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

时间: 2024-02-11 15:17:02 浏览: 98
RAR

calib.rar_calib_calib active_calib._calib标定绷带_matlib在线标定

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。
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def save_kitti_format(sample_id, calib, bbox3d, kitti_output_dir, scores, img_shape): corners3d = kitti_utils.boxes3d_to_corners3d(bbox3d) img_boxes, _ = calib.corners3d_to_img_boxes(角3d) img_boxes[:, 0] = np.clip(img_boxes[:, 0], 0, img_shape[1] - 1) img_boxes[:, 1] = np.clip(img_boxes[:, 1], 0, img_shape[0] - 1) img_boxes[:, 2] = np.clip(img_boxes[:, 2], 0, img_shape[1] - 1) img_boxes[:, 3] = np.clip(img_boxes[:, 3], 0, img_shape[0] - 1) img_boxes_w = img_boxes[:, 2] - img_boxes[:, 0] img_boxes_h = img_boxes[:, 3] - img_boxes[:, 1] box_valid_mask = np.logical_and(img_boxes_w < img_shape[1] * 0.8, img_boxes_h < img_shape[0] * 0.8) kitti_output_file = os.path.join(kitti_output_dir, '%06d.txt' % sample_id) with open(kitti_output_file, 'w') as f: for k in range(bbox3d.shape[0]): if box_valid_mask[k] == 0: continue x, z, ry = bbox3d[k, 0], bbox3d[k, 2], bbox3d[k, 6] beta = np.arctan2(z, x) alpha = -np.sign(beta) * np.pi / 2 + beta + ry print('%s -1 -1 %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f' % (cfg.CLASSES, alpha, img_boxes[k, 0], img_boxes[k, 1], img_boxes[k, 2], img_boxes[k, 3], bbox3d[k, 3], bbox3d[k, 4], bbox3d[k, 5], bbox3d[k, 0], bbox3d[k, 1], bbox3d[k, 2], bbox3d[k, 6], scores[k]), file=f)解释这段代码,并且根据已知的条件,已知sample_id, 点云的检测结果(x, y, z, w, h, l, yaw), kitti_output_dir, scores, img_shape,calib文件的路径且格式与 KITTI 数据集的标定文件格式相同,要求得到2D检测框的坐标,和alpha,仿写出Python函数,并给出示例

for (int camera_index = 0; camera_index < this->m_safe_camera_list.size(); ++camera_index) { camera* cam = &(this->m_safe_camera_list[camera_index]); if (cam->m_is_exter_calib_check_mark == true) { // as a Internal reference K of the camera, the K-1 is : // 1/ax 0 -px/ax // 0 1/ay -py/ay // 0 0 1 Eigen::Matrix3f invk; invk.setIdentity(); invk(0, 0) = 1.0 / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(0, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(0, 2) / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(1, 1) = 1.0 / cam->m_inter_calib(1, 1); invk(1, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(1, 2) / cam->m_inter_calib(1, 1); Eigen::Vector3f tmp_t_verts = cam->m_exter_calib.topRightCorner(3, 1); Eigen::Matrix3f tmp_inv_r_mat= cam->m_exter_calib.topLeftCorner(3, 3).transpose(); Eigen::Vector3f tmp_root_point = -tmp_inv_r_mat * tmp_t_verts; for (int pose_index = 0; pose_index < cam->m_2D_pose_list.size(); ++pose_index) { Eigen::MatrixXf pose = cam->m_2D_pose_list[pose_index]; // check the pose's Confidence, if all the joints's confidiance is smaller than the gain, drop out float confidence = pose.row(2).maxCoeff(); if (confidence < this->m_joint_confidence_gian) { continue; }; my_radials tmpradials; tmpradials.m_2d_pose = pose; tmpradials.m_root_point = tmp_root_point; tmpradials.m_radials_points = (invk * pose.topRows(2).colwise().homogeneous()).colwise().normalized(); tmpradials.m_radials_points = tmp_inv_r_mat * tmpradials.m_radials_points; tmpradials.m_3d_pose_ID = -1; tmpradials.m_camera_index = camera_index; tmpradials.m_poes_index = pose_index; tmpradials.m_pose_confidence = pose.row(2).leftCols(7).sum(); this->m_3d_radials.push_back(tmpradials); } } }

