说出以下代码的知识点aabb_pattern = re.compile(r'(\w)\1(\w)\2') aabc_pattern = re.compile(r'(\w)\1\w(\w)') abac_pattern = re.compile(r'(\w)\w(\w)\1')

这段代码使用了 Python 中的 re 模块，使用正则表达式匹配字符串中的特定模式。具体来说，这里使用了三个正则表达式：

1. aabb_pattern 匹配字符串中连续出现两次的两个不同字符，如"1122"、"aabb"。
2. aabc_pattern 匹配字符串中出现两次的两个相同字符，中间夹一个不同字符，如"1123"、"aabc"。
3. abac_pattern 匹配字符串中包含两个不同字符，中间夹一个任意字符，再以这两个不同字符结尾，如"121a"、"abac"。

这些正则表达式中使用了捕获组，可以将匹配到的字符保存到变量中。其中 \w 表示匹配任意一个字母、数字或下划线，\1 表示引用第一个捕获组中的内容，\2 表示引用第二个捕获组中的内容。

相关问题

#include "prepare_ogm.hpp" namespace senior { namespace guardian { namespace prepare { std::string PrepareOgm::Name() { return "Prepare Ogm Element"; } void PrepareOgm::Initiate() {} void PrepareOgm::Process(data::DataFrame& his, data::DataFrame& cur) { if (cur.source_ogm_points_.is_invalid()) return; if (cur.source_visual_ogm_points_.is_valid()) { cur.source_ogm_points_.insert(cur.source_ogm_points_.end(), cur.source_visual_ogm_points_.begin(), cur.source_visual_ogm_points_.end()); } if (cur.source_higher_ogm_points_.is_valid()) { cur.source_ogm_points_.insert(cur.source_ogm_points_.end(), cur.source_higher_ogm_points_.begin(), cur.source_higher_ogm_points_.end()); } auto& predict_path = cur.monitor_data_.mutable_predict_path(); predict_path.GenerateBoundary(cur); cur.AABox2d_ = predict_path.vehicle_AABox2d_; // if (!his.monitor_data_.is_need_to_take_over()) { // LOG(INFO)<<"1"; cur.AABox2d_.SetWidth(cur.AABox2d_.width() + 1.0); cur.AABox2d_.SetLength(cur.AABox2d_.length() + 1.0); // } std::vector<math::Vec2d> corner_points_; cur.AABox2d_.GetAllCorners(&corner_points_); auto& polygon2d = predict_path.tractor_polygon2d_; math::Vec2d temp; VoxelGrid filter_; common::Time now = common::Time::Now(); for (auto& point : cur.source_ogm_points_) { temp.set_x(point.x()); temp.set_y(-point.y()); if (cur.AABox2d_.IsPointIn(temp)) { cur.AABB_ogm_points_.emplace_back(point); } } cur.guardian_diagnose_["Prepare_PrepareOgm_AABox_filter"] = std::to_string((common::Time::Now() - now).ToSecond() * 1000); now = common::Time::Now(); filter_.VoxelGrid_ApplyFilter( cur.AABB_ogm_points_, cur.ogm_points_, corner_points_, 0.1, 0.1, 0); cur.guardian_diagnose_["Prepare_PrepareOgm_VoxelGrid_ApplyFilter"] = std::to_string((common::Time::Now() - now).ToSecond() * 1000); cur.ogm_points_.set_stamp(cur.source_ogm_points_.stamp()); cur.ogm_points_.set_time(cur.source_ogm_points_.time()); cur.ogm_points_.set_delay_time(cur.source_ogm_points_.delay_time()); cur.ogm_points_.set_valid(); } } // namespace prepare } // namespace guardian } // namespace senior 改变为C语言程序

这段代码无法直接转换为C语言程序，因为涉及到了C++特有的语法和库。例如命名空间(namespace)、类(class)、std::string、std::vector、auto关键字、模板等等，这些在C语言中都没有对应的语法和库。

如果需要将这段代码改写成C语言程序，需要根据实际需求重新设计程序结构和数据结构，并使用C语言的语法和库重新实现功能。这个过程需要根据具体情况进行逐步转换和重构，不是简单的替换和删除操作。

Displaying axis_aligned_bounding_box in red and oriented bounding box in green ... Traceback (most recent call last): File "/home/rvbust/RVBUST/python_qt/boundingbox.py", line 49, in <module> pose_graph = o3d.registration.PoseGraph() AttributeError: module 'open3d' has no attribute 'registration'

抱歉，我之前的回答有误。`registration`模块是Open3D的一个子模块，用于点云配准和位姿估计等任务。对于显示bounding box，我们可以直接使用Open3D的`geometry`模块中的`AxisAlignedBoundingBox`和`OrientedBoundingBox`类。

以下是一个示例代码，可以显示红色的AxisAlignedBoundingBox和绿色的OrientedBoundingBox：

import open3d as o3d
import numpy as np

# 生成点云
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.random.rand(100, 3))

# 计算axis aligned bounding box
aabb = pcd.get_axis_aligned_bounding_box()
aabb.color = (1, 0, 0)  # 红色

# 计算oriented bounding box
obb = pcd.get_oriented_bounding_box()
obb.color = (0, 1, 0)  # 绿色

# 显示点云和bounding box
o3d.visualization.draw_geometries([pcd, aabb, obb])

在这个示例代码中，我们首先生成了一个随机的点云，然后使用`get_axis_aligned_bounding_box`函数和`get_oriented_bounding_box`函数计算了axis aligned bounding box和oriented bounding box。我们还为这两个bounding box分别设置了颜色，然后使用`draw_geometries`函数将它们和点云一起显示出来。

您可以根据需要修改点云的数据，来显示不同的bounding box。