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PythonPly 简介

Ply 是一个纯 python 的词法分析和语法分析库,包括两个模块:lex 和 yacc Ply Ply 是一个纯 python 的词法分析和语法分析库,包括两个模块:lex 和 yacc lex 用于将输入的文本通过正则表达式转换为一系列 ,它将不会被忽略,使用如下: t_ignore = (" ") 工程化 通过上面的介绍,你可能已经发现,ply 包含太多特殊规则了,对于一个不了解 ply 的人来说,这可能太糟糕了,我们需要一些办法来稍稍改善它 lexer.run(data) 当然,你也可以用闭包去做,但我个人是一个彻底的闭包反对者,所以不多做介绍…… 状态跳转 考虑你正在写一个 MarkDown 的分析器,你可能需要做这样的事情: 如果遇到 "```python ,在 ply ,你可以使用 states 定义一组状态: states = ( ('py','exclusive'), ('c','inclusive'), ) 每种状态有两种类别, 的用法参见官方文档,推荐一篇文章 最后附上上面例子中一个简单计算器的完整程序: import ply.lex as lex import ply.yacc as yacc class MyLexer

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thriftpy+ply源码分析

thrift 使用ply做编译和解析器,ply是编译原理入门比较方便的源码,代码量少,且python文本就是代码,解析方便 ex把每个扫面出来的单词叫统统叫做token,token可以有很多类。 对比自然语言的话,英语的每个单词都是token,token有很多类,比如non(名词)就是一个类token,apple就是属于这个类型的一个具体token。 lex工具会帮我们生成一个yylex函数,yacc通过调用这个函数来得知拿到的token是什么类型的,但是token的类型是在yacc定义的。 所以,他没办法实现C语言自己,但是可以实现java、python等。 他们在.y定义,这些token既会被lex使用到,也会被.y文件的BNF使用到。 写词汇分析代码。这部分代码在.l文件(就是lex的输入文件)。这块的定义方式是:正则表达式-->对应操作。

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    Open3D人脸深度图转点云,点云表面重建

    Open3D前端在c++和Python公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端经过高度优化,并设置为并行化。我们欢迎来自开源社区的贡献。 的核心功能包括:- 三维数据结构- 三维数据处理算法- 现场重建- 表面对齐- 三维可视化- 物理渲染(PBR)- 3D机器学习支持PyTorch和TensorFlow- GPU加速核心3D操作- c++和Pythonpython开始,深度图转点云 2.1 安装 安装系统ubuntu,mac win10都支持 conda create -n open3d python=3.7 activate open3d -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 安装 pip install open3d # 验证 python -c "import open3d as o3d 为了从这个非结构化输入得到一个三角形网格,我们需要执行表面重建。

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    python数据可视化

    1、安装matplotlib 在 cmd 中键入 python -m pip install matplotlib,系统将自动安装,需要等一段时间,待完成后 python -m pip list ,显示 2、简易画图 2.1 直线图 import matplotlib.pyplot as ply '导入模块 pyplot,并自定义为ply' input_value = [1,2,3,4,5,6] squares 指定线条粗细' ply.title("square numbers",fontsize= 24) '图标标题' ply.xlabel("value",fontsize = 12) '图表横坐标的标题 value ,和字的大小 fontsize' ply.ylabel("squares",fontsize = 12) '图表横坐标的标题,和字的大小' ply.tick_params(axis="both",labelsize next_y =self.y_value[-1] + y_step self.x_value.append(next_x) '将已经走过的点 添加到列表'

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    如何使用open3d合并多组mesh并输出结果

    相比之下,其他一些集成度非常高的软件,是可以实现这样的操作的,例如meshlab通过交互栏的“flatten visible layer”指令来实现。 单模型存储在open3d是很简单的,open3d提供了一个接口来直接存储对应的mesh,接口是o3d.io.write_triangle_mesh。 ▍如何读取并操作ply文件 ply文件本身是单纯的文本流,为了处理方便,这里我们使用python自带的plyfile进行处理,从而快捷的读取ply文件并转化为相应的numpy矩阵。 plyfile是python下处理ply一个经典的库,其自带plyData模块,可以读入输出ply文件。读取时,直接调用plyData即可。 最终由多个mesh合并为一个mesh并且输出的可视化结果如下: 到底为止,我们顺利完成了多个组合面合并起来进行ply文件输出的python代码。

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    让你的照片变成3D!

