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AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'encode'

时间: 2023-08-04 17:06:10 浏览: 327
这个错误是由于在代码中使用了一个没有encode属性的numpy.int64对象导致的。根据引用\[1\]和引用\[2\]中的代码片段,可以看出这个错误是在将self.sk.to_string()转换为sk_hex时出现的。在引用\[1\]中,使用了c.encode('hex')来将字符转换为十六进制字符串,而在引用\[2\]中,使用了hex(c)来进行转换。由于numpy.int64对象没有encode属性,所以会导致AttributeError错误的发生。 要解决这个问题,可以考虑使用不同的方法来将self.sk.to_string()转换为十六进制字符串。可以尝试使用其他方法,如使用binascii.hexlify()函数来进行转换。这个函数可以将字符串转换为十六进制表示的字符串。可以将代码修改为以下形式来避免出现AttributeError错误: sk_hex = binascii.hexlify(self.sk.to_string()) return default_sk.to_string() == self.sk.to_string() 这样就可以避免使用encode方法,从而解决AttributeError错误。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [AttributeError: ‘int‘ object has no attribute ‘encode](https://blog.csdn.net/RENDONGY/article/details/121406699)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v12^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [python报错AttributeError: ‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘rint](https://blog.csdn.net/cslcdfjd/article/details/124063631)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v12^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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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)

import os os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com" import json import re import hashlib import time import torch import numpy as np import pdfplumber from collections import defaultdict from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity import spacy from sentence_transformers import SentenceTransformer from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline # 初始化模型和工具 nlp = spacy.load("zh_core_web_sm") embedding_model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') class PDFProcessor: def __init__(self, pdf_path, output_dir="output"): self.pdf_path = pdf_path self.output_dir = output_dir self.document_id = os.path.splitext(os.path.basename(pdf_path))[0] os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 初始化生成模型 model_name = "uer/gpt2-distil-chinese-cluecorpussmall" self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) if self.tokenizer.pad_token is None: self.tokenizer.pad_token = self.tokenizer.eos_token self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) self.summarizer = pipeline( "text-generation", model=self.model, tokenizer=self.tokenizer, device=0 if torch.cuda.is_available() else -1 ) # 文档结构存储 self.full_text = "" self.structure = [] self.heading_tree = self.HeadingTree() self.font_stats = defaultdict(int) class HeadingTree: """管理标题层级关系的树结构""" def __init__(self): self.root = {"level": 0, "children": [], "text": "ROOT"} self.current = self.root self.level_path = "0" def add_heading(self, level, text, page): while self.current["level"] >= level: self.current = self.current["parent"] new_node = { "level": level, "text": text, "page": page, "parent": self.current, "children": [], "local_index": len(self.current["children"]) + 1 } self.current["children"].append(new_node) self.current = new_node if self.current["parent"] == self.root: self.level_path = str(new_node["local_index"]) else: self.level_path = f"{self.current['parent']['path']}.