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DataSet.Fields[y]有多少种类型

时间: 2025-07-26 16:30:44 浏览: 4
<think>在Delphi中，DataSet.Fields[y]返回的是TField类型，而TField有多种派生类，每种派生类对应不同的字段类型。常见的字段类型包括：1. TStringField：字符串类型2. TIntegerField：整数类型3. TLargeintField：大整数类型（如Int64）4. TWordField：字类型（无符号16位整数）5.TFloatField：浮点数类型6. TCurrencyField：货币类型7. TBooleanField：布尔类型8. TDateTimeField：日期时间类型9.TDateField：日期类型10.TTimeField：时间类型11.TBlobField：二进制大对象（BLOB）12.TMemoField：备注类型（长文本）13. TGraphicField：图形类型（用于存储图像）14. TBinaryField：二进制类型15.TAutoIncField：自动递增字段16. TBCDField：BCD（二进制编码的十进制）类型17.TFMTBCDField：FMTBCD（格式化BCD）类型18. TVarBytesField：可变长度字节数组19. TBytesField：固定长度字节数组20. TADTField：抽象数据类型（ADT）字段（用于嵌套表）21. TArrayField：数组字段22. TReferenceField：引用字段23. TDataSetField：数据集字段（用于嵌套数据集）24. TAggregateField：聚合字段我们可以通过使用`is`运算符来判断字段的具体类型，例如：ifDataSet.Fields[y] isTStringField thenifDataSet.Fields[y]is TIntegerFieldthen...下面是一个示例，展示如何遍历DataSet的所有字段并输出其类型：</think>### Delphi 字段类型详解 在 Delphi 中，`DataSet.Fields[y]` 返回的是 `TField` 对象，它包含多种派生类型，每种对应不同的数据类型。以下是完整的字段类型分类及其用途： #### 主要字段类型分类 | 类型类别 | 具体字段类型 | 对应数据类型 | 典型用途 | |---------|-------------|------------|---------| | **数值类型** | `TIntegerField` | 整数 | 存储整数值 | | | `TSmallintField` | 小整数 | 小范围整数 | | | `TLargeintField` | 大整数(Int64) | 大范围整数 | | | `TFloatField` | 浮点数 | 小数计算 | | | `TCurrencyField` | 货币 | 财务计算 | | | `TBCDField` | 十进制数 | 精确计算 | | **日期时间** | `TDateField` | 日期 | 存储日期 | | | `TTimeField` | 时间 | 存储时间 | | | `TDateTimeField` | 日期时间 | 完整时间戳 | | **文本类型** | `TStringField` | 字符串 | 文本数据 | | | `TWideStringField` | 宽字符串 | Unicode文本 | | **布尔类型** | `TBooleanField` | 布尔值 | 真/假值 | | **二进制类型** | `TBlobField` | 二进制大对象 | 图像/文件 | | | `TMemoField` | 长文本 | 大段文本 | | | `TGraphicField` | 图形 | 图像存储 | | **特殊类型** | `TAutoIncField` | 自增整数 | 主键ID | | | `TVarBytesField` | 变长字节 | 二进制数据 | | | `TBytesField` | 字节数组 | 固定二进制 | #### 类型检测示例代码 ```delphi procedure CheckFieldTypes(DataSet: TDataSet); var i: Integer; begin for i := 0 to DataSet.FieldCount - 1 do begin case DataSet.Fields[i].ClassType of TIntegerField: WriteLn(Format('字段 %d: 整数类型', [i])); TFloatField: WriteLn(Format('字段 %d: 浮点类型', [i])); TStringField: WriteLn(Format('字段 %d: 字符串类型', [i])); TDateTimeField: WriteLn(Format('字段 %d: 日期时间类型', [i])); TBooleanField: WriteLn(Format('字段 %d: 布尔类型', [i])); TBlobField: WriteLn(Format('字段 %d: BLOB类型', [i])); TMemoField: WriteLn(Format('字段 %d: 备注类型', [i])); TDateField: WriteLn(Format('字段 %d: 日期类型', [i])); TTimeField: WriteLn(Format('字段 %d: 时间类型', [i])); TCurrencyField: WriteLn(Format('字段 %d: 货币类型', [i])); TAutoIncField: WriteLn(Format('字段 %d: 自增类型', [i])); else WriteLn(Format('字段 %d: 其他类型 (%s)', [i, DataSet.Fields[i].ClassName])); end; end; end; ``` #### 类型转换最佳实践 ```delphi // 安全获取字段值 function GetFieldValueAsString(Field: TField): string; begin if Field is TBlobField then Result := '(BLOB数据)' else if Field is TDateTimeField then Result := FormatDateTime('yyyy-mm-dd hh:nn:ss', TDateTimeField(Field).AsDateTime) else if Field is TBooleanField then Result := BoolToStr(TBooleanField(Field).AsBoolean, True) else if Field is TFloatField then Result := FloatToStrF(TFloatField(Field).AsFloat, ffFixed, 15, 2) else Result := Field.AsString; end; // 使用示例 var FieldValue: string; begin for var i := 0 to DataSet.FieldCount - 1 do begin FieldValue := GetFieldValueAsString(DataSet.Fields[i]); WriteLn(Format('%s: %s', [DataSet.Fields[i].FieldName, FieldValue])); end; end; ``` #### 关键注意事项： 1. **类型安全**：使用 `is` 运算符进行类型检查后再转换 2. **空值处理**：始终检查 `Field.IsNull` 属性 3. **特殊类型**： - BLOB 字段使用 `SaveToFile/LoadFromFile` 方法 - 自增字段通常只读 - 货币字段避免直接浮点运算 4. **性能优化**： - 字段引用缓存：`var Fld := DataSet.FieldByName('Name')` - 批量操作时禁用控件刷新
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if (!fs.existsSync(file)) { fs.mkdirSync(file, { recursive: true }); const dataset = await gdal.openAsync(input, 'r', VECTOR_TYPE_GDAL_DRIVERS); const layerCount = await dataset.layers.countAsync(); const target = gdal.SpatialReference.fromEPSG(targetCoordinate); const projectionApp = async (geom: gdal.Geometry) => { if (geom.srs?.toWKT() !== target.toWKT()) await geom.transformToAsync(target); }; for (let i = 0; i < layerCount; i++) { const layer = await dataset.layers.getAsync(i); const featureCount = await layer.features.countAsync(); const sourceSrs = layer.srs; // 从源文件中读取原始坐标系 const outputFilePath = path.join(file, transformed_layer_${i + 1}.shp); const driver = gdal.drivers.get('ESRI Shapefile'); const outputDataset = await driver.createAsync(outputFilePath, 0, 0, 0, gdal.GDT_Unknown, ['OVERWRITE=YES']); const outputLayer = await outputDataset.layers.createAsync(layer.name, target, layer.geomType); // 复制图层字段 const layerFields = layer.fields; for (let j = 0; j < layerFields.count(); j++) { const fieldDefn = layerFields.get(j); outputLayer.fields.add(fieldDefn); } for (let j = 0; j < featureCount; j++) { const feature = await layer.features.getAsync(j); const geometry = feature.getGeometry(); const props = feature.fields.toObject(); // 多部件转单部件 if (geometry instanceof gdal.GeometryCollection) { for (let m = 0; m < geometry.children.count(); m++) { const geom = geometry.children.get(m); await projectionApp(geom); const newFeature = new gdal.Feature(outputLayer); for (const [key, value] of Object.entries(props)) { newFeature.fields.set(key, value); } newFeature.setGeometry(geom); await outputLayer.features.addAsync(newFeature); } } else { await projectionApp(geometry); const newFeature = new gdal.Feature(outputLayer); for (const [key, value] of Object.entries(props)) { newFeature.fields.set(key, value); } newFeature.setGeometry(geometry); await outputLayer.features.addAsync(newFeature); } } await outputDataset.flushAsync(); } } } };我想转换一个shp文件的坐标系 补充完整

