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  • 2021-10-20 18:58:52

    一、前言

    • 正常情况下,想访问字典中的某个值,都是通过中括号访问,比如:
    test_dict = {"test": {"imdb stars": 6.7, "length": 104}}
    print(test_dict["test"]["imdb stars"])
    # 104
    
    • 而通过 Box 模块,可以扩展字典功能,使用点符号访问元素:
    from box import Box
    movie_box = Box({ "Robin Hood: Men in Tights": { "imdb stars": 6.7, "length": 104 }})
    movie_box.Robin_Hood_Men_in_Tights.imdb_stars
    # 6.7
    
    • 可以看到默认情况下转换后,字典键值中的空格被转化为下划线。
    • 安装依赖:
      • Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD);
      • MacOS 环境 打开 Terminal (command + 空格输入Terminal);
      • 如果使用的是 VSCode编辑器或 Pycharm,可以直接使用界面下方的 Terminal:
    pip install --upgrade python-box[all]
    

    二、Box 的基本使用

    ① 生成 Box 并访问

    • 可以像上文中那样,传入一个字典给 Box,生成一个 Box 对象;也可以直接使用参数赋值的方式生成一个 Box 对象:
    from box import Box
    
    my_box = Box(funny_movie='Hudson Hawk', best_movie='Kung Fu Panda')
    my_box.funny_movie
    # 'Hudson Hawk'
    
    • 请记住,任何情况下,往 Box 对象里添加字典或是数组,这些字典或数组都会被转变为 Box 对象:
    my_box = Box({"team": {"red": {"leader": "Sarge", "members": []}}})
    print(my_box.team.red.leader)
    # Sarge
    
    my_box.team.blue = {"leader": "Church", "members": []} 
    print(repr(my_box.team.blue))
    # <Box: {'leader': 'Church', 'members': []}>
    
    • 访问列表中的 Box 对象也非常轻松:
    my_box.team.red.members = [
        {"name": "Grif", "rank": "Minor Junior Private Negative First Class"},
        {"name": "Dick Simmons", "rank": "Captain"}
    ]
    
    print(my_box.team.red.members[0].name)
    # Grif
    

    ② 局限性

    • 字典中有些默认方法,如:clear, copy, fromkeys, get, items, keys, pop, popitem, setdefault, to_dict, update, merge_update, values ,当键值和这些方法名称冲突时,无法使用点符号访问它们。
    • 不过冲突时,依然可以使用传统的字典取值访问它们,例如:
    my_box['keys']
    

    ③ 合并

    • 要合并两个 Box 对象,只需要通过 merge_update 方法:
    from box import Box
    
    box_1 = Box(val={'important_key': 1}) 
    box_2 = Box(val={'less_important_key': 2})
    
    box_1.merge_update(box_2)
    
    print(box_1)
    # {'val': {'important_key': 1, 'less_important_key': 2}}
    
    • 当然,也可以用传统的 update 方法:
    from box import Box
    
    box_1 = Box(val={'important_key': 1}) 
    box_2 = Box(val={'less_important_key': 2})
    
    box_1.update(box_2)
    
    print(box_1)
    # {'val': {'less_important_key': 2}}
    

    ④ 转换为原始列表/字典

    • 如果需要把一个 Box 对象的字典转化为原始字典,.to_dict() 方法就可以实现:
    from box import Box
    
    box_1 = Box(val={'important_key': 1}) 
    
    print(box_1)
    # {'val': {'less_important_key': 2}}
    print(type(box_1))
    # <class 'box.box.Box'>
    print(type(box_1.to_dict()))
    # <class 'dict'>
    
    • 如果需要把一个 Box 对象的列表转化为原始列表,可以使用 .to_list() 方法:
    from box import BoxList
    
    my_boxlist = BoxList({'item': x} for x in range(10))
    # <BoxList: [<Box: {'item': 0}>, <Box: {'item': 1}>, ...
    
