files=./data calib=./camera.txt mode=1 preset=0 nogui=0 useimu=1 quiet=0 settingsFile=/home/s/桌面/dm-vio/dm-vio/configs/euroc.yaml fatal: 不是 git 仓库(或者任何父目录):.git Traceback (most recent call last):   File "run_dmvio.py", line 338, in <module>     main()   File "run_dmvio.py", line 179, in main     save_setup(setup, setup_folder, dmvio_folder, config, commands)   File "/home/s/桌面/dm-vio/dm-vio-python-tools/utils/save_setup.py", line 59, in save_setup     git_hash, commit_message, diff_is_empty, commit_time = get_git_log_and_diff(dmvio_folder, git_diff_save_path)   File "/home/s/桌面/dm-vio/dm-vio-python-tools/utils/save_setup.py", line 38, in get_git_log_and_diff     git_hash = subprocess.check_output(['git', 'rev-parse', 'HEAD'], cwd=repository_path).strip().decode('ascii')   File "/usr/lib/python3.8/subprocess.py", line 415, in check_output     return run(*popenargs, stdout=PIPE, timeout=timeout, check=True,   File "/usr/lib/python3.8/subprocess.py", line 516, in run     raise CalledProcessError(retcode, process.args, subprocess.CalledProcessError: Command '['git', 'rev-parse', 'HEAD']' returned non-zero exit status 128.

时间: 2024-04-11 14:28:51 浏览: 185
这个错误是由于在获取 git 版本信息时出现了问题。根据错误信息,命令 `git rev-parse HEAD` 返回了非零的退出状态码 128。 这个问题可能是由于以下原因之一引起的: 1. 您的项目目录不是一个有效的 git 仓库。请确保您在正确的目录下执行命令,并且该目录是一个有效的 git 仓库。您可以在项目目录中执行 `git init` 命令来初始化一个新的 git 仓库。 2. 您的项目目录是一个 git 仓库,但是缺少必要的 git 版本信息。这可能是由于您的项目尚未进行任何提交导致的。请确保您至少提交了一个提交记录。您可以使用以下命令来查看提交记录: ``` git log ``` 如果没有提交记录,请先进行一次提交: ``` git add . git commit -m "Initial commit" ``` 如果您确认您的项目目录是一个有效的 git 仓库并且已经进行了提交,但仍然遇到此错误,请检查您的 git 安装是否正确,并确保您的环境中已经正确配置了 git。 如果您不需要使用 git 功能,您可以尝试在程序中注释掉与 git 相关的代码,以避免该错误。根据错误信息,相关代码位于 `run_dmvio.py` 和 `save_setup.py` 文件中。 希望这些建议能够帮助您解决问题!如果您有任何其他问题,请随时提问。
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files=./data calib=./camera.txt mode=1 preset=0 nogui=0 useimu=1 quiet=0 settingsFile=/home/s/桌面/dm-vio/dm-vio/configs/euroc.yaml fatal: 不是 git 仓库(或者任何父目录):.git fatal: 不是 git 仓库(或者任何父目录):.git fatal: 不是 git 仓库(或者任何父目录):.git Traceback (most recent call last):   File "run_dmvio.py", line 338, in <module>     main()   File "run_dmvio.py", line 179, in main     save_setup(setup, setup_folder, dmvio_folder, config, commands)   File "/home/s/桌面/dm-vio/dm-vio-python-tools/utils/save_setup.py", line 59, in save_setup     git_hash, commit_message, diff_is_empty, commit_time = get_git_log_and_diff(dmvio_folder, git_diff_save_path)   File "/home/s/桌面/dm-vio/dm-vio-python-tools/utils/save_setup.py", line 44, in get_git_log_and_diff     int(subprocess.check_output(['git', 'log', '--format=%ct', '-n', '1'], cwd=repository_path).strip().decode( ValueError: invalid literal for int() with base 10: ''

这个错误是由于在获取 git 日志和差异时出现了问题。根据错误信息,无法将空字符串转换为整数,因此导致了 ValueError。这个问题可能是由于您的项目目录不是一个有效的 git 仓库引起的。 要解决这个问题,您可以尝试执行以下步骤: 1. 确保您的项目目录是一个有效的 git 仓库。您可以在项目目录中执行 `git init` 命令来初始化一个新的 git 仓库。 2. 确保您已经正确地设置了 git 的配置信息,包括用户名和电子邮件地址。您可以使用以下命令设置这些信息: ``` git config --global user.name "Your Name" git config --global user.email "your.email@example.com" ``` 注意替换 "Your Name" 和 "your.email@example.com" 为您自己的信息。 3. 如果您的项目已经是一个有效的 git 仓库,请确保您已经提交了至少一个提交记录。您可以使用以下命令来查看提交记录: ``` git log ``` 如果没有提交记录,请先进行一次提交: ``` git add . git commit -m "Initial commit" ``` 4. 如果您的项目目录不是一个有效的 git 仓库,或者您不需要使用 git 功能,您可以尝试在程序中注释掉与 git 相关的代码,以避免该错误。根据错误信息,相关代码位于 `run_dmvio.py` 和 `save_setup.py` 文件中。 希望这些步骤能够帮助您解决问题!如果您有任何其他问题,请随时提问。