可能需要将多几何体拆分为多个单部件要素，但Shapefile每个要素只能是单一几何类型，所以可能需要确保输出几何类型正确。 另外，输出文件路径使用了transformed_layer_${i + 1}.shp，但Shapefile需要多个文件（....
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实验任务： 1）构建无人机目标检测数据集，样本数量为 300，其中 280 作为训练，20 作为测试； 2）搭建 yolo v8 目标检测网络； 3）构建整个 yolo v8 无人机目标检测工程，包括 ⚫ 网络代码，如 model.py ⚫ 数据集代码，包括数据集的读取和预处理，如 dataset.py ⚫ 数据增强代码，如 transforms.py ⚫ 损失函数代码，如 loss.py ⚫ 优化器、学习率策略代码，如 optimizer.py ⚫ 训练代码，如 train.py ⚫ 模型评估（mAP 代码，如 evaluate.py ⚫ 模型推理测试代码（输入是包含无人机的图片，输出是可视化无人 机的检测矩形框），如 infer.py ⚫ 其他部分代码（坐标解析等部分代码），如 utils.py 4）利用训练集数据对模型进行训练，保存最佳模型的权重为 bestModel.pth。 5）利用训练好的模型对测试集进行测试，计算相关评测指标如 mAP，并在 测试图像上标记出无人机的预测框 目录如下 Drone-Test/ ├── images/ # 存放300张无人机图片(.jpg) ├── labels/ # 存放标注文件(.txt)，与图片同名 ├── model.py # YOLOv8模型定义 ├── dataset.py # 数据集加载与预处理 ├── transforms.py # 数据增强 ├── loss.py # 损失函数 ├── optimizer.py # 优化器配置 ├── train.py # 训练脚本 ├── evaluate.py # 模型评估(mAP计算) ├── infer.py # 推理与可视化 └── utils.py # 工具函数(坐标转换/NMS等)

y.extend(m(y[-1]) for m in self.m) return self.conv2(torch.cat(y, 1)) class SPPF(nn.Module): """空间金字塔池化快速版""" def __init__(self, in_ch, out_ch, k=5): super().__init__() hidden_ch = in...

for (let i = 0; i < layerCount; i++) { const layer = await dataset.layers.getAsync(i); console.log(layer.srs.getAuthorityCode('GEOGCS')); const transform = new gdal.CoordinateTransformation(layer.srs, target); layer.features.forEach((feature) => { const geometry = feature.getGeometry(); geometry.transform(transform); }); console.log(layer.srs.getAuthorityCode('PROJCS')); const outputFilePath = path.join(file, ${path.parse(input).name}_${layer.name}.shp); const outputDataset = outputDriver.create(outputFilePath, 0, 0, 0); const outputLayer = outputDataset.layers.create('converted', target, layer.geomType); // 转换并写入要素 layer.features.forEach((feature) => { const newFeature = new gdal.Feature(outputLayer); const geometry = feature.getGeometry().clone(); // 克隆以避免修改原数据 geometry.transform(transform); newFeature.setGeometry(geometry); outputLayer.features.add(newFeature); }); 所以我这个代码 如何修改 正确转换一个shp文件的坐标系

不过有几个地方需要注意。 第一个问题可能在坐标转换对象的创建和使用上。用户代码中两次调用了geometry.transform(transform)，一次是在循环中处理原始图层，另一次是在写入输出图层时。这可能会导致重复转换，...

namespace DNN_Keras { public class CustomModel : Model { private readonly Layer hiddenLayer1; private readonly Layer hiddenLayer2; private readonly Layer hiddenLayer3; private readonly Layer hiddenLayer4; private readonly Layer outputLayer; public CustomModel() : base(new ModelArgs()) { // 修正：隐藏层使用 ReLU 激活（非线性） hiddenLayer1 = (Layer)keras.layers.Dense(32, activation: "relu"); hiddenLayer2 = (Layer)keras.layers.Dense(34, activation: "relu"); hiddenLayer3 = (Layer)keras.layers.Dense(36, activation: "relu"); hiddenLayer4 = (Layer)keras.layers.Dense(38, activation: "relu"); outputLayer = (Layer)keras.layers.Dense(1); // 回归任务输出层无激活 } // 修正：重写基类方法（public override） protected virtual Tensor Call(Tensor inputs, bool training = false) { var x = hiddenLayer1.Apply(inputs); x = hiddenLayer2.Apply(x); x = hiddenLayer3.Apply(x); x = hiddenLayer4.Apply(x); return outputLayer.Apply(x); } } class Program { static void Main() { string csvPath = @"D:\编程软件系列\VS2022社区版\文件\DNN_Keras\数据\大了Number.csv"; var (x_train, y_train, x_test, y_test) = LoadCSVData(csvPath); // 修正1：from_tensor_slices 需传入 (features, labels) 元组 var dataset1 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x_train, y_train); dataset1 = dataset1.shuffle(10) .repeat(1) .batch(4); var dataset2 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x_test, y_test); dataset2 = dataset2.take(1); print(" 训练集输出 "); // 修正2：元组变量名需空格 foreach (var (item_x1, item_y1) in dataset1) { print($"x:{item_x1.numpy()},y:{item_y1.numpy()}"); } print(" 测试集输出 "); foreach (var (item_x2, item_y2) in dataset2) { print($"x:{item_x2.numpy()},y:{item_y2.numpy()}"); } var model = new CustomModel(); // 修正3：回归任务使用 MSE 损失（替代分类损失） Func<Tensor, Tensor, Tensor> mse_loss = (pred, y_true) => { return tf.reduce_mean(tf.square(pred - y_true)); // 均方误差 }; // 修正4：回归任务评估指标用 MAE（平均绝对误差） Func<Tensor, Tensor, Tensor> mae_metric = (pred, y_true) => { return tf.reduce_mean(tf.abs(pred - y_true)); }; var optimizer = keras.optimizers.AdamW(learning_rate: 0.01f, weight_decay: 0.0001f); Action<Tensor, Tensor> run_optimization = (x, y) => { using var g = tf.GradientTape(); var pred = model.Apply(x, training: true); var loss = mse_loss(pred, y); var gradients = g.gradient(loss, model.TrainableVariables); var grads_and_vars = Enumerable.Zip(gradients, model.TrainableVariables.Cast<ResourceVariable>(), (g, v) => (g, v)).ToList(); optimizer.apply_gradients(grads_and_vars); }; // 修正5：实现 enumerate 函数（模拟 Python 功能） foreach (var (step, batch) in Enumerate(dataset1, 1)) { var (batch_x, batch_y) = batch; run_optimization(batch_x, batch_y); if (step % 100 == 0) { var pred = model.Apply(batch_x, training: true); var loss = mse_loss(pred, batch_y); var mae = mae_metric(pred, batch_y); print($"step: {step}, loss: {(float)loss}, MAE: {(float)mae}"); } } { var pred = model.Apply(x_test, training: false); var test_mae = (float)mae_metric(pred, y_test); print($"Test MAE: {test_mae}"); } } // 新增：实现 enumerate 函数 static IEnumerable<(int Index, T Item)> Enumerate<T>(IEnumerable<T> source, int start = 0) { int index = start; foreach (var item in source) { yield return (index++, item); } } static (NDArray, NDArray, NDArray, NDArray) LoadCSVData(string filePath) { var lines = File.ReadAllLines(filePath); if (lines.Length < 2) throw new ArgumentException("CSV文件至少需要包含标题行和一个数据行"); var features = new List<float[]>(); var labels = new List<float>(); foreach (var line in lines.Skip(1)) { var values = line.Split(','); if (values.Length < 2) throw new FormatException($"数据行格式错误：{line}（至少需要1个特征和1个标签）"); var featureValues = new float[values.Length - 1]; for (int i = 0; i < values.Length - 1; i++) { if (!float.TryParse(values[i], out float feature)) throw new FormatException($"无法解析特征值：{values[i]}（行：{line}）"); featureValues[i] = feature; } features.Add(featureValues); if (!float.TryParse(values.Last(), out float label)) throw new FormatException($"无法解析标签值：{values.Last()}（行：{line}）"); labels.Add(label); } int featureCount = features[0].Length; if (features.Any(f => f.Length != featureCount)) throw new InvalidDataException("所有样本的特征数必须一致"); int sampleCount = features.Count; var xRect = new float[sampleCount, featureCount]; for (int i = 0; i < sampleCount; i++) { for (int j = 0; j < featureCount; j++) { xRect[i, j] = features[i][j]; // 修正6：补全数组赋值 } } // 修正1：先划分训练集和测试集（基于原始数据） int testSize = 10; // 假设取最后10个样本为测试集 int trainSize = sampleCount - testSize; // 原始数据张量（未标准化） var x_tensor = tf.convert_to_tensor(xRect); // shape: [样本数, 特征数] var y_tensor = tf.convert_to_tensor(labels.ToArray()); // shape: [样本数] // 划分训练集（前 trainSize 个样本，原始数据） var x_train_raw = tf.slice(x_tensor, begin: new Tensor(0), size: new Tensor(trainSize)); // 前 trainSize 样本 var y_train_raw = tf.slice(y_tensor, begin: new Tensor(0), size: new Tensor(trainSize)); // 划分测试集（后 testSize 个样本，原始数据） var x_test_raw = tf.slice(x_tensor, begin: new Tensor(trainSize), size: new Tensor(testSize)); // 后 testSize 样本 var y_test_raw = tf.slice(y_tensor, begin: new Tensor(trainSize), size: new Tensor(testSize)); // 修正2：仅用训练集计算均值和标准差（避免数据泄漏） var mean = tf.reduce_mean(x_train_raw, axis: 0); // 训练集特征均值 var std = tf.math.reduce_std(x_train_raw, axis: 0); // 训练集特征标准差 std = tf.maximum(std, tf.constant(1e-8f)); // 防止标准差为0（关键修正） // 修正3：标准化训练集和测试集（用训练集的统计量） var x_train = (x_train_raw - mean) / std; // 训练集标准化 var x_test = (x_test_raw - mean) / std; // 测试集用训练集的 mean/std 标准化 // 转换为 NDArray 并返回（标签无需标准化） return ( x_train.numpy(), // 标准化后的训练特征 y_train_raw.numpy(),// 原始训练标签（未标准化） x_test.numpy(), // 标准化后的测试特征 y_test_raw.numpy() // 原始测试标签（未标准化） ); } } } 逐行分析纠正错误