    my_boxlist[5].item
    # 5
    
    print(type(my_boxlist.to_list()))
    # <class 'list'>
    

    三、导入导出功能

    • Box 对象有一个很方便的功能,就是能够轻松地将 Box 对象导出为 Json / yaml / csv / msgpack 文件:
    from box import BoxList
    
    my_boxlist = BoxList({'item': x} for x in range(10))
    # <BoxList: [<Box: {'item': 0}>, <Box: {'item': 1}>, ...
    
    my_boxlist.to_json(filename="test.json")
    # 在当前文件夹下生成一个 test.json 文件
    
    • 此外,还能接受 Json / yaml / csv / msgpack 文件导入:
    new_box = Box.from_json(filename="films.json")
    
    • 各种类型的文件对应的方法如下:
    转换器方法描述
    to_dict递归地将所有 Box(和 BoxList)对象转换回字典(和列表)
    to_json将 Box 对象另存为 JSON 字符串或使用filename参数写入文件
    to_yaml将 Box 对象另存为 YAML 字符串或使用filename参数写入文件
    to_msgpack将 Box 对象另存为 msgpack 字节或使用filename参数写入文件
    to_toml*将 Box 对象另存为 TOML 字符串或使用filename参数写入文件
    to_csv**将 BoxList 对象另存为 CSV 字符串或使用filename参数写入文件
    from_jsonClassmethod,从一个 JSON 文件或字符串创建一个 Box 对象(所有 Box 参数都可以传递)
    from_yaml类方法,从 YAML 文件或字符串创建一个 Box 对象(所有 Box 参数都可以传递)
    from_msgpackClassmethod,从msgpack文件或字节创建一个Box对象(所有Box参数都可以传递)
    from_toml*Classmethod,从TOML文件或字符串创建一个Box对象(所有Box参数都可以传递)
    from_csv**Classmethod,从一个CSV文件或字符串创建一个BoxList对象(可以传递所有BoxList参数)
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    一、CSS盒子

    一个盒子通常包括四个区域,让我们先写一个设置好width和height属性的div。
    1
    示例1:

    <style>
    .box {
        width: 100px;
        height: 200px;
    }
    </style>
    
    <div class = "box"></div>
    

    现在在浏览器运行,打开F12-Elements一栏,可以查看到这个盒子的具体状态:
    在这里插入图片描述
    最里层的宽高是我们设置的width和height,这个部分是content内容区域。
    往外分别是:padding内边距、border边框和margin外边距。

    1.1 盒子的四个区域

    可知,一个标准的盒子包括以下四个区域(以下顺序按照从内到外):

    区域说明
    内容区域代表盒子的实际内容部分,它是由 width 宽度和 height 高度来确定的
    内间距区域代表盒子与实际内容之间的空白区域,由 padding 属性设置
    边框区域代表盒子的边框,是内间距区域和外边距区域的边界,由 border属性设置
    外边距区域代表此盒子的边框与相邻的其他盒子边框之间的距离,由 margin 属性设置

    二、CSS盒子的类型

    CSS盒子类型使用box-sizing属性进行设置.

    1.content-box 内容盒子

    box-sizing属性的默认值,“一”中示例1设置的盒子就是内容盒子

    这个时候我们在示例1的基础上再加上内边距、边框和外边距

    示例2:

    <style>
    .box {
        width: 100px;
        height: 200px;
        padding: 10px;
        border: 5px solid blue;
        margin: 20px;
    }
    </style>
    <div class = "box"></div>
    

    此时再看浏览器,发现盒子的宽度和高度变成了130*230!
    在这里插入图片描述
    再看浏览器给出的盒子模型图,我们将发现宽度的130似乎是由100+(10+5)×2算出来的,也就是width+(padding+border)*2。
    在这里插入图片描述
    那我们不妨再用这个这个公式套在height上试一试能不能行得通?
    200+10+5+10+5=230 === height

