声明`model_var`为全局变量。
- `selected_model = model_var.get()`：获取用户选择的模型类型，并将其赋值给变量`selected_model`。
- `if selected_model == "线性回归":`：如果用户选择的模型类型为线性回归，则执行下一行代码。
- `train_linear_regression()`：调用`train_linear_regression()`函数，训练线性回归模型。
- `elif selected_model == "决策树":`：如果用户选择的模型类型为决策树，则执行下一行代码。
- `train_decision_tree()`：调用`train_decision_tree()`函数，训练决策树模型。
- `elif selected_model == "随机森林":`：如果用户选择的模型类型为随机森林，则执行下一行代码。
- `train_random_forest()`：调用`train_random_forest()`函数，训练随机森林模型。

def get_img_url(response):

这是一个Python函数的定义，函数名为`get_img_url`，它接受一个参数`response`。该函数的作用是从HTTP响应中解析出图片的URL。

假设你已经发送了一个HTTP请求，并使用response变量保存了响应，你可以将response传递给get_img_url函数来解析图像URL。以下是一个示例函数实现：

def get_img_url(response):
    # 判断响应是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 解析响应，获取图片的URL
        img_url = response.json()['img_url']
        # 返回图片的URL
        return img_url
    else:
        # 如果响应不成功，返回None
        return None

这个函数假定响应是一个JSON格式的文本响应，其中包含一个名为`img_url`的键，该键的值是图像的URL。如果响应成功，该函数将返回此URL，否则将返回`None`。