}//如果当前行有缺失特征，先不加入列表，因为平均值可能需要该行的有效值？但我们已经将有效值加入了featureColumns//所以这里先加入，后面再统一填充缺失值featuresList.Add(currentFeatures);labelsList.Add...

import arcpy # ArcGIS的Python模块，用于地理数据处理 import numpy as np # 数值计算库，处理数组 import pandas as pd # 数据处理库，类似Excel表格 from sklearn.svm import SVC # 支持向量机分类模型 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据标准化工具 # 设置工作空间（您的数据存放位置） arcpy.env.workspace = r"E:\py_train\20250615\luoyang\svm\1" # 修改为您的实际文件夹路径 arcpy.env.overwriteOutput = True # 允许覆盖已有文件 # 输入数据 sample_points = "dzd_0_1.shp" # 您已经准备好的点文件（200灾害点+400非灾害点） # 定义点文件中的字段名（您需要根据实际情况修改） factor_fields = ["dist", "podu", "zdmd", "3cd", "lizhi", "2ld", "nianxing", "curva", "ndvi","shuixi","jiangyu"] label_field = "leixing" # 这个字段标记点是灾害点(1)还是非灾害点(0) # 从点文件中读取数据 print("从点文件读取已提取的因子值...") fields = factor_fields + [label_field] # 需要读取的所有字段 data_dict = {field: [] for field in fields} # 创建空字典存储数据 # 使用游标读取所有属性（类似打开Excel表格读取数据） with arcpy.da.SearchCursor(sample_points, fields) as cursor: for row in cursor: for i, field in enumerate(fields): data_dict[field].append(row[i]) # 逐行读取数据 # 转换为DataFrame（类似Excel表格） df = pd.DataFrame(data_dict) print(f"成功读取 {len(df)} 个样本点数据") # 分离特征（X）和标签（y） X = df[factor_fields] # 所有因子值（坡度、坡向等） y = df[label_field] # 灾害类型（0或1） # 清理无效值（删除空数据） df_clean = df.dropna() if len(df) != len(df_clean): print(f"移除 {len(df) - len(df_clean)} 个包含空值的样本") X = df_clean[factor_fields] # 清理后的因子值 y = df_clean[label_field] # 清理后的标签 # 数据标准化（非常重要！） print("标准化数据...") scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 转换为标准格式 print("训练SVM模型...") # 创建支持向量机分类器 svm_model = SVC( kernel='rbf', # 使用径向基函数（最常用） C=1.0, # 正则化参数（默认值） gamma='scale', # 核函数系数（自动计算） probability=True # 输出概率值（0-1之间） ) # 使用全部数据训练模型 svm_model.fit(X_scaled, y) print("SVM模型训练完成") # 读取所有栅格数据 raster_arrays = {} print("读取栅格数据...") for name in factor_fields: # 遍历所有因子 path = f"{name}.tif" # 假设栅格文件名与字段名相同 print(f" - {path}") # 使用arcpy.RasterToNumPyArray而不是从sa导入 raster_arrays[name] = arcpy.RasterToNumPyArray(path) # 转换为数组 # 获取参考栅格信息（用于结果输出） ref_raster = f"{factor_fields[0]}.tif" # 第一个栅格 desc = arcpy.Describe(ref_raster) cell_size = desc.meanCellWidth # 像元大小（30米） extent = desc.extent # 范围 spatial_ref = desc.spatialReference # 坐标系 # 创建全区预测网格 rows, cols = raster_arrays[factor_fields[0]].shape prediction = np.zeros((rows, cols), dtype=np.float32) # 分块处理（避免内存不足） block_size = 1000 # 每次处理1000行 print(f"开始全区预测，总行数: {rows}，块大小: {block_size}行") for i in range(0, rows, block_size): i_end = min(i + block_size, rows) print(f"处理行 {i} 到 {i_end-1} ({i_end-i}行)") # 提取当前块的所有因子 block_data = {} for name in factor_fields: block_data[name] = raster_arrays[name][i:i_end, :].flatten() # 创建数据框 block_df = pd.DataFrame(block_data) # 标准化（使用与训练数据相同的缩放器） block_scaled = scaler.transform(block_df) # 预测灾害发生概率 proba = svm_model.predict_proba(block_scaled)[:, 1] prediction[i:i_end, :] = proba.reshape((i_end - i), cols) print("生成易发性栅格...") # 将预测数组转为栅格 # 使用arcpy.NumPyArrayToRaster而不是从sa导入 susceptibility_raster = arcpy.NumPyArrayToRaster( prediction, # 预测结果数组 arcpy.Point(extent.XMin, extent.YMin), # 左上角坐标 cell_size, cell_size # 像元大小 ) # 设置坐标系 arcpy.management.DefineProjection( in_dataset=susceptibility_raster, coor_system=spatial_ref ) # 保存结果 output_raster = "Geohazard_Susceptibility.tif" susceptibility_raster.save(output_raster) print(f"易发性栅格已保存至: {output_raster}") print("处理完成! ") 以上代码在arcgis pro 2.8 notebook中提示ValueError Traceback (most recent call last) In [1]: Line 97: block_df = pd.DataFrame(block_data) File C:\Users\Administrator\AppData\Local\ESRI\conda\envs\arcgispro-py3-clone\lib\site-packages\pandas\core\frame.py, in __init__: Line 529: mgr = init_dict(data, index, columns, dtype=dtype) File C:\Users\Administrator\AppData\Local\ESRI\conda\envs\arcgispro-py3-clone\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py, in init_dict: Line 287: return arrays_to_mgr(arrays, data_names, index, columns, dtype=dtype) File C:\Users\Administrator\AppData\Local\ESRI\conda\envs\arcgispro-py3-clone\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py, in arrays_to_mgr: Line 80: index = extract_index(arrays) File C:\Users\Administrator\AppData\Local\ESRI\conda\envs\arcgispro-py3-clone\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py, in extract_index: Line 401: raise ValueError("arrays must all be same length") ValueError: arrays must all be same length

以下是一个示例代码，展示如何检查并修复：假设我们有以下字典（这是导致错误的示例）：pythondata_dict={'feature1':[1,2,3],'feature2':[4,5,6,7],#这个数组有4个元素，而其他只有3个'feature3':[7,8,9]}...