    此时我们惊讶地(嘿嘿,并不惊讶hhh)发现确实是这样计算的,盒子囊括的就是红框内部。

    content-box盒子的宽高计算公式

    css中width和height是设置内容区域的宽高,
    盒子的宽高需要加上内间距和边框,外边距不算在内

    盒子宽度=内容的宽度+左右内间距+左右边框的宽度
    盒子高度=内容的高度+上下内间距+上下边框的宽度

    2.border-box 边框盒子(怪异模型)

    css中width和height设置的是盒子的最终的宽高

    在示例2的基础上加上一行“box-sizing: border-box;”即可变成边框盒子,
    示例3:

    <style>
    .box {
        box-sizing: border-box;
        width: 100px;
        height: 200px;
        padding: 10px;
        border: 5px solid blue;
        margin: 20px;
    }
    </style>
    <div class = "box"></div>
    

    查看浏览器中div的盒子模型,可以看到红框的宽度为100,高度200,而中间的内容区域content变为了70×170(100-(10+5)*2, 200-(10+5)*2)
    在这里插入图片描述

    3.特殊的盒子:替换元素

    常见的替换元素有<img><iframe><video>
    替换元素加载的是外部内容,并不会受现有的 CSS 属性的影响。

    但可以通过 CSS 来控制替换元素在盒子中的位置

    <img/>为例,加载一张图片,限制<img/> 盒子的宽高,

    • object-fit 属性:让图片等比例占满整个盒子,裁掉显示不下的部分。
    • object-position 属性:设置图片在盒子中的位置,可以是靠下或者居中等:

    示例:
    用img加载一张图片,分别将object-position 属性设置为靠上、居中和靠下

    <style>
    
    img {
        width: 300px;
    }
    #img1,#img2,#img{
        height: 300px;
        object-fit: cover;
    }
    #img1 {
        object-position: top;
    }
    #img2 {
        object-position: center;
    }
    #img3 {
        object-position: bottom;
    }
    </style>
    <img src = "1.jpg">
    <img id = "img1" src="1.jpg" alt=""/>
    <img id = "img2" src="1.jpg" alt=""/>
    <img id = "img3" src="1.jpg" alt=""/>
    
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 汇编工具(DEBUG+MASM+EDIT+LINK+DOSBOX)

    热门讨论 2014-07-27 04:51:06
    包含汇编学习需要用到的基本工具,同时还包含了在WIN7(包含64位)环境下模拟DOS运行的工具-DOSBox。以下为包含的工具:debug.exe,edit.exe,link.exe,masm.exe,dosbox.exe,
  • 详解 box-shadow

    千次阅读 2021-08-17 10:46:36
    ​今天我们来探究一下“阴影”。在学习美术的时候,接触素描,去画一个杯子,或者画一个球体,这个时候往往出现,老师画的很逼真,立体感...在说 box-shadow 之前,大家先来看看几张图片,具体细致的感受一下 box-shado

    ​今天我们来探究一下“阴影”。在学习美术的时候,接触素描,去画一个杯子,或者画一个球体,这个时候往往出现,老师画的很逼真,立体感层次感很强。经过老师的讲解,我们知道想让我们所画的物体,具有立体感,通常有:高光,暗面,灰面,投影(阴影),这几部分组成。说完了 图形中的阴影后,来想想如何在我们的页面中绘画出阴影。这就涉及到我们今天要说的内容 CSS3 中的 box-shadow。

    探究 box-shadow

    在说 box-shadow 之前,大家先来看看几张图片,具体细致的感受一下 box-shadow 阴影。

    看起来是不是 一张很像纸的纸,有点阴影。

    再来一个阴影

    What? 这也是阴影?(不要拿 border 来骗我好吧。。。)

    再来一个刺激一点的阴影

    这个也用 box-shadow 画出来的?

