Python库tai5-uan5_gian5-gi2_kang1-ku7-0.6.45解析

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0 下载量 41 浏览量 更新于2024-11-11 收藏 137KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Python库 | tai5-uan5_gian5-gi2_kang1-ku7-0.6.45.zip" 根据提供的文件信息,我们可以了解到这是一款名为“tai5-uan5_gian5-gi2_kang1-ku7”的Python库的压缩包文件,版本号为0.6.45。这个库的命名似乎使用了拼音,可能是模拟某种语言的发音或者是具有特定含义的词语,但由于不在常见的编程语境中,无法准确判断其真实含义。 从描述中可以看出,该文件是一个Python库,这意味着它包含了一系列为Python语言编写的函数、类和模块,用于实现特定的功能或数据处理任务。这个库的命名规则与其他Python库的命名相似,通常遵循“库名称_版本号.zip”的格式。 由于这个库的具体功能没有在描述中提供,我们无法得知其具体用途。但一般来说,Python库可以用于多种目的,包括但不限于数据科学、网络编程、图形用户界面(GUI)开发、文件处理、数据库操作等。每个库都有其特定的API(应用程序编程接口),允许用户通过调用库中的函数来执行任务。 考虑到这个库的文件名“tai5-uan5_gian5-gi2_kang1-ku7”中包含一些重复的音节,可能暗示了这个库的某种特殊用途或处理过程中的重复性和复杂性。然而,这个文件名并不是一个标准的英文命名,这可能表明它是一个来自特定领域或者具有某种特定文化背景的库。 在Python中,库可以分为几个不同的类型,其中包括标准库(Python自带的库)、第三方库(由社区或个人开发者创建的,需要单独安装)和虚拟环境库(用于隔离特定项目依赖的库)。根据文件名中的“zip”后缀,我们可以推测这是一个第三方库,需要用户手动下载并解压后安装。 在安装第三方Python库时,用户通常会使用pip(Python包安装程序),这是一个用于安装和管理Python包的工具。如果用户希望安装名为“tai5-uan5_gian5-gi2_kang1-ku7”的库,他们需要首先确保已经安装了pip,然后在命令行中运行如下命令: ```bash pip install tai5-uan5_gian5-gi2_kang1-ku7-0.6.45.zip ``` 此外,由于该文件名使用了拼音和不常见的字符组合,这可能会在安装过程中导致编码或兼容性问题,用户可能需要确保他们的系统支持相应的字符集。 在实际使用中,如果这个库是一个全新的第三方库,用户可能需要先了解其API文档或示例代码,以便正确地使用库中的功能。API文档通常会详细描述每个函数或类的方法,包括它们的参数、返回值和可能抛出的异常。 由于缺乏具体信息,我们无法判断“tai5-uan5_gian5-gi2_kang1-ku7-0.6.45.zip”库的使用难度和适用性。然而,如果它属于某个特定的技术领域,比如自然语言处理或数据加密,那么它可能会要求用户具备一定的专业知识。 总结来说,"tai5-uan5_gian5-gi2_kang1-ku7-0.6.45.zip"是一个Python库的压缩包文件,用户需要使用pip工具进行安装。由于文件名的特殊性,用户在使用时应留意可能存在的编码兼容性问题,并且要通过官方渠道了解库的具体功能和使用方法。

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); } } }

2023-06-13 上传