import math import os import struct from argparse import ArgumentParser import av import numpy as np import open3d as o3d import rosbag import yaml from sensor_msgs import point_cloud2 import subprocess from protoc.octopudata_localizationinfo_pb2 import LocalizationInfoFrame, LocalizationInfo from protoc.octopudata_trackedobject_pb2 import TrackedObjectFrame, Object, TrackedObject from protoc.octopusdata_controlcommand_pb2 import CommandFrame, ControlCommand from protoc.octopusdata_gnss_pb2 import GnssPoint, GnssPoints from protoc.octopusdata_plantrajectory_pb2 import Trajectory, TrajectoryPoint, PlanTrajectory from protoc.octopusdata_predictionobstacles_pb2 import PerceptionObstacle, \ Obstacle, PredictionTrajectory, PathPoint, PredictionObstacles from protoc.octopusdata_routingpath_pb2 import RoutingPath, Path, Point, RoutingFrames from protoc.octopusdata_vehicleinfo_pb2 import VehicleFrame, VehicleInfo av.logging.set_level(av.logging.PANIC) codec_ctx = av.codec.Codec('hevc','r') h265_code = codec_ctx.create() class Pose: def __init__(self, q0, q1, q2, q3, x, y, z): self.q0 = q0 self.q1 = q1 self.q2 = q2 self.q3 = q3 self.x = x self.y = y self.z = z def get_ts(secs, nsecs): return int(secs * 1000 + nsecs / 1000000) def get_modulo(x, y, z): return math.sqrt(x * x + y * y + z * z) def yaw_from_quaternions(w, x, y, z): a = 2 * (w * z + x * y) b = 1 - 2 * (y * y + z * z) return math.atan2(a, b) def pose_has_nan(p): return math.isnan(p.x) or math.isnan(p.y) or math.isnan(p.z) or \ math.isnan(p.q0) or math.isnan(p.q1) or math.isnan(p.q2) or \ math.isnan(p.q3) def get_t(q0, q1, q2, q3, x, y, z): aa = 1 - 2 * (q2 * q2 + q3 * q3) ab = 2 * (q1 * q2 - q0 * q3) ac = 2 * (q1 * q3 + q0 * q2) ba = 2 * (q1 * q2 + q0 * q3) bb = 1 - 2 * (q1 * q1 + q3 * q3) bc = 2 * (q2 * q3 - q0 * q1) ca = 2 * (q1 * q3 - q0 * q2) cb = 2 * (q2 * q3 + q0 * q1) cc = 1 - 2 * (q1 * q1 + q2 * q2) t = np.mat([[aa, ab, ac, x], [ba, bb, bc, y], [ca, cb, cc, z], [0, 0, 0, 1]]) return t def get_label(perception_typ, subtype): if perception_typ == 3: return 'Pedestrian' elif perception_typ == 4: return 'Bi_Tricycle' elif perception_typ == 5: if subtype == 5: return 'Truck' elif subtype == 6: return 'Bus' else: return 'Car' else: return 'unknow' def main(args): for file in os.listdir(args.input): if file.endswith('.bag'): bag_path = os.path.join(args.input, file) bag = rosbag.Bag(bag_path, "r") output_dir = os.getenv('output_dir') if not os.path.exists(os.path.join(output_dir, 'innoPtClound_A4')): os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'innoPtClound_A4')) if not os.path.exists(os.path.join(output_dir, 'innoPtClound_B2')): os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'innoPtClound_B2')) if not os.path.exists(os.path.join(output_dir, 'radar_track_array_0')): os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'radar_track_array_0')) if not os.path.exists(os.path.join(output_dir, 'radar_track_array_3')): os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'radar_track_array_3')) if not os.path.exists(os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_74')): os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_74')) if not os.path.exists(os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_73')): os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_73')) if not os.path.exists(os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_72')): os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_72')) if not os.path.exists(os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_71')): os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_71')) routes = [] controls = [] plans = [] preds = [] gnss = [] vehs = [] locs = [] objs = [] ego_pose = None has_camera_71 = False has_camera_72 = False has_camera_73 = False has_camera_74 = False has_lidar_A4 = False has_lidar_B2 = False has_radar_0 = False has_radar_3 = False lidar_num = 0 image_num = 0 radar_num = 0 for topic, msg, t in bag.read_messages(): time_stamp = int(t.to_sec() * 1000) # 以 rosbag 时间戳（t）为基准，转换为 13 位时间戳 if topic == '/innoPtClound_A4': ### 图达通 时间辍应该是13位数字，图达通雷达8位，华为96线6位 # file_path = os.path.join(output_dir, 'innoPtClound_A4', '{}.pcd'.format(int(msg.header.stamp.secs * 1000 + # msg.header.stamp.nsecs / 1000000))) file_path = os.path.join(output_dir, 'innoPtClound_A4', '{}.pcd'.format(time_stamp)) # print(file_path) # 提取点云数据，包括 x, y, z points = list(point_cloud2.read_points(msg, field_names=["x", "y", "z", "intensity"], skip_nans=True)) if points: # 转换为 numpy 数组，添加 intensity, ring, timestamp 字段 np_points = np.array(points) # (N, 3), 包含 x, y, z # 转换为 Open3D 格式点云 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(np_points[:, :3]) # x, y, z pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(np.tile(np_points[:, 3:4] / np_points[:, 3:4].max(), (1, 3))) # 用 intensity 作为灰度颜色 o3d.io.write_point_cloud(file_path, pcd) lidar_num += 1 has_lidar_A4 = True elif topic == '/innoPtClound_B2': ### 图达通 # file_path = os.path.join(output_dir, 'innoPtClound_B2', '{}.pcd'.format(int(msg.header.stamp.secs * 1000 + # msg.header.stamp.nsecs / 1000000))) file_path = os.path.join(output_dir, 'innoPtClound_B2', '{}.pcd'.format(time_stamp)) # print(file_path) # 提取点云数据，包括 x, y, z points = list(point_cloud2.read_points(msg, field_names=["x", "y", "z", "intensity"], skip_nans=True)) if points: # 转换为 numpy 数组，添加 intensity, ring, timestamp 字段 np_points = np.array(points) # (N, 3), 包含 x, y, z # 转换为 Open3D 格式点云 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(np_points[:, :3]) # x, y, z pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(np.tile(np_points[:, 3:4] / np_points[:, 3:4].max(), (1, 3))) # 用 intensity 作为灰度颜色 o3d.io.write_point_cloud(file_path, pcd) lidar_num += 1 has_lidar_B2 = True elif topic == 'mdc_camera_instance_74': ### 相机 时间辍应该是13位数字 # time_stamp = int(msg.header.stamp.secs * 1000 + # msg.header.stamp.nsecs / 1000000) file_path = os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_74', '{}.jpg'.format(time_stamp)) packet = av.packet.Packet(msg.data) try: out = h265_code.decode(packet) for frame in out: if frame.format.name != 'rgb24': frame = frame.reformat(format='rgb24') img = frame.to_image() img.save(file_path) image_num += 1 has_camera_74 = True except Exception as e: print("{} frame can not trans to jpg".format(time_stamp), e) elif topic == 'mdc_camera_instance_73': ### 相机 时间辍应该是13位数字 # time_stamp = int(msg.header.stamp.secs * 1000 + # msg.header.stamp.nsecs / 1000000) file_path = os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_73', '{}.jpg'.format(time_stamp)) packet = av.packet.Packet(msg.data) try: out = h265_code.decode(packet) for frame in out: if frame.format.name != 'rgb24': frame = frame.reformat(format='rgb24') img = frame.to_image() img.save(file_path) image_num += 1 has_camera_73 = True except Exception as e: print("{} frame can not trans to jpg".format(time_stamp), e) elif topic == 'mdc_camera_instance_72': ### 相机 # time_stamp = int(msg.header.stamp.secs * 1000 + # msg.header.stamp.nsecs / 1000000) file_path = os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_72', '{}.jpg'.format(time_stamp)) packet = av.packet.Packet(msg.data) try: out = h265_code.decode(packet) for frame in out: if frame.format.name != 'rgb24': frame = frame.reformat(format='rgb24') img = frame.to_image() img.save(file_path) image_num += 1 has_camera_72 = True except Exception as e: print("{} frame can not trans to jpg".format(time_stamp), e) elif topic == 'mdc_camera_instance_71': ### 相机 # time_stamp = int(msg.header.stamp.secs * 1000 + # msg.header.stamp.nsecs / 1000000) file_path = os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_71', '{}.jpg'.format(time_stamp)) packet = av.packet.Packet(msg.data) try: out = h265_code.decode(packet) for frame in out: if frame.format.name != 'rgb24': frame = frame.reformat(format='rgb24') img = frame.to_image() img.save(file_path) image_num += 1 has_camera_71 = True except Exception as e: print("{} frame can not trans to jpg".format(time_stamp), e) elif topic == '/radar_track_array_0': ### 大陆408 时间辍应该是13位数字 # file_path = os.path.join(output_dir, 'radar_track_array_0', '{}.pcd'.format(int(msg.header.stamp.secs * 1000 + # msg.header.stamp.nsecs / 1000000))) file_path = os.path.join(output_dir, 'radar_track_array_0', '{}.pcd'.format(time_stamp)) points = [] for track in msg.trackList: x, y, z = track.x, track.y, track.z vx, vy, ax, ay = track.vx, track.vy, track.ax, track.ay rcs, snr, yawRate = track.rcs, track.snr, track.yawRate obj_id, trackType, lifetime = track.id, track.trackType, track.lifetime # 过滤无效点 if np.isnan(x) or np.isnan(y) or np.isnan(z): continue points.append([x, y, z, vx, vy, ax, ay, rcs, snr, yawRate, obj_id, trackType, lifetime]) if not points: print("没有有效点云数据") continue points = np.array(points) # **写入 PCD 文件** with open(file_path, 'w') as f: # **写入 PCD 头部** f.write("# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format\n") f.write("VERSION 0.7\n") f.write(f"FIELDS x y z vx vy ax ay rcs snr yawRate id trackType lifetime\n") f.write("SIZE 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4\n") f.write("TYPE F F F F F F F F F F I I I\n") # F = float, I = int f.write("COUNT 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1\n") f.write(f"WIDTH {points.shape[0]}\n") f.write("HEIGHT 1\n") f.write("VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0\n") f.write(f"POINTS {points.shape[0]}\n") f.write("DATA ascii\n") # **写入点云数据** np.savetxt(f, points, fmt="%.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %d %d %d") radar_num += 1 has_radar_0 = True elif topic == '/radar_track_array_3': ### 大陆408 # file_path = os.path.join(output_dir, 'radar_track_array_3', '{}.pcd'.format(int(msg.header.stamp.secs * 1000 + # msg.header.stamp.nsecs / 1000000))) file_path = os.path.join(output_dir, 'radar_track_array_3', '{}.pcd'.format(time_stamp)) points = [] for track in msg.trackList: x, y, z = track.x, track.y, track.z vx, vy, ax, ay = track.vx, track.vy, track.ax, track.ay rcs, snr, yawRate = track.rcs, track.snr, track.yawRate obj_id, trackType, lifetime = track.id, track.trackType, track.lifetime # 过滤无效点 if np.isnan(x) or np.isnan(y) or np.isnan(z): continue points.append([x, y, z, vx, vy, ax, ay, rcs, snr, yawRate, obj_id, trackType, lifetime]) if not points: print("没有有效点云数据") continue points = np.array(points) # **写入 PCD 文件** with open(file_path, 'w') as f: # **写入 PCD 头部** f.write("# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format\n") f.write("VERSION 0.7\n") f.write(f"FIELDS x y z vx vy ax ay rcs snr yawRate id trackType lifetime\n") f.write("SIZE 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4\n") f.write("TYPE F F F F F F F F F F I I I\n") # F = float, I = int f.write("COUNT 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1\n") f.write(f"WIDTH {points.shape[0]}\n") f.write("HEIGHT 1\n") f.write("VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0\n") f.write(f"POINTS {points.shape[0]}\n") f.write("DATA ascii\n") # **写入点云数据** np.savetxt(f, points, fmt="%.