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train.md要求准备的深度图是png格式，但是我运行train.py后却显示因为png格式没有"near""far"出错了
感谢开源，作者你好~ 我下载的TUM数据集，后按照训练要求做好了数据集的格式，但是在运行train.py之后，却因为读不到深度图的“near”和“far”属性，导致读取深度图失败了，请问这是我数据集来源的问题吗？ 另外我还想请问一下，我的meta.json文件中，内参矩阵中带负数，对于运行代码有影响吗？因为我在运行train的dataloader的板块
6.1 The image and depth are resized first to approximately the same pixel size as the target image with PIL's antialiasing resampling下的代码
image = np.array(Image.fromarray(image).resize((rescaled_w, rescaled_h), Image.Resampling.LANCZOS))的时候，它如此提示 Exception has occurred: ValueError height and width must be > 0
望您回复，谢谢。若我提问并不清楚，也请您联系我。
您好！训练使用的深度图是特定格式的16bit png，存储的是缩放到了 1~65534 之间的log(depth)值，同时将 near 和 far 存储到png的元数据中用于恢复线性深度。您可以参考moge/utils/io.py中的 read_depth 和 write_depth 函数。确保得到(H, W)float32线性深度，无效的深度值填np.nan，无穷远深度填np.inf，再用write_depth保存，即可存成对应的格式。 一般内参矩阵的参数都是正的。如果是cx cy 有负数的话，大概只是光轴比较极端，不在图像内了，这种问题不大。fx fy是负数会出问题，这一般不太可能，除非图像坐标的原点没有定义在左上角，或是外参的旋转被混入到了内参中，这种情况可以尝试直接对fx fy取反，再反投影成点云检查一下。