{"success":true,"message":null,"code":0,"data":[{"LotNr":"H73228_44","PartName":"TCS3449","SerialNr":"3D09402250","FmtVer":"v1.0.6","c_time":"Fri-Jan-13-08:29:00-2023","ATIME":"9","AGAIN":"11","ATIME_calib":"9","AGAIN_calib":"11","Peak_shift_F1":"0.1","Peak_shift_F2":"-0.7","Peak_shift_FZ":"0.1","Peak_shift_F3":"-0.7","Peak_shift_F4":"-1.3","Peak_shift_FY":"-0.5","Peak_shift_F5":"-2.2","Peak_shift_FXI":"-0.1","Peak_shift_F6":"-1.1","Peak_shift_F7":"-3.1","Peak_shift_Clear":"-0.9","Peak_shift_IR":"0.2","Peak_shift_Flicker":"-0.8","s_cks":"11.0","responsitivity_F1":"0.959","responsitivity_F2":"1.014","responsitivity_FZ":"1.073","responsitivity_F3":"1.0659999999999998","responsitivity_F4":"1.054","responsitivity_FY":"1.0590000000000002","responsitivity_F5":"1.011","responsitivity_FXI":"1.007","responsitivity_F6":"0.993","responsitivity_F7":"1.032","responsitivity_Clear":"1.004","responsitivity_IR":"0.997","responsitivity_Flicker":"1.01","r_cks":"-13.279000000000002","G31":"1.01","G32":"0.999","G33":"1.024","G34":"0.978","G35":"1.025","G36":"0.982","g3_cks":"-6.018","G41":"0.978","G42":"0.98","G43":"0.994","G44":"0.978","G45":"0.981","G46":"0.982","g4_cks":"-5.893","G51":"0.978","G52":"0.989","G53":"0.979","G54":"0.994","G55":"0.992","G56":"0.982","g5_cks":"-5.914","G61":"0.994","G62":"0.994","G63":"0.994","G64":"0.994","G65":"0.997","G66":"0.991","g6_cks":"-5.964","G71":"0.998","G72":"1.004","G73":"1.002","G74":"1.002","G75":"1.003","G76":"1.0","g7_cks":"-6.009","G81":"1.0","G82":"1.0","G83":"1.0","G84":"1.0","G85":"1.0","G86":"1.0","g8_cks":"-6.0","G91":"1.02","G92":"1.023","G93":"1.019","G94":"1.021","G95":"1.024","G96":"1.036","g9_cks":"-6.143","Ga1":"1.0590000000000002","Ga2":"1.065","Ga3":"1.064","Ga4":"1.065","Ga5":"1.0659999999999998","Ga6":"1.105","g10_cks":"-6.424","Gb1":"1.045","Gb2":"1.051","Gb3":"1.033","Gb4":"1.022","Gb5":"1.04","Gb6":"1.0759999999999998","g11_cks":"-6.267","Gc1":"1.102","Gc2":"1.113","Gc3":"1.067","Gc4":"1.046","Gc5":"1.063","Gc6":"1.1740000000000002","g12_cks":"-6.565","Gd1":"1.304","Gd2":"1.283","Gd3":"1.13","Gd4":"1.09","Gd5":"1.112","Gd6":"1.493","g13_cks":"-7.412000000000001"}],"useTime":88,"srvTime":1686040244843}

mport cv2 import numpy as np import glob # 找棋盘格角点 # 阈值 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) #棋盘格模板规格 w = 9 h = 6 # 世界坐标系中的棋盘格点,例如(0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(8,5,0),去掉Z坐标,记为二维矩阵 objp = np.zeros((w*h,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:w,0:h].T.reshape(-1,2) # 储存棋盘格角点的世界坐标和图像坐标对 objpoints = [] # 在世界坐标系中的三维点 imgpoints = [] # 在图像平面的二维点 images = glob.glob('C:/yingxiang/biaoding.png') for fname in images: img = cv2.imread(fname) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 找到棋盘格角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (w,h),None) # 如果找到足够点对,将其存储起来 if ret == True: cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria) objpoints.append(objp) imgpoints.append(corners) # 将角点在图像上显示 cv2.drawChessboardCorners(img, (w,h), corners, ret) cv2.imshow('findCorners',img) cv2.waitKey(1) cv2.destroyAllWindows() # 标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) # 去畸变 img2 = cv2.imread('calib/00169.png') h, w = img2.shape[:2] newcameramtx, roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),0,(w,h)) # 自由比例参数 dst = cv2.undistort(img2, mtx, dist, None, newcameramtx) # 根据前面ROI区域裁剪图片 #x,y,w,h = roi #dst = dst[y:y+h, x:x+w] cv2.imwrite('calibresult.png',dst) # 反投影误差 total_error = 0 for i in range(len(objpoints)): imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(objpoints[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist) error = cv2.norm(imgpoints[i],imgpoints2, cv2.NORM_L2)/len(imgpoints2) total_error += error print ("total error: ", total_error/len(objpoints))这段代码为什么会报错

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