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %d %d %d") radar_num += 1 has_radar_3 = True elif topic == '/routing/routing_response_viz': rv = RoutingPath() rv.timestamp = int(t.secs * 1000 + t.nsecs / 1000000) rv.stamp_secs = t.secs rv.stamp_nsecs = t.nsecs mark_list = list() for mark in msg.markers: path_pb = Path() path_pb.id = mark.id point_list = [] for point in mark.points: point_pb = Point() point_pb.x = point.x point_pb.y = point.y point_pb.z = point.z point_list.append(point_pb) path_pb.path_point.extend(point_list) mark_list.append(path_pb) rv.routing_path_info.extend(mark_list) routes.append(rv) elif topic == '/holo/ControlCommand': cf = CommandFrame() cf.timestamp = int(t.secs * 1000 + t.nsecs / 1000000) cf.stamp_secs = t.secs cf.stamp_nsecs = t.nsecs cf.acceleration = msg.acceleration cf.front_wheel_angle = msg.front_wheel_angle cf.gear = msg.gear controls.append(cf) elif topic == '/planning/trajectory': tj = Trajectory() tj.timestamp = int(t.secs * 1000 + t.nsecs / 1000000) tj.stamp_secs = t.secs tj.stamp_nsecs = t.nsecs p_list = [] for point in msg.trajectory_points: p = TrajectoryPoint() p.x = point.path_point.point.x p.y = point.path_point.point.y p.z = point.path_point.point.z p.theta = point.path_point.theta p.kappa = point.path_point.kappa p.v = point.v p.a = point.a p.relative_time = point.relative_time p_list.append(p) tj.trajectory_points.extend(p_list) plans.append(tj) elif topic == '/prediction/prediction_obstacles': tr_pb = PerceptionObstacle() tr_pb.timestamp = int(msg.header.stamp.secs * 1000 + msg.header.stamp.nsecs / 1000000) tr_pb.stamp_secs = msg.header.stamp.secs tr_pb.stamp_nsecs = msg.header.stamp.nsecs obj_list = list() for obj in msg.prediction_obstacle: ob_pb = Obstacle() ob_pb.obstacle_timestamp = int(obj.timestamp * 1000) ob_pb.id = obj.perception_obstacle.id ob_pb.x = obj.perception_obstacle.position.x ob_pb.y = obj.perception_obstacle.position.y ob_pb.z = obj.perception_obstacle.position.z traj_pbs = [] for traj in obj.trajectory: traj_pb = PredictionTrajectory() points_pbs = [] for trajectory_point in traj.trajectory_points: point_pb = PathPoint() point_pb.x = trajectory_point.path_point.point.x point_pb.y = trajectory_point.path_point.point.y point_pb.z = trajectory_point.path_point.point.z point_pb.theta = trajectory_point.path_point.theta point_pb.kappa = trajectory_point.path_point.kappa point_pb.lane_id = trajectory_point.path_point.lane_id point_pb.v = trajectory_point.v point_pb.a = trajectory_point.a point_pb.relative_time = trajectory_point.relative_time points_pbs.append(point_pb) traj_pb.path_point.extend(points_pbs) traj_pbs.append(traj_pb) ob_pb.prediction_trajectory.extend(traj_pbs) obj_list.append(ob_pb) tr_pb.obstacle_info.extend(obj_list) preds.append(tr_pb) elif topic == '/inspvax': pb_loc_gnss = GnssPoint() pb_loc_gnss.stamp_secs = msg.header.stamp.secs # 1 pb_loc_gnss.stamp_nsecs = msg.header.stamp.nsecs # 2 pb_loc_gnss.timestamp = get_ts(msg.header.stamp.secs, msg.header.stamp.nsecs) pb_loc_gnss.latitude = msg.latitude # 3 pb_loc_gnss.longitude = msg.longitude # 4 pb_loc_gnss.elevation = msg.altitude gnss.append(pb_loc_gnss) elif topic == '/holo/VehicleInfoMagotan': veh_pb = VehicleFrame() veh_pb.stamp_secs = msg.timestamp.secs # 1 veh_pb.stamp_nsecs = msg.timestamp.nsecs # 2 veh_pb.timestamp = get_ts(veh_pb.stamp_secs, veh_pb.stamp_nsecs) veh_pb.gear_value = msg.gear # 4 veh_pb.vehicle_speed = msg.vehicle_speed * 3.6 # 5 veh_pb.steering_angle = msg.steering_angle # 6 veh_pb.longitude_acc = msg.longitude_acc veh_pb.lateral_acc = msg.lateral_acc veh_pb.turn_left_light = msg.turn_left_light veh_pb.turn_right_light = msg.turn_right_light veh_pb.brake = msg.brake_torque veh_pb.autonomy_status = 0 vehs.append(veh_pb) elif topic == '/localization/localization_info': lo_pb = LocalizationInfoFrame() lo_pb.timestamp = get_ts(msg.header.stamp.secs, msg.header.stamp.nsecs) lo_pb.stamp_secs = msg.header.stamp.secs lo_pb.stamp_nsecs = msg.header.stamp.nsecs lo_pb.pose_position_x = msg.pose.position.x lo_pb.pose_position_y = msg.pose.position.y lo_pb.pose_position_z = msg.pose.position.z lo_pb.pose_orientation_x = msg.pose.orientation.x lo_pb.pose_orientation_y = msg.pose.orientation.y lo_pb.pose_orientation_z = msg.pose.orientation.z lo_pb.pose_orientation_w = msg.pose.orientation.w lo_pb.pose_orientation_yaw = \ yaw_from_quaternions(msg.pose.orientation.w, msg.pose.orientation.x, msg.pose.orientation.y, msg.pose.orientation.z) lo_pb.velocity_linear = get_modulo(msg.pose.linear_velocity.x, msg.pose.linear_velocity.y, msg.pose.linear_velocity.z) lo_pb.velocity_angular = get_modulo(msg.pose.angular_velocity.x, msg.pose.angular_velocity.y, msg.pose.angular_velocity.z) lo_pb.acceleration_linear = get_modulo(msg.pose.linear_acceleration_vrf.x, msg.pose.linear_acceleration_vrf.y, msg.pose.linear_acceleration_vrf.z) lo_pb.acceleration_angular = get_modulo(msg.pose.angular_velocity_vrf.x, msg.pose.angular_velocity_vrf.y, msg.pose.angular_velocity_vrf.z) locs.append(lo_pb) ego_pose = Pose(msg.pose.orientation.w, msg.pose.orientation.x, msg.pose.orientation.y, msg.pose.orientation.z, msg.pose.position.x, msg.pose.position.y, msg.pose.position.z) elif topic == '/perception/perception_obstacles': if ego_pose is None or pose_has_nan(ego_pose): continue tr_pb = TrackedObjectFrame() tr_pb.timestamp = get_ts(msg.header.stamp.secs, msg.header.stamp.nsecs) tr_pb.stamp_secs = msg.header.stamp.secs tr_pb.stamp_nsecs = msg.header.stamp.nsecs obj_list = list() for object in msg.perception_obstacle: ob_pb = Object() ob_pb.id = object.id ob_pb.label = get_label(object.type, object.sub_type) ob_pb.pose_position_x = object.position.x ob_pb.pose_position_y = object.position.y ob_pb.pose_position_z = object.position.z ob_pb.pose_orientation_x = 0 ob_pb.pose_orientation_y = 0 ob_pb.pose_orientation_z = math.sin(object.theta / 2) ob_pb.pose_orientation_w = math.cos(object.theta / 2) ob_pb.pose_orientation_yaw = object.theta ob_pb.dimensions_x = object.length ob_pb.dimensions_y = object.width ob_pb.dimensions_z = object.height ob_pb.speed_vector_linear_x = object.velocity.x ob_pb.speed_vector_linear_y = object.velocity.y ob_pb.speed_vector_linear_z = object.velocity.z world_obj = np.transpose(np.array([[object.position.x, object.position.y, object.position.z, 1]])) world_ego_t = get_t(ego_pose.q0, ego_pose.q1, ego_pose.q2, ego_pose.q3, ego_pose.x, ego_pose.y, ego_pose.z) try: world_ego_invt = np.linalg.pinv(world_ego_t) except Exception as err: print('pinv failed:', world_ego_t) raise err vehicle_obj = world_ego_invt * world_obj ob_pb.relative_position_x = vehicle_obj[0] ob_pb.relative_position_y = vehicle_obj[1] ob_pb.relative_position_z = vehicle_obj[2] obj_list.append(ob_pb) tr_pb.objects.extend(obj_list) objs.append(tr_pb) print(f"lidar_num : {lidar_num}") print(f"image_num : {image_num}") print(f"radar_num : {radar_num}") folders = [] if len(routes) > 0: os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'routing_routing_response_viz')) folders.append({'folder': 'routing_routing_response_viz', 'sensor_type': 'routing_path'}) route_out = RoutingFrames() route_out.routing_frame.extend(routes) with open(os.path.join(output_dir, 'routing_routing_response_viz', 'route.pb'), "wb") as c: c.write(route_out.SerializeToString()) if len(controls) > 0: os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'holo_ControlCommand')) folders.append({'folder': 'holo_ControlCommand', 'sensor_type': 'control'}) ctl_cmd_pb_out = ControlCommand() ctl_cmd_pb_out.command_frame.extend(controls) with open(os.path.join(output_dir, 'holo_ControlCommand', 'control.pb'), "wb") as c: c.write(ctl_cmd_pb_out.SerializeToString()) if len(plans) > 0: os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'planning_trajectory')) folders.append({'folder': 'planning_trajectory', 'sensor_type': 'planning_trajectory'}) plan_traj_pb_out = PlanTrajectory() plan_traj_pb_out.trajectory_info.extend(plans) with open(os.path.join(output_dir, 'planning_trajectory', 'planning.pb'), "wb") as p: p.write(plan_traj_pb_out.SerializeToString()) if len(preds) > 0: os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'prediction_prediction_obstacles')) folders.append({'folder': 'prediction_prediction_obstacles', 'sensor_type': 'predicted_objects'}) pred_obstacles_pb_out = PredictionObstacles() pred_obstacles_pb_out.perception_obstacle.extend(preds) with open(os.path.join(output_dir, 'prediction_prediction_obstacles', 'predicted.pb'), "wb") as p: p.write(pred_obstacles_pb_out.SerializeToString()) if len(gnss) > 0: os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'inspvax')) folders.append({'folder': 'inspvax', 'sensor_type': 'gnss'}) gn_pb_out = GnssPoints() gn_pb_out.gnss_points.extend(gnss) with open(os.path.join(output_dir, 'inspvax', 'gnss.pb'), "wb") as g: g.write(gn_pb_out.SerializeToString()) if len(vehs) > 0: os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'holo_VehicleInfoMagotan')) folders.append({'folder': 'holo_VehicleInfoMagotan', 'sensor_type': 'vehicle'}) veh_pb_out = VehicleInfo() veh_pb_out.vehicle_info.extend(vehs) with open(os.path.join(output_dir, 'holo_VehicleInfoMagotan', 'vehicle.pb'), "wb") as v: v.write(veh_pb_out.SerializeToString()) if len(locs) > 0: os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'localization_localization_info')) folders.append({'folder': 'localization_localization_info', 'sensor_type': 'ego_tf'}) lo_pb_out = LocalizationInfo() lo_pb_out.localization_info.extend(locs) with open(os.path.join(output_dir, 'localization_localization_info', 'ego_tf.pb'), "wb") as lo: lo.write(lo_pb_out.SerializeToString()) if len(objs) > 0: os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'perception_perception_obstacles')) folders.append({'folder': 'perception_perception_obstacles', 'sensor_type': 'object_array_vision'}) tr_pb_out = TrackedObject() tr_pb_out.tracked_object.extend(objs) with open(os.path.join(output_dir, 'perception_perception_obstacles', 'object_array_vision.pb'), "wb") as tr: tr.write(tr_pb_out.SerializeToString()) if has_camera_74: folders.append({'folder': 'mdc_camera_instance_74', 'sensor_type': 'camera'}) if has_camera_73: folders.append({'folder': 'mdc_camera_instance_73', 'sensor_type': 'camera'}) if has_camera_72: folders.append({'folder': 'mdc_camera_instance_72', 'sensor_type': 'camera'}) if has_camera_71: folders.append({'folder': 'mdc_camera_instance_71', 'sensor_type': 'camera'}) if has_lidar_A4: if args.calibration_id: folders.append({'folder': 'innoPtClound_A4', 'sensor_type': 'lidar', 'calibration_item_id': args.calibration_id}) else: folders.append({'folder': 'innoPtClound_A4', 'sensor_type': 'lidar'}) if has_lidar_B2: if args.calibration_id: folders.append({'folder': 'innoPtClound_B2', 'sensor_type': 'lidar', 'calibration_item_id': args.calibration_id}) else: folders.append({'folder': 'innoPtClound_B2', 'sensor_type': 'lidar'}) if has_radar_0: folders.append({'folder': 'radar_track_array_0', 'sensor_type': 'radar'}) if has_radar_3: folders.append({'folder': 'radar_track_array_3', 'sensor_type': 'radar'}) collect_yaml = {'folders': folders} with open(os.path.join(output_dir, "opendata_to_platform.yaml"), 'w', encoding='utf-8') as collect_file: yaml.safe_dump(collect_yaml, collect_file) with open(os.path.join(os.getenv('output_dir'), '_SUCCESS'), 'w') as f: f.write("") os.system('chmod -R a+r ${output_dir}/*') if __name__ == '__main__': parser = ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--input', help="input bag path", default=os.getenv('rosbag_path')) parser.add_argument('-o', '--output', default=os.getenv('output_dir'), help="result output directory, default to ./bags/") parser.add_argument('-ci', '--calibration_id', type=int) params = parser.parse_args() main(params)