{new_node['local_index']}" new_node["path"] = self.level_path return self.level_path def parse_pdf(self): """解析PDF文档""" with pdfplumber.open(self.pdf_path) as pdf: for page_num, page in enumerate(pdf.pages, 1): # 提取文本元素 words = page.extract_words(extra_attrs=["fontname", "size"]) self._analyze_font_features(words) # 提取结构化文本 text_blocks = page.extract_text_lines() for block in text_blocks: self._process_text_block(block, page_num) # 处理表格 tables = page.extract_tables() for table in tables: self._process_table(table, page_num) # 保存原始文本 self.full_text += page.extract_text() + "\n" # 保存原始文本 with open(os.path.join(self.output_dir, f"{self.document_id}_full.txt"), "w", encoding="utf-8") as f: f.write(self.full_text) def _analyze_font_features(self, words): """分析字体特征建立标题识别模型""" for word in words: font_key = (word["fontname"], round(word["size"], 1)) self.font_stats[font_key] += 1 def _process_text_block(self, block, page_num): """处理文本块并识别标题""" font_key = (block["fontname"], round(block["size"], 1)) font_freq = self.font_stats[font_key] # 标题识别逻辑 is_heading = ( block["size"] > 12 and font_freq < 100 and len(block["text"].strip()) < 50 ) if is_heading: # 自动推断标题层级 heading_level = min(int(block["size"] // 2), 6) self.structure.append({ "type": "heading", "level": heading_level, "text": block["text"].strip(), "page": page_num, "start_pos": len(self.full_text) }) self.heading_tree.add_heading(heading_level, block["text"].strip(), page_num) self.full_text += block["text"].strip() + "\n" else: self.structure.append({ "type": "paragraph", "text": block["text"].strip(), "page": page_num, "start_pos": len(self.full_text) }) self.full_text += block["text"].strip() + "\n" def _process_table(self, table, page_num): """处理表格并转换为Markdown格式""" markdown_table = [] for row in table: markdown_row = "| " + " | ".join(str(cell).strip() for cell in row) + " |" markdown_table.append(markdown_row) if len(markdown_table) == 1: # 添加表头分隔线 markdown_table.append("| " + " | ".join(["---"] * len(row)) + " |") table_text = "\n".join(markdown_table) self.structure.append({ "type": "table", "text": table_text, "page": page_num, "start_pos": len(self.full_text) }) self.full_text += table_text + "\n" def dynamic_chunking(self, max_chunk_length=1500, min_chunk_length=200): """动态语义分块算法""" chunks = [] current_chunk = "" current_start = 0 chunk_id = 0 # 基于结构初步分块 for i, item in enumerate(self.structure): # 标题作为新块的开始 if item["type"] == "heading" and current_chunk: chunks.append({ "start": current_start, "end": len(self.full_text[:current_start]) + len(current_chunk), "text": current_chunk, "page": item["page"], "id": f"{self.document_id}_chunk{chunk_id:03d}" }) chunk_id += 1 current_chunk = "" current_start = item["start_pos"] current_chunk += item["text"] + "\n" # 长度保护:防止块过长 if len(current_chunk) > max_chunk_length: chunks.append({ "start": current_start, "end": current_start + len(current_chunk), "text": current_chunk, "page": item["page"], "id": f"{self.document_id}_chunk{chunk_id:03d}" }) chunk_id += 1 current_chunk = "" current_start = self.structure[i+1]["start_pos"] if i+1 < len(self.structure) else current_start + len(current_chunk) # 添加最后一个块 if current_chunk: chunks.append({ "start": current_start, "end": current_start + len(current_chunk), "text": current_chunk, "page": self.structure[-1]["page"], "id": f"{self.document_id}_chunk{chunk_id:03d}" }) # 语义边界优化 refined_chunks = [] for chunk in chunks: sentences = [sent.text for sent in nlp(chunk["text"]).sents] if len(sentences) < 2: # 无需分割 refined_chunks.append(chunk) continue # 计算句子嵌入 sentence_embeddings = embedding_model.encode(sentences) # 寻找最佳分割点 split_points = [] for i in range(1, len(sentences)): sim = cosine_similarity( [sentence_embeddings[i-1]], [sentence_embeddings[i]] )[0][0] if sim < 0.65: # 语义相似度阈值 split_points.append(i) # 