    我们用腾讯云GPU服务器来体验一下这个开源项目的神奇之处吧~ 云端GPU真的是解决了不少本地的难题 开始前的准备 Linux Anaconda Python 3.9 PyTorch 1.4.0 以及需求列出的 Python 依赖项。 要开始使用,请运行以下命令: conda create -n 3DP python=3.7 anaconda conda activate 3DP pip install -r requirements.txt .jpg image 例如,image/moon.jpg 运行以下命令 python main.py --config argument.yml 注意:3D照片生成过程通常需要大约 video_folder: video 输出渲染的视频目录 load_ply: False 加载已存在的网格 (.ply) 文件的操作 save_ply: True 存储输出网格 (.ply) 文件的操作

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    POJ 3528--Ultimate Weapon(三维凸包)

    y*y + z*z); } }point3; struct fac { int a, b, c;//凸包一个面上的三个点的编号 bool ok; //该面是否是最终凸包的面 [f.b] - ply[f.a], n = ply[f.c] - ply[f.a], t = p - ply[f.a]; return (m^n) * t; } void [tri[s].a], b = ply[tri[s].b], c = ply[tri[s].c]; return fabs(volume(a, b, c, ply[tri[e].a])) [0] - ply[1]) ^ (ply[1] - ply[i]))) > eps) { swap(ply[2], ply[i]); [0] - ply[1]) ^ (ply[1] - ply[2]))* (ply[0] - ply[i]))>eps) { swap(ply[3]

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    Python神器】使用lex进行规则解释

    下面是一个简单的示例: import ply.lex as lex # List of token names. tokens = ( 'KEYWORD', # 关键词 'LPAREN 备注: plyPython Lex Yacc的缩写,官方文档:http://www.dabeaz.com/ply/ply.html

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    使用 OpenMVG+PMVS实现视觉三维重建

    所谓视觉三维重建,顾名思义就是从已有的二维图像复原原始三维场景。 /usr/bin/python #! :(打开reconstruction_xxx下的colorized.ply或robust.ply) ? 2.三维重建 python 3dr_test.py ? ? enter Y enter 2 4 Putative starting pair is: (2,4) A-Contrario initial pair residual: 7.61613 SfM过程遇到这个提示

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    python scorecardpy(评分卡)使用

    Python中信贷评分卡中常用的两个库有“scorecardpy”和“Toad”。其中scorecardpy是由谢士晨博士开发,该软件包是R软件包评分卡的python版本。 ) 评分转换(scorecard, scorecard_ply) 模型评估(perf_eva, perf_psi) 在命令台中使用以下代码,从PYPI中下载scorecardpy的最新发布版本: pip check_cate_num:检查分类变量类别数是否大于50。 replace_blank:将空值替换为None。 train_woe = sc.woebin_ply(train, bins_adj) test_woe = sc.woebin_ply(test, bins_adj) 模型建立 y_train = train_woe.loc basepoints_eq0:如果为True,则将基础分分散到每个变量

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    基于rgbd的三维重建_3d map generator 教程

    一些帮助脚本可以从reconstruction_system/scripts找到. 1.2 快速开始 将所有RGB图像放入image文件夹,所有深度图像放入depth文件夹,在open3d根目录运行以下命令 在[config],["path_dataset"]应该有image和depth子文件夹来分别存放彩色图像和深度图像。我们假设彩色图像和深度图像是同步和配准的。 在[config],可选参数[path_intrinsic]指定存储相机内参矩阵的json文件路径。 在[config],["path_dataset"]应该有一个以.ply格式存储片段的子文件夹fragments和一个位姿图文件.json 主要函数为make_posegraph_for_scene和 在[config], ["path_dataset"]对应的子文件夹应有帧对齐的image、depth。

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    Python数据可视化分析(一)

    Python数据可视化 写得比较粗浅,后面会对数据分析专题进行深入。 随机漫步 import matplotlib.pyplot as ply from random import choice class RandomWalk(): def __init__ self.x_values.append(next_x) self.y_values.append(next_y) rw = RandomWalk() rw.fill_walk() ply.scatter (rw.x_values, rw.y_values, s=15) ply.show() 效果图 ? q=language:python&sort=stars' r = requests.get(url) print("Status code:", r.status_code) # 将api响应存储在一个变量

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    使用Halcon读取Stanford bunny模型

    2 ply格式简介 PLY是一种数据存储格式, 全名为多边形档案(Polygon File Format)或斯坦福三角形档案(Stanford Triangle Format)。 confidence、intensity ,所有数据的数据类型为float32; list表示后面跟着的是个列表,vertex_indices 指的是这是个顶点列表,本行用一个uint8的数字打头,指出列表的元素个数数据类型 ,然后unint32表示的是列表数据的类型,也就是用32位无符号整形表示此面片顶点对应的vertex元素的编号(按顺序从小到大); 再后面就是根据文件头规定的属性,依次排列的数据。 文件 read_object_model_3d('C:/Users/SWD-AR02/Desktop/bunny.ply/bunny.ply', 'mm', 'convert_to_triangles' read_object_model_3d(:: FileName, Scale, GenParamName, GenParamValue :ObjectModel3D, Status) 功能:从文件读取