由于ROS消息类型多样，我们需要为每种消息类型编写处理函数。 考虑到代码量较大，这里提供一个框架，并针对关键部分给出示例代码。 步骤详细： 1. 遍历bag文件中的每个消息，根据消息的主题或类型分发到不同...

import os import struct from argparse import ArgumentParser import av import numpy as np import open3d as o3d import rosbag from sensor_msgs import point_cloud2 as pc2 av.logging.set_level(av.logging.PANIC) codec_ctx = av.codec.Codec('hevc','r') h265_code = codec_ctx.create() def parse_img(msg, dataset_dir): timestamp = int(msg.header.stamp.secs * 1000 + msg.header.stamp.nsecs / 1000000) # os.makedirs(os.path.join(dataset_dir, str(timestamp))) file_path = os.path.join(dataset_dir, str(timestamp)+'{}.jpg'.format(timestamp)) packet = av.packet.Packet(msg.data) try: out = h265_code.decode(packet) for frame in out: if frame.format.name!='rgb24': frame = frame.reformat(format='rgb24') img = frame.to_image() img.save(file_path) except Exception as e: print("{} frame can not trans to jpg".format(timestamp),e) def parse_pcd(msg, dataset_dir): timestamp = int(msg.header.stamp.secs * 1000 + msg.header.stamp.nsecs / 1000000) # os.makedirs(os.path.join(dataset_dir, str(timestamp))) file_path = os.path.join(dataset_dir, str(timestamp)+'{}.pcd'.format(timestamp)) pointclouds = [] points = np.frombuffer(msg.data, dtype=np.float32).reshape(-1, 4)[:, :3] pointclouds.append(points) # 合并所有点云数据 combined_pcd = np.concatenate(pointclouds) pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(combined_pcd) o3d.io.write_point_cloud(file_path, pcd) def parse_params(): parser = ArgumentParser() parser.add_argument('--topic', default = '') # parser.add_argument('--type', default='pcd') return parser.parse_args() def main(): # params = parse_params() output_dir = 'output_data' dataset_dir = os.path.join(output_dir,'dataset') if not os.path.exists(dataset_dir): os.makedirs(dataset_dir) bag_path = "/home/inwinic/Lixu_Pro/fangcheng_data/A3_A4_71/2025-07-14-10-54-53.bag" bag = rosbag.Bag(bag_path,"r") for topic, msg, t in bag.read_messages(): if topic == '/mdc_camera_instance_71': parse_img(msg,os.path.join(dataset_dir,'camrea')) elif topic == '/rs16PtClound_B2': parse_pcd(msg,os.path.join(dataset_dir,'lidar')) if __name__ == '__main__': main()