如果没有分割点或只有一个句子,保留原块 if not split_points: refined_chunks.append(chunk) continue # 创建新块 start_idx = 0 for split_idx in split_points: new_chunk_text = " ".join(sentences[start_idx:split_idx]) if len(new_chunk_text) > min_chunk_length: # 最小长度保护 refined_chunks.append({ "start": chunk["start"] + sum(len(s) for s in sentences[:start_idx]), "end": chunk["start"] + sum(len(s) for s in sentences[:split_idx]), "text": new_chunk_text, "page": chunk["page"], "id": f"{self.document_id}_chunk{chunk_id:03d}" }) chunk_id += 1 start_idx = split_idx # 添加最后一段 if start_idx < len(sentences): new_chunk_text = " ".join(sentences[start_idx:]) if len(new_chunk_text) > min_chunk_length: refined_chunks.append({ "start": chunk["start"] + sum(len(s) for s in sentences[:start_idx]), "end": chunk["start"] + len(chunk["text"]), "text": new_chunk_text, "page": chunk["page"], "id": f"{self.document_id}_chunk{chunk_id:03d}" }) chunk_id += 1 return refined_chunks def extract_metadata(self, chunk): """提取块的元数据""" metadata = { "hierarchy": "0.0", "keywords": [], "entities": [], "has_table": False, "has_formula": False } # 1. 提取层级信息 for item in reversed(self.structure): if item["start_pos"] <= chunk["start"] and item["type"] == "heading": metadata["hierarchy"] = self._find_heading_path(item) break # 2. 提取关键词 (TF-IDF) vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words="english", max_features=10) try: tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([chunk["text"]]) feature_names = vectorizer.get_feature_names_out() tfidf_scores = tfidf_matrix.toarray()[0] top_indices = np.argsort(tfidf_scores)[-5:] # 取前5个关键词 metadata["keywords"] = [feature_names[i] for i in top_indices if tfidf_scores[i] > 0.1] except: metadata["keywords"] = [] # 3. 实体识别 doc = nlp(chunk["text"]) for ent in doc.ents: if ent.label_ in ["PERSON", "ORG", "GPE", "PRODUCT", "DATE"]: # 过滤实体类型 metadata["entities"].append({ "text": ent.text, "type": ent.label_, "start_pos": ent.start_char, "end_pos": ent.end_char }) # 4. 检测表格和公式 metadata["has_table"] = bool(re.search(r'\+[-]+\+', chunk["text"])) # 简单表格检测 metadata["has_formula"] = bool(re.search(r'\$(.*?)\$|\\[a-zA-Z]+{', chunk["text"])) # LaTeX或数学公式 return metadata def _find_heading_path(self, heading_item): """根据标题项查找完整层级路径""" for node in self.heading_tree.root["children"]: path = self._find_node_path(node, heading_item["text"]) if path: return path return "0.0" def _find_node_path(self, node, text): """递归查找标题节点路径""" if node["text"] == text: return node["path"] for child in node["children"]: path = self._find_node_path(child, text) if path: return path return None def generate_summary(self, text): """生成轻量级摘要""" prompt = f"请为以下文本生成一句简洁的摘要(20-30字),严格基于内容不要添加新信息:\n{text[:2000]}" try: summary = self.summarizer( prompt, max_new_tokens=50, temperature=0.3, do_sample=True, pad_token_id=self.tokenizer.pad_token_id, # 使用已设置的pad_token_id eos_token_id=self.tokenizer.eos_token_id # 显式设置eos_token )[0]['generated_text'] # 提取生成的摘要部分 return summary.replace(prompt, "").strip() except Exception as e: print(f"摘要生成失败: {str(e)}") # 失败时使用简单的前三句作为摘要 sents = [sent.text for sent in nlp(text).sents][:3] return " ".join(sents) def process_to_json(self, chunks): """处理为最终的JSON格式""" results = [] summary_cache = {} for chunk in chunks: # 生成摘要(缓存相同文本) text_hash = hashlib.md5(chunk["text"].encode()).hexdigest() if text_hash in summary_cache: summary = summary_cache[text_hash] else: summary = self.generate_summary(chunk["text"]) summary_cache[text_hash] = summary # 提取元数据 metadata = self.extract_metadata(chunk) # 