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    AnyRTC project 音频解码成PCM裸数据的代码位置

    . */ #include "plybuffer.h" #include "webrtc/base/logging.h" #define PLY_MIN_TIME 500 // 0.5s #define PLY_MAX_TIME 600000 // 10minute #define PLY_RED_TIME 250 // redundancy time # define PLY_MAX_DELAY 1000 // 1 second #define PLY_MAX_CACHE 160 // 16s #define PB_TICK ) { ply_status_ = PS_Normal; play_cur_time_ = pkt_front->_dts callback_.OnPause(); ply_status_ = PS_Cache; cache_time_ = cache_delta_ * 100

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    3D实时换脸又有新进展!中科院博士生提出改进版本,每张图推理只需0.27毫秒

    此前,大多数算法都是针对中小姿态(偏角小于45度)的面部而设计的,缺乏在高达90度的大幅度姿态对齐面部的能力,这一论文就是针对所有姿态范围内的面部替换所提出来的方法。 版 此外,强烈建议使用Python3.6 +而不是旧版,这样可以实现更好的设计。 main.py -f samples/test1.jpg 如果你可以在终端中看到这些输出记录,就可以成功运行它: Dump tp samples/test1_0.ply Dump tp samples /test1_0.mat Save 68 3d landmarks to samples/test1_0.txt Dump tp samples/test1_1.ply Dump tp samples/ Save visualization result to samples/test1_3DDFA.jpg 因为test1.jpg有两张人脸,因此有两个mat(存储密集面顶点,可以通过Matlab渲染)和ply

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    实战 | 手把手教你跑三维重建代码!

    先卸载: sudo apt-get autoremove opencv-doc opencv-data libopencv-dev libopencv2.4-java libopencv2.4-jni python-opencv 得到的稠密点云test_dense.ply: 曲面重建 . 生成的网格模型test_mesh.ply: 网格优化 . 优化的模型test_refinemesh.ply: 纹理贴图 . 输出的结果 test_texture.ply test_texture.png: 至此,恭喜你,大功告成!

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    Github项目推荐 | 目标姿态检测数据集与渲染方法

    标准化数据集在多媒体研究至关重要。今天,我们要给大家推荐一个汇总了姿态检测数据集和渲染方法的 Github 项目。 在下表,3D CAD 模型表示为模型,2D 图像表示为对象。 该项目分为四个部分: 受控环境的对象 野外物体 3D 模型数据集 渲染方法 受控环境的对象 此表列出了通常称为 BOP:Benchmark 6D 对象姿态估计的数据集,该数据集提供精确的 使用项目上面的代码 ply2obj.py 将原始 .ply 文件转换为 .obj 文件,并运行 create_annotation.py 为数据集中的所有场景创建一个注释文件。 ? ? Blender Render 渲染 本 repo 提供了相关的 python 代码,以使用 Blender 作为一个易于安装和生成照片级真实图像的 python 模块,从 3D 模型生成渲染图像。

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    pcl的使用基础,python-pcl安装

    #filtering-tutorial 每个模块点击进去后,有demo可以查看 源码编译打开option开关with_docs true,生成html文档 PCD width、height绘制的网格, pcl支持pcd和ply文件,meshlab支持ply Segment 欧几里德 std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices; //欧式分割器 pcl 描述三维坐标系的8个象限。 git clone https://github.com/strawlab/python-pcl.git 执行. -dev不同) 最后: 拷贝pcl文件夹下的所有文件到python的site-packges/pcl下(setup.py不拷贝这些文件,否则python import pcl智能在python-pcl

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    Python Python的包

    Python的包 什么是python的包与模块 包就是文件夹,包还可以有包,也就是文件夹 一个个python文件就是模块 包的身份证 __init__.py是每一个python包里必须存在的文件 如何创建包 要有一个主题,明确功能,方便使用 层次分明,调用清晰 包的导入 import 功能 将python的某个包(或模块),导入到当前的py文件 用法 import package 参数 package :被导入的包的名字 要求 只会拿到对应包下__init__的功能或当前模块下的功能 模块的导入 form..import.. 功能 通过从某个包中找到对应的模块 用法 form package import module 参数 package:来源的包名 module:包的目标模块 举例: form animal import

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    python|Python的dict

    key1:value1,key2:value2,key3:value3,….. } ; 2、字典是以键值对的形式来存储的, key:value的形式, key与value之间用冒号 : 连接,; 3、字典是可以存放不同的数据类型的 dict.get["赵六",23] #增加,修改#当key不存在时为增加,key值存在时为修改dict1["小明"] = 32dict1["张三"] = 19 #删除#pop可以根据key来删除字典的元素 dict1) #判断存在#字典的成员判断,可以直接判断key是否存在if "张三" in dict1: print("存在")else: print("不存在") 四、总结 字典dict是python

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