Resource not found: realsense2_camera ROS path [0]=/opt/ros/melodic/share/ros ROS path [1]=/home/wdr/handeye-calib/src/handeye-calib ROS path [2]=/opt/ros/melodic/share The traceback for the exception was written to the log file

It seems that there is an error related to the `realsense2_camera` package in the ROS workspace. The error message suggests that the package cannot be found in the ROS package path. The package path is a list of directories where ROS looks for packages. The `ROS_PACKAGE_PATH` environment variable is set to this list of directories. In your case, the package path includes three directories: `/opt/ros/melodic/share/ros`, `/home/wdr/handeye-calib/src/handeye-calib`, and `/opt/ros/melodic/share`. To resolve the error, you can try the following steps: 1. Make sure that the `realsense2_camera` package is installed in your system. You can do this by running the following command: ``` dpkg -l | grep realsense ``` This will list all the packages related to RealSense cameras. Make sure that the `realsense2-camera` package is installed. 2. Check if the package path is set correctly. You can do this by running the following command: ``` echo $ROS_PACKAGE_PATH ``` This will print the current value of the `ROS_PACKAGE_PATH` environment variable. Make sure that the directory where the `realsense2_camera` package is installed is included in the package path. 3. If the package path is not set correctly, you can add the directory where the `realsense2_camera` package is installed to the package path. You can do this by running the following command: ``` export ROS_PACKAGE_PATH=/path/to/realsense2_camera:$ROS_PACKAGE_PATH ``` Replace `/path/to/realsense2_camera` with the actual path to the directory where the `realsense2_camera` package is installed. 4. If the above steps do not work, you can try reinstalling the `realsense2_camera` package and/or the ROS distribution you are using. If you continue to experience issues, the traceback written to the log file may provide additional information that could help you diagnose the issue.
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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); } } }

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

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资源摘要信息:"本资源提供了一套基于MATLAB实现的小波阈值去噪算法代码。用户可以通过运行主文件"project.m"来执行该去噪算法,并观察到对一张256x256像素的黑白“莱娜”图片进行去噪的全过程。此算法包括了添加AWGN(加性高斯白噪声)的过程,并展示了通过Visushrink硬阈值和软阈值方法对图像去噪的对比结果。此外,该实现还包括了对图像信噪比(SNR)的计算以及将噪声图像和去噪后的图像的打印输出。Visushrink算法的参考代码由M.Kiran Kumar提供,可以在Mathworks网站上找到。去噪过程中涉及到的Lipschitz指数计算,是基于Venkatakrishnan等人的研究,使用小波变换模量极大值(WTMM)的方法来测量。" 知识点详细说明: 1. MATLAB环境使用:本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境,广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。 2. 小波阈值去噪:小波去噪是信号处理中的一个技术,用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带,然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异,通过设置阈值来消除或减少噪声成分。 3. Visushrink算法:Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法,由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略,硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零,而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡,而软阈值去噪后的信号更为平滑。 4. AWGN(加性高斯白噪声)添加:在模拟真实信号处理场景时,通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型,它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布,并且与信号不相关。 5. 图像处理:该实现包含了图像处理的相关知识,包括图像的读取、显示和噪声添加。此外,还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。 6. 信噪比(SNR)计算:信噪比是衡量信号质量的一个重要指标,反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中,通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值,以评估去噪效果。 7. Lipschitz指数计算:Lipschitz指数是衡量信号局部变化复杂性的一个量度,通常用于描述信号在某个尺度下的变化规律。在小波去噪过程中,Lipschitz指数可用于确定是否保留某个小波系数,因为它与信号的奇异性相关联。 8. WTMM(小波变换模量极大值):小波变换模量极大值方法是一种小波分析技术,用于检测信号中的奇异点或边缘。该技术通过寻找小波系数模量极大值的变化来推断信号的局部特征。 9. 系统开源:该资源被标记为“系统开源”,意味着该MATLAB代码及其相关文件是可以公开访问和自由使用的。开源资源为研究人员和开发者提供了学习和实验的机会,有助于知识共享和技术发展。 资源的文件结构包括"Wavelet-Based-Denoising-MATLAB-Code-master",表明用户获取的是一套完整的项目文件夹,其中包含了执行小波去噪算法所需的所有相关文件和脚本。
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