    上面的这些图片确实是通过 box-shadow 画出来的,可能有些小震惊(图 一很微妙,图三很炫酷,图二有点开玩笑)。接下来我们来正式探究 box-shadow 的神奇黑魔法!!!!

    box-shadow 直译被称为“盒子阴影”,直译的结果与大家们的认知是相符的。CSS 中存在盒模型,针对于盒模型的阴影呗。这点大家要记住,是针对于盒子(元素) 的阴影,后面我们还会着重说明。

    box-shadow 属性值由 6 部分组成。

    语法形式:

    box-shadow: offset-x offset-y blur spread color position;

    这里的 position 可以写在最前面。也可以像上面一样写在最后面。

    接下来我们来看看这几个属性都提供了什么样的功能?

    1. offset-x offset-y

    offset-x 用于声明阴影的水平偏移,就是阴影在 X 轴上的位置。

    当值为正数, 阴影就位于元素右侧,

    若值为负数,阴影位于元素的左侧。

    同理

    offset-y 用于声明阴影的垂直偏移,就是阴影在 Y 轴上的位置。

    当值为正数, 阴影就位于元素下侧,

    若值为负数,阴影位于元素的上侧。

    例子:

    CSS:

    .demo { 
      width: 100px; 
      height: 100px; 
      background: #fcc; 
      box-shadow: 10px 10px; 
    } 

    结果:

    通过这个我们能看出来是具有阴影的,根据上面的讲解能看出来是(10px 10px)向下向右偏移 10 个 px,同理负值是向上向左偏移。接下来我们看 blur

    2. blur

    blur 表示阴影的模糊半径。效果与设计软件中使用的高斯模糊滤镜一样。

    值为 0 意味着阴影完全不模糊。

    blur 值越大,边角越不锋利,阴影越朦胧。

    不允许负值,负值等同于 0。

    在我们上面的例子中修改:

    CSS:

    box-shadow: 10px 10px 10px; 

    结果:

    我们能看到阴影虚化了。

    这里要注意的是:W3C 中没有规定浏览器厂商使用哪种方式实现模糊效果, 反正效果与高斯模糊效果差不多就是了。但有一点我们需要注意的,那就是 模糊效果会扩大阴影的面积。

    Demo0 是 blur 半径为 0 的效果,可以看到阴影尺寸与元素尺寸一模一样。 而 demo1 是 blur 半径为 10px 的效果,可以看到阴影尺寸有所扩展了,而 demo2 则扩展得更多一些。

    现在我们感性上认知到 blur 半径值大于 0 时会扩展阴影尺寸,那么到底扩展多少呢?

    那我们要先明确模糊发生的起始位置了。经过肉眼观察,模糊发生的起始位置就是阴影盒子的边。事实也就是这样。至于发散距离 blur radius(虚化半径) / 2 的距离。看的 demo2 中阴影尺寸已经与元素盒子重叠了,因为阴影盒子左边框向左发散了 15px 了,超过它俩之间 10px 的 水平距离了。

    3. spread

    spread 表示阴影的大小。

    当值为正数,阴影会向四周扩展。

    若值为负数, 阴影会收缩,小于元素尺寸。

    默认值 0 会保持阴影和元素尺寸一致。

    在这里面我们能看到,当我们 spread 为 10px, margin 也为 10px 他俩是重合的。

    说明 spread 为正值,在原来的大小上(上下左右) + spread 的值。 当 spread 为为负值,再远的大小上 – spread 的值

    4. color

    color 表示阴影的颜色。

    可以是任何颜色单位。

    这个没什么说的。

    5. position

    position 表示阴影的位置,可选项。

    默认为外部阴影。可以通过使用 inset 关键字来制作内部阴影。外部阴影不用声明默认就是,想使用内部阴影需要声明 inset 在最前面最后都可以。

    例如:

     box-shadow: inset 0px 0px 0px 10px #0ff; 

    效果:

    很明显阴影是在里面的。

    接下来我们也对内阴影分析一下 spread 以及 blur radius 。

    通过上面的图我们能看出来。

    对于 spread 当值为正值时,可以看出内阴影从边界开始填充。至于这个边界 是从 border 开始,还是从 padding 开始呢?

