maya批量操作mel_MAYA运行单个MEL命令方法图文介绍

Maya中可以使用MEL(Maya Embedded Language)语言进行批量操作，包括运行单个MEL命令。下面是具体的操作步骤：

1. 打开Maya软件，在Script Editor窗口中选择MEL选项卡。

2. 输入需要运行的MEL命令，例如“polySphere”。

3. 点击窗口下方的“Execute”按钮，或者按下快捷键“Ctrl+Enter”，即可运行该MEL命令。

4. 如果需要运行多个MEL命令，可以将它们依次输入到Script Editor窗口中，并执行。

5. 如果需要对多个物体进行同样的操作，可以使用循环语句，例如：

for ($i = 1; $i <= 10; $i++) {
    polySphere;
    move ($i * 2) 0 0;
}

上述MEL命令可以创建10个球形物体，并依次沿X轴平移。

6. 如果需要保存MEL脚本文件，可以点击窗口上方的“Save Script”按钮，或者按下快捷键“Ctrl+S”。

7. 如果需要运行已保存的MEL脚本文件，可以点击窗口上方的“Open Script”按钮，选择对应的文件并打开，然后点击窗口下方的“Execute”按钮或按下快捷键“Ctrl+Enter”即可运行。

以上就是Maya批量操作中运行单个MEL命令的方法，希望能对你有所帮助。

相关问题

def extract_mel_feature(audio_file, mel_len_90fps=None): y, sr = librosa.load(audio_file) if mel_len_90fps is None: mel_len_90fps = int(len(y) / sr * 90) mel = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_mels=128, hop_length=256) mel_dB = librosa.power_to_db(mel, ref=np.max) # fig, ax = plt.subplots() # img = librosa.display.specshow(mel_dB, x_axis='time', y_axis='mel', sr=sr, ax=ax) # fig.colorbar(img, ax=ax, format='%+2.0f dB') # ax.set(title='Mel-frequency spectrogram') # plt.show() norm_mel = np.flip(np.abs(mel_dB + 80) / 80, 0) resized_mel = cv2.resize(norm_mel, (mel_len_90fps, norm_mel.shape[0])) return resized_mel.T

这段代码的作用是提取音频文件的梅尔频谱特征。首先使用librosa库加载音频文件，如果没有指定90帧每秒的梅尔长度，则根据音频文件的采样率和长度计算出来。然后使用librosa库计算出音频文件的梅尔频谱，其中n_mels参数指定了梅尔频谱的维度为128，hop_length参数指定了每个时间步的长度为256。最后将梅尔频谱转换成分贝单位的值，以便后续处理。

import librosa.display import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as colors # 读取音频文件 audio_file = "D:/360se6/bishe/古筝/gz1.wav" signal, sr = librosa.load(audio_file) # 计算梅尔倒频谱 mel_spec = librosa.feature.melspectrogram(signal, sr=sr, n_mels=128) # 将梅尔倒频谱转换为对数刻度 log_mel_spec = librosa.power_to_db(mel_spec, ref=np.max) # 设置颜色映射 cmap = plt.get_cmap('coolwarm') norm = colors.Normalize(vmin=log_mel_spec.min(), vmax=log_mel_spec.max()) # 可视化梅尔倒频谱 librosa.display.specshow(log_mel_spec, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel', cmap=cmap, norm=norm) plt.title('Mel spectrogram') plt.show()

这段代码看起来是用于读取音频文件，并可视化梅尔倒频谱的。第一行代码中的import语句应该是以下两行代码，因为每个import语句应该占据一行：

import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors

接下来，代码读取给定路径的音频文件，并使用librosa库的load()函数将其转换为波形数据。该函数返回两个值：波形数据和采样率。这里使用了"signal, sr"来接收这两个返回值。

接下来，使用librosa库的melspectrogram()函数计算梅尔倒频谱。该函数需要至少一个参数，即音频信号的波形数据。此外，还可以使用关键字参数设置采样率、频率分辨率、频率范围等参数。

接下来，使用librosa库的power_to_db()函数将梅尔倒频谱转换为对数刻度。这样做的目的是为了更好地展示频率上的差异。

然后，代码使用matplotlib库中的get_cmap()函数获取一个颜色映射对象，并使用matplotlib.colors库中的Normalize()函数创建一个归一化对象，用于将梅尔倒频谱的值映射到颜色空间中的颜色。

最后，使用librosa.display库中的specshow()函数可视化梅尔倒频谱，并使用matplotlib库中的title()函数添加标题，并使用show()函数显示图像。

如果你遇到了错误，可以将错误信息提供给我，我可以更好地帮助你解决问题。