BoundingBoxXYZ boundingBox = element.get_BoundingBox(null);

时间: 2024-01-22 14:01:54 浏览: 34
这段代码是用于获取一个元素的边界框信息的。在Revit API中,每个元素都有一个边界框,可以通过`get_BoundingBox()`方法获取。在这里,`element`是一个Revit元素的实例,`null`参数表示我们不需要考虑任何变换矩阵对边界框的影响,直接返回元素的本地坐标系下的边界框信息。获取到的`boundingBox`是一个`BoundingBoxXYZ`类型的对象,包含了边界框的最小点坐标、最大点坐标等信息。
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trigger = world.try_spawn_actor(world.get_blueprint_library().find('sensor.other.trigger_volume'), IndexError: blueprint 'sensor.other.trigger_volume' not found

这个报错信息表明在Carla的蓝图库中没有名为`sensor.other.trigger_volume`的蓝图。这可能是因为你的Carla版本不同于代码示例中使用的版本,或者你没有正确安装Carla的Python API。 你可以通过在Python交互式命令行中输入以下命令来验证你的Carla版本: ``` import carla print(carla.__version__) ``` 如果你的Carla版本不同于代码示例中使用的版本,你可能需要更新你的Carla版本或者寻找适用于你的版本的代码示例。 如果你的Carla版本与代码示例中使用的版本相同,那么你可能需要使用其他的蓝图名称来创建触发器。你可以使用以下命令列出Carla蓝图库中可用的蓝图: ``` import carla client = carla.Client('localhost', 2000) client.set_timeout(10.0) world = client.get_world() blueprints = world.get_blueprint_library().filter('sensor.other.*') for blueprint in blueprints: print(blueprint.id) ``` 这个命令将列出所有以`sensor.other.`开头的蓝图名称。你可以根据需要选择一个可用的蓝图名称。然后,你可以使用以下代码创建一个盒状触发器: ``` import carla client = carla.Client('localhost', 2000) client.set_timeout(10.0) world = client.get_world() # 设置触发器的位置和大小 start_point = carla.Location(x=100, y=100, z=10) end_point = carla.Location(x=200, y=200, z=20) # 创建触发器 trigger = world.try_spawn_actor(world.get_blueprint_library().find('YOUR_BLUEPRINT_NAME_HERE'), carla.Transform(), attach_to=None, attachment_type=carla.AttachmentType.Rigid) # 设置触发器的属性 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_BLUEPRINT_NAME_HERE`替换为你选择的蓝图名称,并使用`carla.BoundingBox()`方法定义触发器的大小和位置。然后,我们使用`world.try_spawn_actor()`方法创建了一个触发器,并将其附加到世界上。最后,我们使用`set_box()`方法设置触发器的大小和位置,并使用`listen()`方法注册了一个回调函数,当触发器被触发时,回调函数将被调用。 如果你仍然遇到问题,请检查你的Carla Python API是否正确安装,并确保你的代码中包含了正确的Carla版本和蓝图名称。

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的轴对齐边界框,并将其颜色设置为红色。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。

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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; } } }

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