    CSS:

    border: 10px solid #f0f; 
    padding: 10px;
    box-shadow: inset 0px 0px 0px 10px #0ff; 

    我们可以看出来

    以 Padding 区域为起点进行向内部扩展阴影。扩展半径为 spread 的值,负值没有意义,没有 padding 区域以 content 区域开始。

    对于 blur radius 和 spread 类似这里就不演示了,给大家总结一下,模糊半径的值 还是 blur radius/2 开始位置同 spread,有 padding 先从 padding 开始,没有从 content 开始。

    下面说一说 box-shadow 的层次(z-index) 对于外阴影(默认情况):

    对于外阴影:高与 magin 低于 background。

    对于内阴影:高与 padding 低于 content。

    Box-shadow 不仅可以区分内外阴影还可以,应用多个阴影进行叠加。

    每个阴影用‘,’隔开。

    例如:

    CSS:

    width: 100px; 
    height: 100px; 
    background: #fcc; 
    padding: 10px; 
    border-radius: 50%; 
    box-shadow: 120px 0px 0 -10px #f0f, 
    						95px 10px 0 0px #d00, 
    						30px 20px 0 -10px #cdd, 
    						90px -10px 0 0px #add, 
    						40px -30px 0 0px #edd; 
    

    结果:

    层次也是后写的在后边。因为可以重叠所以我们可以写多边框的一个元素

    这样的一个准靶。

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    展开全文
  • nuScenes数据集3Dbonding box

    千次阅读 2022-04-17 15:31:15
    文章目录前言一、nuScenes数据集box标注信息二、如何在对应图像上画出3D框1.引入库2.读入数据总结 前言 最近看了好多作者对于nuScenes数据集,仅限于nuScenes官网上的nuscenes_tutorial教程如何简单的使用该数据集...

    前言

    • 最近看了好多作者对于nuScenes数据集,仅限于nuScenes官网上的nuscenes_tutorial教程如何简单的使用该数据集。对于细节部分的介绍不是很清楚,在学习了一段时间nuScenes后,在本篇文章分享一些学习心得。
    • 本人第一次分享经验,如果有写的不好的,大家多多包涵,多多指点!!!

    一、nuScenes数据集box标注信息

    • Box是标注信息的3Dbox:一个Box信息为(center,size,orientation,label,score,velocity,name,token)

      center: sample_annotation中的‘translation’,x,y,z;

      size:sample_annotation中的‘size’,w、l、h

      orientation:sample_annotation中的’rotation‘。

      label:为可选项,int类型。

      score:分类的得分,可选

      velocity:center的各自变化速度。

      name:box的名字,类别的名字。

      token: sample_annotation的唯一token。

    二、如何在对应图像上画出3D框

    1.如何得到图像下的3D框角坐标

    1.1 得到注释的box信息,使用get_box()函数

    代码如下:

    from nuscenes import NuScenes
    
    nusc = NuScenes(version='v1.0-mini',dataroot=r'E:\nuScenes\nuscenes_mini',verbose=True)
    
    my_sample = nusc.sample[5]  # 得到一个sample
    ann_list = my_sample['anns']  # 取出该sample的所有sample_annotation_token
    
    for ann in ann_list:
        box = nusc.get_box(ann)
    

    1.2 标注的box信息转换到像素坐标系下

    *注: 这里涉及到nuScenes数据集坐标系的转换。先看代码,
    代码如下:

    import os.path
    
    import cv2
    import numpy as np
    from nuscenes.utils.geometry_utils import view_points
    from pyquaternion import Quaternion
    
    from nuscenes import NuScenes
    
    nusc = NuScenes(version='v1.0-mini',dataroot=r'E:\nuScenes\nuscenes_mini',verbose=True)
    
    my_sample = nusc.sample[0]  # 得到一个sample
    ann_list = my_sample['anns']  # 取出该sample的所有sample_annotation_token
    
    sample_data_token = my_sample['data']['CAM_FRONT']
    
    sd_rec = nusc.get('sample_data', sample_data_token)
    
    filename = sd_rec['filename']
    img_path = os.path.join(nusc.dataroot, filename)
    img = cv2.imread(img_path)
    
    assert sd_rec['sensor_modality'] == 'camera', 'Error: get_2d_boxes only works for camera sample_data!'
    if not sd_rec['is_key_frame']:
        raise ValueError('The 2D re-projections are available only for keyframes.')
    
