huamn XENO_CONFIG=/usr/xenomai/bin/xeno-config CFLAGS=$shell $XENO_CONFIG --cobalt --cflags LDFLAGS=$shell $XENO_CONFIG --cobalt --ldflags g++ -std=gnu++11 *.cpp *.o -o openplc -I ./lib -pthread -fpermissive `pkg-config --cflags --libs libmodbus` -lasiodnp3 -lasiopal -lopendnp3 -lopenpal $CFLAGS $LDFLAGS -w $ETHERCAT_INC 以上代码在linux下面执行需要修改哪一些内容
时间: 2023-12-06 12:45:23 浏览: 190
这段代码是用来编译一个名为 openplc 的程序,需要使用 Xenomai 实时操作系统和 libmodbus 库进行编译。如果要在 Linux 下执行,需要进行以下修改:
1. 将 `$shell` 改为 `$()`,用于执行命令并将结果返回。
2. 如果没有安装 Xenomai,需要安装并将路径修改为正确的路径。
3. 如果没有安装 libmodbus 库,需要安装并将 `pkg-config --cflags --libs libmodbus` 修改为正确的库路径。
4. 将 `$ETHERCAT_INC` 修改为正确的 EtherCAT 头文件路径。
修改后的代码如下所示:
```
export XENO_CONFIG=/usr/xenomai/bin/xeno-config
export CFLAGS=$( $XENO_CONFIG --cobalt --cflags )
export LDFLAGS=$( $XENO_CONFIG --cobalt --ldflags )
g++ -std=gnu++11 *.cpp *.o -o openplc -I ./lib -pthread -fpermissive $(pkg-config --cflags --libs libmodbus) -lasiodnp3 -lasiopal -lopendnp3 -lopenpal $CFLAGS $LDFLAGS -w /path/to/ethercat/inc
```
相关问题
huamn3.6处理
### 处理 Human3.6 数据集的方法
#### 加载数据集
为了有效处理 Human3.6 数据集,首先需要加载数据。通常情况下,数据会以二进制文件的形式存储,因此可以使用 Python 的 `numpy` 或者其他适合读取二进制文件的库来完成这一步骤。
```python
import numpy as np
def load_data(file_path):
"""
Load binary data from file path.
Args:
file_path (str): Path to the dataset file.
Returns:
ndarray: Loaded data array.
"""
with open(file_path, 'rb') as f:
data = np.fromfile(f, dtype=np.float32)
return data.reshape((-1, 32, 3))[:, :17, :] # 只保留17个主要关节[^3]
```
#### 预处理数据
预处理阶段主要包括去除不必要的维度以及标准化坐标系中的位置信息。对于 Human3.6 而言,原始数据包含32个节点的位置信息,但实际只关注其中17个关键部位的数据。
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
def preprocess(data):
"""
Preprocess loaded data by selecting relevant joints and normalizing positions.
Args:
data (ndarray): Raw pose data of shape (num_samples, num_joints=17, coords=3).
Returns:
ndarray: Processed normalized joint coordinates.
"""
scaled_data = scaler.fit_transform(data.reshape(-1, 51)).reshape(-1, 17, 3) # 将每帧的姿态向量展平再缩放回原形状
return scaled_data
```
#### 构建模型输入
当准备训练机器学习或深度学习模型时,可能还需要进一步调整数据结构以便于网络接收。例如,在某些应用场景下,可能会希望将时间序列作为额外特征加入到单个样本之中。
```python
def create_sequences(data, seq_length=10):
"""
Create sequences of consecutive poses for temporal modeling.
Args:
data (ndarray): Normalized pose data of shape (num_samples, num_joints=17, coords=3).
seq_length (int): Length of each sequence.
Yields:
tuple: A pair consisting of a sequence tensor and its corresponding label/target.
"""
for i in range(len(data)-seq_length+1):
yield data[i:i+seq_length], None # 如果有标签,则替换None为目标值
```
通过上述方法,能够有效地对 Human3.6 数据集进行初步处理并准备好用于后续的研究工作。值得注意的是,具体实现细节取决于研究目标和个人需求的不同而有所变化。
huamn3.6数据集
### Human3.6M 数据集概述
Human3.6M 是一个人体姿态估计和动作识别领域广泛应用的数据集,其特点在于提供高质量的三维人体姿态数据以及对应的二维图像标注。此数据集不仅有助于研究者开发更精确的姿态估计算法,还促进了计算机视觉社区内多个子领域的进步和发展[^1]。
### 获取 Data Set 的途径
对于希望获取并利用 Human3.6M 进行科研工作的个人或团队而言,可以通过官方提供的资源链接访问到完整的资料库。具体来说,可以从指定网站下载所需版本的数据包;同时注意遵循版权协议,在合法合规的前提下开展工作。
### 预处理与命名规则简介
当从网络上获得 Human3.6M 图像数据之后,会发现其中包含有七个不同的主体(Subject),这些主体被用来表示不同个体的动作捕捉记录。此外,每张图片的名字由特定字符组成,以此来区分各个样本之间的差异性[^2]。
### 安装配置指南
为了能够顺利读取和处理所下载的人体姿态数据,建议先安装必要的软件环境和支持工具。通常情况下,这涉及到设置 Python 开发环境,并安装诸如 NumPy, OpenCV 等常用库。下面给出一段简单的代码片段展示如何加载部分数据:
```python
import numpy as np
from scipy.io import loadmat
def read_human36m_data(file_path):
data = loadmat(file_path)
poses_3d = data['poses_3d'] # 假设MATLAB文件中有名为'poses_3d'的关键字存储着姿势信息
return poses_3d
```
这段脚本展示了怎样借助 `scipy` 库中的函数去解析 .mat 文件格式下的三维坐标点集合。当然实际应用中还需要考虑更多细节问题,比如路径管理、异常捕获等[^3]。
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