FIELDS x y z intensity SIZE 4 4 4 4 TYPE F F F F COUNT 1 1 1 1 WIDTH [点数] HEIGHT 1 VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0 POINTS [点数] DATA ascii 然后每一行是点的坐标和强度（如果有）。 但点云可能包含不同的...

Traceback (most recent call last): File "D:\nutrition projiect\main.py", line 914, in <module> unet = train_segmentation() File "D:\nutrition projiect\main.py", line 588, in train_segmentation dataset = Nutrition5kDataset( File "D:\nutrition projiect\main.py", line 283, in __init__ self.all_dish_metadata = self._load_all_dish_metadata(dish_metadata) File "D:\nutrition projiect\main.py", line 343, in _load_all_dish_metadata df = pd.read_csv(file_path) File "D:\ProgramData\anaconda\envs\torch\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1026, in read_csv return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "D:\ProgramData\anaconda\envs\torch\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 626, in _read return parser.read(nrows) File "D:\ProgramData\anaconda\envs\torch\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1923, in read ) = self._engine.read( # type: ignore[attr-defined] File "D:\ProgramData\anaconda\envs\torch\lib\site-packages\pandas\io\parsers\c_parser_wrapper.py", line 234, in read chunks = self._reader.read_low_memory(nrows) File "parsers.pyx", line 838, in pandas._libs.parsers.TextReader.read_low_memory File "parsers.pyx", line 905, in pandas._libs.parsers.TextReader._read_rows File "parsers.pyx", line 874, in pandas._libs.parsers.TextReader._tokenize_rows File "parsers.pyx", line 891, in pandas._libs.parsers.TextReader._check_tokenize_status File "parsers.pyx", line 2061, in pandas._libs.parsers.raise_parser_error pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 125 fields in line 21, saw 188 Process finished with exit code 1

我们面对的问题是：使用pandas读取CSV文件时出现ParserError: Expected X fields in line Y, saw Z错误。这通常意味着CSV文件中某一行（第Y行）的列数（Z个）与预期的列数（X个）不一致。 根据引用内容，我们可以...

