for filename in calib_files: img = self.imread(filename) if img is None: raise FileNotFoundError(filename, "没有发现!") if len(img.shape) == 2: gray = img else: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) if self.img_size is None: self.img_size = gray.shape[::-1] else: assert gray.shape[::-1] == self.img_size

这段代码使用了一个for循环遍历calib_files中的每个文件名，并进行以下操作：

1. 调用self.imread函数读取文件，并将结果赋值给img变量。
2. 如果img为空，即读取文件失败，则抛出FileNotFoundError异常。
3. 如果img是二维的（即灰度图像），则将其赋值给gray变量。
4. 如果img是三维的（即彩色图像），则将其转换为灰度图像，并将结果赋值给gray变量。
5. 如果self.img_size为None，则将gray的shape取反（即高度和宽度交换）作为img_size。
6. 如果self.img_size不为None，则使用assert语句检查gray的shape取反是否等于img_size。如果不等于，则抛出AssertionError异常。

这段代码的作用是读取一组图像文件，并将它们转换为相同大小的灰度图像。如果读取文件失败或者图像大小不一致，则会抛出异常。

相关问题

calib_grid_x, calib_grid_y, calib_grid_z = np.meshgrid(gridspace_x, gridspace_y, gridspace_z)解释

这行代码使用了NumPy库中的meshgrid函数，用于生成三维网格坐标系。具体来说，gridspace_x、gridspace_y和gridspace_z是三个一维数组，表示三个坐标轴上的网格点位置。执行该代码后，calib_grid_x、calib_grid_y和calib_grid_z将成为三个三维数组，其中每个元素表示三维空间中的一个网格点坐标。例如，calib_grid_x[i][j][k]表示第i个gridspace_x值、第j个gridspace_y值、第k个gridspace_z值下的网格点x坐标值。通过这种方式，可以方便地生成三维网格点坐标系，并用于后续的计算和可视化等操作。

calib_files = [os.path.join(folder, file) for file in os.listdir(folder) if file.endswith(".jpg")]

这段代码的作用是在指定的文件夹中查找所有以".jpg"结尾的文件，并将它们的完整路径存储在一个列表中。其中，os.listdir(folder)用于列出指定文件夹中的所有文件名，os.path.join(folder, file)用于将文件名和文件夹路径合并成完整的文件路径，最后用列表推导式将满足条件的文件路径存储在列表中。