官方给出了两种CeleA和Place2的训练命令。训练结束后使用相同的测试命令进行的测试。官方提供了俩个预训练模型。

这段代码提供了两个主要函数 readColmapSceneInfo 和 readColmapCameras，用于读取和处理 COLMAP 生成的相机参数和场景信息，并将其格式化为易于使用的数据结构。这段代码定义了 Scene 类，用于管理和加载 3D 场景的参数、模型和相机信息，并支持不同分辨率的相机数据。Scene 类结合了高斯模型和数据集处理逻辑，尤其适用于从 COLMAP 或 Blender

(1)下载波士顿数据集，读取全部506条数据，放在NumPy数组x、y中（x：属性，y：标记）；(3)横坐标标签为:“面积(平方米)”，纵坐标标签为“价格(万元)”，字体大小为14。②下载波士顿数房价据集，并绘制数据集中各个属性与房价之间的散点图，实现数据集可视化；(3)要求用户选择属性，如图2所示，根据用户的选择，输出对应属性的散点图，如图3所示。(2)使用全部506条数据，实现波士顿房价数据集

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(总结最大类间差分算法步骤，对实验结果进行分析)最大类间差分算法是根据图像的灰度特性,将图像分为前景和背景两个部分。当取最佳阈值时，两部分之间的差别应该是最大的，前景和背景之间的类间方差如果越大，就说明构成图像的两个部分之间的差别越大。

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