/* 文件路径: webapp/components/custom-form-modal/index.js */ // components/custom-form-modal/index.js Component({ properties: { show: { type: Boolean, value: false }, // 是否显示模态框 title: { type: String, value: '表单标题' }, // 模态框标题 config: { type: Array, value: [] }, // 表单配置数组 formData: { type: Object, value: {} } // 表单数据 }, data: { // 用于存储临时数据（如下拉选择器的选中值） tempData: {} }, methods: { // 关闭模态框 closeModal() { this.triggerEvent('close'); }, // 表单提交 submitForm() { this.triggerEvent('submit', this.data.formData); }, // 输入框变化 handleInput(e) { const { field } = e.currentTarget.dataset; const value = e.detail; this.setData({ [formData.${field}]: value }); this.triggerEvent('change', { field, value }); }, // 时间选择器变化 handleTimeChange(e) { const { field } = e.currentTarget.dataset; const value = e.detail; this.setData({ [formData.${field}]: value, [tempData.${field}_show]: false // 关闭时间选择器 }); this.triggerEvent('change', { field, value }); }, // 下拉选择器变化 handleSelectChange(e) { const { field } = e.currentTarget.dataset; const value = e.detail; this.setData({ [formData.${field}]: value, [tempData.${field}_show]: false // 关闭选择器 }); this.triggerEvent('change', { field, value }); }, // 打开时间选择器 openTimePicker(e) { const { field } = e.currentTarget.dataset; this.setData({ [tempData.${field}_show]: true }); }, // 打开下拉选择器 openSelectPicker(e) { const { field } = e.currentTarget.dataset; this.setData({ [tempData.${field}_show]: true }); }, // 按钮点击事件 handleButtonClick(e) { const { field } = e.currentTarget.dataset; this.triggerEvent('buttonClick', { field }); }, // 自定义组件事件 handleCustomEvent(e) { const { field, event } = e.detail; this.triggerEvent('customEvent', { field, ...event }); } } }); ================================================================================ /* 文件路径: webapp/components/custom-form-modal/index.json */ { "component": true, "usingComponents": { "van-field": "@vant/weapp/field/index", "van-picker": "@vant/weapp/picker/index", "van-datetime-picker": "@vant/weapp/datetime-picker/index", "van-button": "@vant/weapp/button/index", "van-popup": "@vant/weapp/popup/index" } } ================================================================================ /* 文件路径: webapp/components/custom-form-modal/index.wxml */ <van-popup show="{{ show }}" position="bottom" custom-class="custom-form-modal" close-on-click-overlay="{{ false }}" bind:close="closeModal" > <view class="modal-header"> <view class="title">{{ title }}</view> <van-icon name="close" size="20px" bind:tap="closeModal" /> </view> <scroll-view scroll-y class="form-content"> <block wx:for="{{ config }}" wx:key="index"> <view class="form-row"> <view class="row-title">{{ item.title }}</view> <view class="row-content"> <block wx:for="{{ item.items }}" wx:key="field"> <block wx:if="{{ subItem.type === 'input' }}"> <van-field value="{{ formData[subItem.field] }}" placeholder="{{ subItem.placeholder || '请输入' }}" data-field="{{ subItem.field }}" bind:change="handleInput" /> </block> <block wx:elif="{{ subItem.type === 'time' }}"> <view class="time-picker" bindtap="openTimePicker" data-field="{{ subItem.field }}"> {{ formData[subItem.field] || subItem.placeholder || '选择时间' }} </view> <van-popup show="{{ tempData[subItem.field + '_show'] }}" position="bottom" bind:close="closeTimePicker" > <van-datetime-picker type="time" value="{{ formData[subItem.field] }}" data-field="{{ subItem.field }}" bind:confirm="handleTimeChange" bind:cancel="closeTimePicker" /> </van-popup> </block> <block wx:elif="{{ subItem.type === 'select' }}"> <view class="select-picker" bindtap="openSelectPicker" data-field="{{ subItem.field }}"> {{ getSelectLabel(subItem.options, formData[subItem.field]) || subItem.placeholder || '请选择' }} </view> <van-popup show="{{ tempData[subItem.field + '_show'] }}" position="bottom" bind:close="closeSelectPicker" > <van-picker show-toolbar columns="{{ subItem.options }}" value-key="label" data-field="{{ subItem.field }}" bind:confirm="handleSelectChange" bind:cancel="closeSelectPicker" /> </van-popup> </block> <block wx:elif="{{ subItem.type === 'button' }}"> <van-button type="primary" size="small" data-field="{{ subItem.field }}" bind:tap="handleButtonClick" > {{ subItem.text }} </van-button> </block> <block wx:elif="{{ subItem.type === 'custom' }}"> <custom-component value="{{ formData[subItem.field] }}" config="{{ subItem.config }}" data-field="{{ subItem.field }}" bind:event="handleCustomEvent" /> </block> </block> </view> </view> </block> </scroll-view> <view class="modal-footer"> <van-button type="default" size="large" bind:tap="closeModal">取消</van-button> <van-button type="primary" size="large" bind:tap="submitForm">提交</van-button> </view> </van-popup> ================================================================================ /* 文件路径: webapp/components/custom-form-modal/index.wxss */ /* components/custom-form-modal/index.wxss */ .custom-form-modal { height: 80vh; border-top-left-radius: 16rpx; border-top-right-radius: 16rpx; display: flex; flex-direction: column; } .modal-header { display: flex; justify-content: space-between; align-items: center; padding: 24rpx 32rpx; border-bottom: 1rpx solid #eee; } .modal-header .title { font-size: 36rpx; font-weight: bold; } .form-content { flex: 1; padding: 0 32rpx; } .form-row { padding: 24rpx 0; border-bottom: 1rpx solid #f5f5f5; } .row-title { font-size: 28rpx; color: #333; margin-bottom: 16rpx; } .row-content { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 20rpx; } .row-content > view { flex: 1; min-width: 45%; } .time-picker, .select-picker { padding: 20rpx; border: 1rpx solid #ebedf0; border-radius: 8rpx; font-size: 28rpx; } .modal-footer { display: flex; padding: 24rpx 32rpx; gap: 20rpx; } .modal-footer van-button { flex: 1; } 小程序中实现 拟态框注册和内部逻辑再特定的一个文件中，页面只需要传输一个数据然后接受返回数据的模式调用，包括数据调取数据保存，页面只传递几个特定数据，关闭时返回处理过的数据，该文件吧所有的关于拟态框的操作都封装好了，并和页面彻底解耦，拟态框中就是一个完整的功能，跟一个页面相似，页面也不需要保存逻辑，保存逻辑直接再注册拟态框时写入到配置中，页面只需要一个保存好的数据结果，页面跟调用函数一样调用，传递参数获取反回值，判断返回值做相应操作。后续的注册下次再说

另一种思路：在配置中，我们传递的处理函数可以返回一个对象，这个对象是表单数据的部分更新，然后由模态框组件来合并。 但是，考虑到灵活性，我们允许处理函数执行异步操作（比如调用接口），然后通过回调来更新...

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CCPD2019车牌数据集：10000张带YOLO标签图片

车牌检测是计算机视觉领域的一个重要应用，尤其在智能交通系统、监控视频分析以及车辆管理等方面具有广泛的应用。CCPD2019车牌数据集是专为车牌检测任务设计的数据集，包含了大量的实际场景中拍摄的车辆图片及其对应的标注信息，这些标注信息以YOLO（You Only Look Once）格式提供。 YOLO是一种流行的目标检测算法，因其速度和准确性相结合而受到广泛欢迎。在YOLO算法中，整个图像被一次性通过网络进行处理，同时预测出多个边界框和这些框所属的类别。YOLO将目标检测任务视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射，与其他基于区域的方法相比，YOLO在速度上有很大的优势，可以实现实时检测。 YOLO格式标签是一种特殊的标注格式，它提供了用于训练和验证模型的数据。这些标签通常包含每个目标的类别以及它的位置信息，通常在一张图片的标注文件中，对于每一个检测到的车辆，都会有一个对应的标注行，标注行中包含了该车辆车牌的位置、大小和类别信息。通常这些信息包括：标注物体在原图中的中心点坐标（x,y）、宽度、高度以及类别ID。 使用CCPD2019车牌数据集，研究人员和工程师可以进行深度学习模型的训练，特别是基于YOLO算法的车牌检测模型。数据集中的图片是精心挑选的，包含了各种光照条件、不同角度和遮挡情况下的车牌图像，这对于提高模型在现实世界中检测的准确性和鲁棒性至关重要。 在深度学习中，训练模型需要大量的标注数据。一个高质量的数据集对于模型能否成功学习到目标检测中的关键特征是至关重要的。CCPD2019车牌数据集提供的10000张图片以及它们的YOLO格式标签，能够为模型提供充足的训练材料。这些标签通常都是由人工仔细标注，确保了标注的质量和准确性。 深度学习在车牌识别系统中的应用是多方面的，不仅包括检测车牌的位置，还包括车牌字符的分割和识别。在实际应用中，经过训练的YOLO模型首先对输入图像中的车牌区域进行定位，然后可以通过其他专门设计的深度学习模型对车牌上的文字进行识别。 CCPD2019车牌数据集对于研究和开发车牌识别技术具有重要价值，它有助于推动计算机视觉领域特别是车牌检测和识别技术的发展。通过深度学习，特别是使用YOLO这样的先进算法，可以实现车牌的快速准确识别，这对于智能交通管理、车辆安全监控和交通流量分析等应用具有十分重要的意义。
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【精准温度测量与HP303B校准】：掌握这些高级技巧，提升测量准确性

# 摘要 本文系统地探讨了精准温度测量的科学原理，并对HP303B温度传感器的特性、技术参数、校准准备和校准步骤进行了详细介绍。文章进一步讨论了提
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那如果我加上turbulenceProperties，是不是这么写FoamFile { version 2.0; format ascii; class dictionary; object turbulenceProperties; } // * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * // simulationType laminar;

<think>好的，用户现在的问题是询问如果在cavity算例中添加turbulenceProperties文件，是否可以按照他提供的格式编写，特别是simulationType设置为laminar的情况。我需要确认这种写法是否正确，并解释相关细节。 首先，用户提供的FoamFile部分是标准的OpenFOAM字典文件头，版本、格式、类和对象名都是正确的。然后，simulationType设置为laminar，这在层流模拟中是正确的配置。需要说明这样写是可行的，并且可能补充一些注意事项，比如是否必要，或者是否有其他参数需要考虑。 接下来，用户可能想知道这样做的影响，比如是否会影响求解器的行