    s_rec = nusc.get('sample', sd_rec['sample_token'])
    
    cs_rec = nusc.get('calibrated_sensor', sd_rec['calibrated_sensor_token'])
    pose_rec = nusc.get('ego_pose', sd_rec['ego_pose_token'])
    camera_intrinsic = np.array(cs_rec['camera_intrinsic'])
    
    ann_recs = [nusc.get('sample_annotation', token) for token in s_rec['anns']]
    
    track_class = {'car', 'truck', 'trailer', 'bus', 'bicycle', 'motorcycle', 'pedestrian'}
    
    for ann_rec in ann_recs:
        ann_rec['sample_annotation_token'] = ann_rec['token']
        ann_rec['sample_data_token'] = sample_data_token
    
        # 世界坐标系下的box标注信息
        box = nusc.get_box(ann_rec['token'])
    
        # 从世界坐标系->车身坐标系
        box.translate(-np.array(pose_rec['translation']))
        box.rotate(Quaternion(pose_rec['rotation']).inverse)
    
        # 从车身坐标系->相机坐标系
        box.translate(-np.array(cs_rec['translation']))
        box.rotate(Quaternion(cs_rec['rotation']).inverse)
    
        # 过滤掉不在不在图像传感器前面的点
        corners_3d = box.corners()
        # print('+++++++++++++++++++++++++++++', corners_3d)
        # in_front = np.argwhere(corners_3d[2, :] > 0).flatten()
        # corners_3d = corners_3d[:, in_front]
        print('------------------------------', corners_3d)
        # 从相机坐标系->像素坐标系
        view = np.eye(4)
        view[:3, :3] = np.array(camera_intrinsic)
        in_front = corners_3d[2, :] > 0.1
        if all(in_front) is False:
            continue
        points = corners_3d
        points = np.concatenate((points, np.ones((1, points.shape[1]))), axis=0)
        points = np.dot(view, points)[:3, :]
        points /= points[2, :]
    
        box_img = points.astype(np.int32)
        color = (64, 128, 255)
        # print(box_img)
        b = list(set(ann_rec['category_name'].split('.')).intersection(track_class))
        if len(b) == 0:
            continue
        else:
            for i in range(4):
                j = (i + 1) % 4
                # 下底面
                cv2.line(img, (box_img[0, i], box_img[1, i]), (box_img[0, j], box_img[1, j]), color, thickness=1)
                # 上底面
                cv2.line(img, (box_img[0, i + 4], box_img[1, i + 4]), (box_img[0, j + 4], box_img[1, j + 4]), color, thickness=1)
                # 侧边线
                cv2.line(img, (box_img[0, i], box_img[1, i]), (box_img[0, i + 4], box_img[1, i + 4]), color, thickness=1)
    
    cv2.imshow('图像的3D框', img)
    cv2.waitKey(0)
    
    

    2.效果图展示

    3D框

    总结

    nuScenes数据集存在四个坐标系:全局坐标系,车身坐标系,相机坐标系,雷达(Rader,Lidar)坐标系。因为标注信息是在全局坐标系下,所以需要进行坐标转换才能得到对应图像的box信息。

    待更新…

    下一步会更新如何从图像的3Dbox转换到2Dbox。此处先放一下2D效果图:
    2D效果图

    已更新:

    3d Box转2d Box已经更新在文章nuScenes 3dBox转2dBox

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