open3d没有get_volume

时间: 2024-09-14 17:12:04 浏览: 60
`open3d`是一个开源的三维点云处理库,主要用于计算机视觉和图形学领域。它的API设计并不包含名为`get_volume`的方法。如果你想要获取一个点云的体积,通常需要先对点云进行适当的处理,例如转换成体素网格(voxel grid)或者计算其包围盒(bounding box)的体积。 在`open3d`中,你可以这样做: 1. 使用`create_voxel_grid`函数将点云转换为体素网格,并通过网格的属性获取体积。 ```python voxel_grid = o3d.geometry.VoxelGrid.create_from_point_cloud(point_cloud, voxel_size) volume = voxel_grid.get_volume() ``` 2. 或者直接计算包围盒的体积: ```python bounding_box = point_cloud.get_axis_aligned_bounding_box() volume = bounding_box.get_max_bound() - bounding_box.get_min_bound() ```
相关问题

import numpy as np import open3d as o3d # 读取pcd文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud(r"E:\BISHE\pcd\output2.pcd") # 获取点云数据 points = np.asarray(pcd.points) # 计算包围盒体积 bbox_volume = pcd.get_axis_aligned_bounding_box().volume() # 计算点云体积 point_volume = points.shape[0] * np.mean(np.linalg.norm(points, axis=1)) ** 3 / 6 * np.pi # 打印结果 print("Bounding box volume:", bbox_volume) print("Point cloud volume:", point_volume)请在这段函数最后添加一些代码,功能为生成一个txt文件,内容为bbox_volume和point_volume这两个变量

可以在最后添加如下代码来生成一个txt文件: ``` # 生成txt文件 with open('volume.txt', 'w') as f: f.write("Bounding box volume: {}\n".format(bbox_volume)) f.write("Point cloud volume: {}\n".format(point_volume)) print("Volume data saved to volume.txt") ``` 这段代码会在程序执行完毕后,生成一个名为 "volume.txt" 的文件,并将 bbox_volume 和 point_volume 的值写入文件中。

qemu 中 hw/audio/下面的es1370.c文件是如何实现音量调节的? 并没有上述说的ES1370_REG_DAC1_VOLUME 的定义。

非常抱歉给您带来的困惑,我在先前的回答中给出了不正确的信息。在 QEMU 的 es1370.c 文件中,确实没有名为 ES1370_REG_DAC1_VOLUME 的寄存器定义。 实际上,在 es1370.c 文件中,音量调节是通过使用 ALSA(Advanced Linux Sound Architecture)库来实现的。ES1370 音频设备驱动程序与 ALSA 接口进行交互,通过 ALSA 提供的 API 来控制音量。 以下是大致的实现过程: 1. ALSA 接口初始化:在 es1370_init() 函数中,首先通过调用 snd_pcm_open() 函数打开 ALSA PCM 设备,建立与音频硬件的连接。 2. 音量控制接口:es1370.c 文件中定义了一系列函数,如 es1370_pcm_volume_info()、es1370_pcm_volume_get() 和 es1370_pcm_volume_put() 等,这些函数通过调用 ALSA API 来获取和设置音量信息。 3. 音量计算和设置:通过调用 ALSA API 获取当前音量信息,并根据需要进行计算和调整。具体的音量计算方式可能涉及到一些算法和参数设置,以满足音量调节的需求。 4. 音量更新:根据计算得到的音量值,通过调用 ALSA API 来实时更新音频设备的音量设置。 需要注意的是,上述描述是对一般情况下 es1370.c 文件中音量调节的实现的概括。实际的实现细节可能更加复杂,具体取决于 ALSA 和 QEMU 的版本以及其它相关的配置。如果您需要详细了解,请查看 QEMU 源代码中的 es1370.c 文件以及 ALSA 相关文档。同时,也建议参考 QEMU 社区或 ALSA 官方文档获取更准确和详细的信息。
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/* * SPDX-FileCopyrightText: 2015-2022 Espressif Systems (Shanghai) CO LTD * * SPDX-License-Identifier: Unlicense OR CC0-1.0 */ #include <string.h> #include "freertos/FreeRTOS.h" #include "freertos/task.h" #include "esp_log.h" #include "esp_check.h" #include "bsp_board.h" #include "nvs_flash.h" #include "nvs.h" #include "settings.h" static const char *TAG = "settings"; #define NAME_SPACE "sys_param" #define KEY "param" static sys_param_t g_sys_param = {0}; static const sys_param_t g_default_sys_param = { .need_hint = 1, .sr_lang = SR_LANG_EN, .volume = 70, // default volume is 70% }; static esp_err_t settings_check(sys_param_t *param) { esp_err_t ret; ESP_GOTO_ON_FALSE(param->sr_lang < SR_LANG_MAX, ESP_ERR_INVALID_ARG, reset, TAG, "language incorrect"); ESP_GOTO_ON_FALSE(param->volume <= 100, ESP_ERR_INVALID_ARG, reset, TAG, "volume incorrect"); return ret; reset: ESP_LOGW(TAG, "Set to default"); memcpy(&g_sys_param, &g_default_sys_param, sizeof(sys_param_t)); return ret; } esp_err_t settings_read_parameter_from_nvs(void) { nvs_handle_t my_handle = 0; esp_err_t ret = nvs_open(NAME_SPACE, NVS_READONLY, &my_handle); if (ESP_ERR_NVS_NOT_FOUND == ret) { ESP_LOGW(TAG, "Not found, Set to default"); memcpy(&g_sys_param, &g_default_sys_param, sizeof(sys_param_t)); settings_write_parameter_to_nvs(); return ESP_OK; } ESP_GOTO_ON_FALSE(ESP_OK == ret, ret, err, TAG, "nvs open failed (0x%x)", ret); size_t len = sizeof(sys_param_t); ret = nvs_get_blob(my_handle, KEY, &g_sys_param, &len); ESP_GOTO_ON_FALSE(ESP_OK == ret, ret, err, TAG, "can't read param"); nvs_close(my_handle); settings_check(&g_sys_param); return ret; err: if (my_handle) { nvs_close(my_handle); } return ret; } esp_err_t settings_write_parameter_to_nvs(void) { ESP_LOGI(TAG, "Saving settings"); settings_check(&g_sys_param); nvs_handle_t my_handle = {0}; esp_err_t err = nvs_open(NAME_SPACE, NVS_READWRITE, &my_handle); if (err != ESP_OK) { ESP_LOGI(TAG, "Error (%s) opening NVS handle!\n", esp_err_to_name(err)); } else { err = nvs_set_blob(my_handle, KEY, &g_sys_param, sizeof(sys_param_t)); err |= nvs_commit(my_handle); nvs_close(my_handle); } return ESP_OK == err ? ESP_OK : ESP_FAIL; } sys_param_t *settings_get_parameter(void) { return &g_sys_param; }

import pandas as pdimport numpy as npimport talibimport tushare as ts# 先写出回测框架class Backtest(): def __init__(self, data, init_balance): self.data = data self.init_balance = init_balance self.position = 0 self.balance = init_balance self.equity = 0 def update_balance(self, price): self.equity = self.position * price self.balance = self.balance + self.equity def run(self, strategy): for i in range(1, len(self.data)): signal = strategy.generate_signal(self.data.iloc[:i, :]) price = self.data.iloc[i, 0] # 按照信号来调整持仓 if signal == 1: self.position = np.floor(self.balance / price) # 买入所有可用资金 elif signal == -1: self.position = 0 # 卖出所有股票 self.update_balance(price) print("日期:", self.data.index[i], "价格:", price, "信号:", signal, "账户价值:", self.balance) # 输出最后的回测结果 print("回测结果: 最开始的账户余额为", self.init_balance, ",最终的账户余额为", self.balance, ",因此您的盈亏为", self.balance-self.init_balance)# 再写出策略类class MACD_Strategy(): def __init__(self, fast_period, slow_period, signal_period): self.fast_period = fast_period self.slow_period = slow_period self.signal_period = signal_period def generate_signal(self, data): macd, signal, hist = talib.MACD(data["close"], fastperiod=self.fast_period, slowperiod=self.slow_period, signalperiod=self.signal_period) if hist[-1] > 0 and hist[-2] < 0: return 1 # 金叉,买入 elif hist[-1] < 0 and hist[-2] > 0: return -1 # 死叉,卖出 else: return 0 # 无操作# 最后的主程序if __name__ == "__main__": # 下载数据 data = ts.get_hist_data("600000", start="2020-01-01", end="2021-01-01") data = data.sort_index() # 按日期排序 data = data.loc[:, ["open", "high", "close", "low", "volume"]] # 只保留这五列 data.index = pd.to_datetime(data.index) # 初始化回测 backtest = Backtest(data, init_balance=100000) # 初始化策略 strategy = MACD_Strategy(fast_period=12, slow_period=26, signal_period=9) # 运行回测 backtest.run(strategy)

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