Python库dagmc_bounding_box的安装与使用指南

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0 下载量 10 浏览量 更新于2024-10-25 收藏 3KB GZ 举报
资源摘要信息:"Python库 | dagmc_bounding_box-0.0.1.tar.gz" Python库"dagmc_bounding_box-0.0.1.tar.gz"是一个源码包,可以通过提供的安装方法和资源来源进行下载和安装。这个库支持Python编程语言,主要功能是提供一个边界框生成器,用于处理或分析DAGMC(Direct Accelerated Geometry Monte Carlo)数据。 首先,关于Python,它是一种广泛使用的高级编程语言,以其简洁的语法和强大的功能支持多种编程范式,包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。Python的应用范围非常广泛,包括网络应用、数据科学、人工智能、机器学习以及科学计算等领域。 DAGMC是一个与核能领域相关的库,它的设计目的是为了简化和加速蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulations)中的几何处理。这类模拟广泛应用于粒子物理学、核工程以及医学物理等领域。在这些领域中,对复杂几何结构的准确建模是至关重要的。DAGMC通过其独特的方法来处理三维几何,极大地提高了模拟的效率和精确度。 该Python库中的"bounding_box"功能可能是指在一个三维模型或空间内,自动找到可以刚好包含整个模型的最小边界框,并通过这个边界框对模型进行进一步的处理。边界框(bounding box)在图形学和计算几何中经常被使用,它可以加速模型的渲染、碰撞检测等计算过程。 官方资源提供了一个详细的安装指南,用户可以通过给出的链接找到安装步骤。通常安装步骤可能包括以下几点: 1. 下载源码包:根据资源全名" dagmc_bounding_box-0.0.1.tar.gz",用户需要先下载这个压缩包。 2. 解压源码包:使用适当的工具(如tar命令)来解压下载的tar.gz文件。 3. 阅读文档:用户应该阅读解压后文件夹内的文档,以了解库的安装和使用方法。 4. 安装依赖:根据文档,安装所有必要的依赖项。 5. 构建和安装库:通过执行安装脚本或使用Python的构建系统(如setuptools或distutils)来编译并安装库。 标签"python 源码软件 开发语言 Python库"是对该资源的分类,揭示了它是一个使用Python语言编写的源码形式的软件库。"源码软件"表示用户可以获取到软件的源代码,而不是只能使用编译后的二进制文件。开发者和用户可以阅读、修改和分发源代码,这也是开源软件的一种体现。 通过上述描述,可以看出这个Python库可能对于那些从事相关领域的开发者很有帮助,尤其是在进行复杂几何处理和模拟计算时。开发者需要了解如何正确安装和使用这个库,以便于在其项目中获得性能上的优势。同时,了解Python编程基础和DAGMC的相关知识,将有助于更有效地利用这个库提供的功能。

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; } } }

2023-06-08 上传