构建最终JSON对象 result = { "chunk_id": chunk["id"], "text": chunk["text"], "summary": summary, "metadata": metadata } results.append(result) return results def process_document(self): """处理文档的完整流程""" print(f"开始处理文档: {self.docx_path}") total_start = time.time() try: # 记录各阶段耗时 parse_start = time.time() self.parse_docx() parse_time = time.time() - parse_start chunk_start = time.time() chunks = self.dynamic_chunking() chunk_time = time.time() - chunk_start json_start = time.time() json_data = self.process_to_json(chunks) json_time = time.time() - json_start # 保存结果 output_path = os.path.join(self.output_dir, f"{self.document_id}_chunks.json") with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(json_data, f, ensure_ascii=False, indent=2) total_time = time.time() - total_start print(f"\n处理完成! 结果已保存至: {output_path}") print("="*40) print(f"总耗时: {total_time:.2f}秒") print(f"文档解析: {parse_time:.2f}秒") print(f"语义分块: {chunk_time:.2f}秒") print(f"元数据处理: {json_time:.2f}秒") print("="*40) return json_data except Exception as e: print(f"处理过程中发生错误: {str(e)}") return None if __name__ == "__main__": processor = PDFProcessor( pdf_path="test1.pdf", output_dir="processed_pdfs" ) processor.process_document()以上代码报错如下,应该怎么解决? (venv) C:\Users\Semi-YuLJ\Desktop\learning>python C:\Users\Semi-YuLJ\Desktop\learning\chunk_pdf.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Semi-YuLJ\Desktop\learning\chunk_pdf.py", line 419, in <module> processor.process_document() File "C:\Users\Semi-YuLJ\Desktop\learning\chunk_pdf.py", line 376, in process_document print(f"开始处理文档: {self.docx_path}") AttributeError: 'PDFProcessor' object has no attribute 'docx_path'

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反编译插件for Eclipse是一个专门设计用于在Eclipse集成开发环境中进行Java反编译的工具。通过此类插件,开发者可以在不直接访问源代码的情况下查看Java编译后的.class文件的源代码,这在开发、维护和学习使用Java技术的过程中具有重要的作用。 首先,我们需要了解Eclipse是一个跨平台的开源集成开发环境,主要用来开发Java应用程序,但也支持其他诸如C、C++、PHP等多种语言的开发。Eclipse通过安装不同的插件来扩展其功能。这些插件可以由社区开发或者官方提供,而jadclipse就是这样一个社区开发的插件,它利用jad.exe这个第三方命令行工具来实现反编译功能。 jad.exe是一个反编译Java字节码的命令行工具,它可以将Java编译后的.class文件还原成一个接近原始Java源代码的格式。这个工具非常受欢迎,原因在于其反编译速度快,并且能够生成相对清晰的Java代码。由于它是一个独立的命令行工具,直接使用命令行可以提供较强的灵活性,但是对于一些不熟悉命令行操作的用户来说,集成到Eclipse开发环境中将会极大提高开发效率。 使用jadclipse插件可以很方便地在Eclipse中打开任何.class文件,并且将反编译的结果显示在编辑器中。用户可以在查看反编译的源代码的同时,进行阅读、调试和学习。这样不仅可以帮助开发者快速理解第三方库的工作机制,还能在遇到.class文件丢失源代码时进行紧急修复工作。 对于Eclipse用户来说,安装jadclipse插件相当简单。一般步骤包括: 1. 下载并解压jadclipse插件的压缩包。 2. 在Eclipse中打开“Help”菜单,选择“Install New Software”。 3. 点击“Add”按钮,输入插件更新地址(通常是jadclipse的更新站点URL)。 4. 选择相应的插件(通常名为“JadClipse”),然后进行安装。 5. 安装完成后重启Eclipse,插件开始工作。 一旦插件安装好之后,用户只需在Eclipse中双击.class文件,或者右键点击文件并选择“Open With Jadclipse”,就能看到对应的Java源代码。如果出现反编译不准确或失败的情况,用户还可以直接在Eclipse中配置jad.exe的路径,或者调整jadclipse的高级设置来优化反编译效果。 需要指出的是,使用反编译工具虽然方便,但要注意反编译行为可能涉及到版权问题。在大多数国家和地区,反编译软件代码属于合法行为,但仅限于学习、研究、安全测试或兼容性开发等目的。如果用户意图通过反编译获取商业机密或进行非法复制,则可能违反相关法律法规。 总的来说,反编译插件for Eclipse是一个强大的工具,它极大地简化了Java反编译流程,提高了开发效率,使得开发者在没有源代码的情况下也能有效地维护和学习Java程序。但开发者在使用此类工具时应遵守法律与道德规范,避免不当使用。
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【进阶Python绘图】:掌握matplotlib坐标轴刻度间隔的高级技巧,让你的图表脱颖而出

# 摘要 本文系统地探讨了matplotlib库中坐标轴刻度间隔的定制与优化技术。首先概述了matplotlib坐标轴刻度间隔的基本概念及其在图表中的重要性,接
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降帧是什么意思

<think>首先,用户的问题是:“我想了解降帧的含义 请问降帧是什么意思”。我需要用中文回答,并确保回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 关键点是“降帧”。在视频处理、动画或游戏上下文中,“降帧”通常指的是帧率下降或丢帧(frame drop)。结合系统提供的引用,我可以看到相关概念。 回顾提供的引用: - 引用[1]:讨论了帧率和丢帧分析,提到应用丢帧导致帧率下降,造成卡顿。例如,在60Hz刷新率下,每帧需要在16.7ms内完成,否则可能丢帧。 - 引用[2]:提到掉帧(Frame Drop),与CPU和GPU相关。CPU或GPU处理不及时会导致帧无法按时渲染。 - 引用[3]: