我正在致力于创建简单的 AR 应用程序，并且使用了 ARCore 和 ARKit。我对现实世界中虚拟物体定位的准确性印象深刻，因为我玩的手机没有深度传感器，也没有多个摄像头，所以我想知道：这些 SDK 实现平面检测的算法是什么？
我正在尝试使用 FFmpeg 库编写视频。到目前为止，我可以成功地使用 .avi 扩展名对视频进行编码，但是当我使用 .mp4 扩展名时，应用程序完全忽略我指定的比特率选项。
这是我用来指定编码设置的代码片段：
//define video stream
AVOutputFormat* outFmt = nullptr;
outFmt = av_guess_format(NULL, m_pcFilename.c_str(), NULL);
avformat_alloc_output_context2(&m_pcOC, outFmt, NULL, NULL);
AVFormatContext* m_pcOC;
AVStream* m_pcVideoSt = avformat_new_stream(m_pcOC, NULL);
AVCodec* codec = nullptr;
codec = avcodec_find_encoder(codecID);
avcodec_get_context_defaults3(m_pcVideoSt->codec, codec);
//set some parameters
double dBitrate = std::stod(bitrate);
m_pcVideoSt->codec->codec_id = codecID;
m_pcVideoSt->codec->codec_type = AVMEDIA_TYPE_VIDEO;
m_pcVideoSt->codec->bit_rate = dBitrate;
m_pcVideoSt->codec->bit_rate_tolerance = 20000;
m_pcVideoSt->codec->width = m_iOutCols;
m_pcVideoSt->codec->height = m_iOutRows;
m_pcVideoSt->codec->time_base.den = static_cast<int>(dFps);
m_pcVideoSt->codec->time_base.num = 1;
if (m_pcOC->oformat->flags & AVFMT_GLOBALHEADER)
{
m_pcVideoSt->codec->flags |= CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER;
} …我有一个简单的 pandas 数据框，包含 3 列（月份、金额、类别），其中每行代表特定类别的费用：
import pandas as pd
d = {'Month': ['Jan', 'Jan', 'Jan', 'Feb', 'Feb', 'Mar', 'Mar', 'Mar', 'Mar'], 'Amount': [5, 65, 29, 200, 28.5, 12, 4, 100, 21], 'Category': ['Travel', 'Food', 'Dentist', 'Dentist', 'Food', 'Travel', 'Food', 'Sport', 'Sport']}
df = pd.DataFrame(df)
我想创建一个seaborn条形图，其中每个条形代表每月的支出总额，每个条形都分为不同的颜色，其中每种色调代表该月特定类别的总支出。
我能够使用相当复杂的方法并使用 matplotlib 进行绘图来实现结果：
df = df.groupby(['Month', 'Category']).sum()
df.reset_index(inplace=True)
pivot_df = df.pivot(index='Month', columns='Category', values='Amount')
df.plot.bar(stacked=True, colormap='tab20')
但这种方法在尝试使用seaborn时会出错，而且似乎没有必要复杂。
有没有更好的方法来达到想要的结果？