今天的小BUG：关于array_merge()

最新推荐文章于 2022-06-08 10:58:35 发布
原创 最新推荐文章于 2022-06-08 10:58:35 发布 · 294 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#php

本文探讨了在PHP中使用array_merge函数时遇到的一个常见问题，即当其中一个数组为NULL时，合并操作会返回NULL而非预期的数组。通过具体代码示例，详细解释了这一现象的原因，并提供了一个简单有效的解决方案，即将NULL转换为一个空数组，从而确保函数正常工作。 
$arr0 = NULL;

$arr1 = [1,2,3];

$arr2 = array_merge($arr0,$arr1);

结果： $arr2 = NULL

解决方法：

$arr2 = array_merge((array)$arr0 ,(array)$arr1);

结果：$arr2 = [1,2,3];

PHP array_merge 与 +理解不同引起的线上bug
飞越蓝天的专栏
09-04 222
最近上线，遇到一个问题：根据语言区域不同，获取的数据信息一直只有某一个区域的，其他区域的数据都没了。吓了我一大跳，赶紧开启debug模式。最终发现是没有搞清array_merge 与 + 的区别导致的bug。 首先需要说明的是，array_merge 与 + 号都可以合并数组，但二者是有所不同的：对于+，当key相同时，不管key是字符还是数组，都是舍弃后面的结果； array_merge ，当key相同时，key是字符，则后面的覆盖前面的；key是数字，则不发生覆盖，会重新建立数组索引。 <?php
Autoware实战：Open Planner（2）
最新发布
m0_65512360的博客
08-06 890
本文介绍了如何实现Autoware中OpenPlanner的局部规划避障功能。主要内容包括： 修正lidar_kf_contour_track节点的话题订阅名称，确保与欧式聚类节点发布的话题匹配； 详细解释局部规划参数含义，包括PlanDistance、PathDensity、HorizontalDensity等参数对轨迹规划的影响； 解决欧式聚类节点的时间戳对齐问题，通过替换为1.13版本代码解决； 处理op_trajectory_evaluator不响应障碍物的问题，取消勾选EnableOpenPlan
php内核之数组
weixin_30555753的博客
05-29 146
1、zend_hash_num_elements 获取数组元素个数。宏定义如下： 1 #define zend_hash_num_elements(ht) \ 2 (ht)->nNumOfElements 2、ZEND_HASH_FOREACH_KEY_VAL 遍历数组键值。使用方法： 1 ZEND_HASH_FOREACH_KEY_VAL(Z_ARRVA...
php array merge函数,PHP array_merge()一个坑
weixin_33400538的博客
03-10 230
在php中数组合并时，第一想到的函数就是array_merge(),简单说一下注意的几个细节。没有key的数组，数组不会前后覆盖。像这样$a = ['a','b'];$b = ['c','d'];print_r(array_merge($a,$b)) // ['a','b','c','d']$a = [123 => 'a', 456 => 'b'];$b =[123 => 'c...
array_merge问题
纸上得来终觉浅
07-07 1464
$referenceTable = array(); $referenceTable['val1'] = array(1, 2); $referenceTable['val2'] = 3; $referenceTable['val3'] = array(4, 5);$testArray = array();$testArray = array_merge($testArray, $reference
PHP array合并,php数组合并array_merge()函数使用注意事项
weixin_27207591的博客
03-09 253
1.array_merge()合并例子$array = array('a'=>'bb');$array2 = array('b'=>'cc');$array3 = array_merge($array,$array2);输出结果为Array ( [a] => bb [b] => cc )上面因为都是数组就没有问题了，假如我们把$array 设置不是数组看看什么情况$arra...
array_column() expects parameter 1 to be array, object given解决办法
热门推荐
amaoatao的博客
12-11 1万+
笔者在处理一个老php项目的时候，后台某个地方报错，调试一番错误信息是array_column() expects parameter 1 to be array, object given 翻译意思就是参数1不能是对象，出现这个提示的原因就是把对象当成了数组， 解决办法：把参数1转化为数组即可1 ...
php array_merge函数使用需要注意的一个问题
10-24
这并不意味着array_merge函数存在bug，而是PHP设计如此。在PHP的官方手册中明确指出：“如果数组包含数字键名，则后面的值将不会覆盖原来的值，而是附加到后面。如果只给了一个数组且该数组是数字索引的，则键名会以...
Linux块设备与文件系统交互内幕：ext4_xfs如何通过通用块层写入磁盘的5个关键步骤
!...# 1. Linux存储体系架构概览 Linux存储体系采用分层设计，自上而下包括系统调用接口、虚拟文件系统（VFS）、具体文件系统（如ext4、XFS）、页缓存、通用块层、I/O调度器、块设备驱动及底层硬件设备。...
跨平台BLE兼容性避坑指南：Android_iOS_Windows行为差异与应对策略
在物联网设备日益普及的今天，蓝牙低功耗（BLE）成为连接移动端与嵌入式硬件的关键技术。然而，跨平台BLE开发面临协议栈差异、API行为不一致、权限模型复杂等多重挑战。iOS、Android和Windows对BLE的支持机制迥异，...
PHP中的array_merge_recursive()函数
casey的博客
09-13 350
定义和用法 array_merge_recursive() 函数用于把一个或多个数组合并为一个数组。 该函数与array_merge()函数之间的不同是在处理两个或更多个数组元素有相同的键名的情况。array_merge_recursive() 不会进行键名覆盖，而是将多个相同键名的值递归组成一个数组。 注释：如果您仅仅向 array_merge_recursive() 函数输入一个数组，结果与array_merge()相同，函数将返回带有整数键名的新数组，其键名以 0 开始进行重新索引。 ...
php 合并对象_PHP怎样合并两个对象
weixin_35767180的博客
03-09 1654
PHP怎样合并两个对象发布时间：2020-05-06 15:48:04来源：亿速云阅读：474作者：Leah这篇文章主要为大家详细介绍了PHP怎样合并两个对象，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下方法一：先将对象转换为数据数组，然后使用array_merge()函数进行合并，最后将合并后的数据转换为stdClass对象。说明：在使用array_merge()...
array_merge() 函数
苦艾文艺
11-06 502
array_merge() 函数把两个或多个数组合并为一个数组。ForExample:$a=array("a"=>"HELLO","b"=>"WORLD"); $b=array("b"=>"PHP","c"=>"Java");print_r(array_merge($a,$b));output: Array ( [a] => HELLO [b] => PHP [c] => Java )
关于PHP的array_merge函数的使用经验
yzw756851082的专栏
01-06 737
array_merge（）函数的参数中，首先要肯定传进来的参数必须都是数组，如果不是数组，则需要强制转换下array_merge((array)$a,(array)$b)，如果是两个是两个关联数组的合并，出现了重复的键名，就会出现后面参数里的元素覆盖前面参数的元素，但是如果是索引数组的话，就不会出现覆盖现象，就会并列存在,但是索引数组会重新排序，也就是新返回的数组的索引是重新开始的。 如图：
array_merge函数的注意事项
weixin_34148508的博客
08-29 176
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
array_column() expects parameter 1 to be array, array given
m0_47005349的博客
06-08 1012
array_column() expects parameter 1 to be array, array given
array_merge和array_slice潜在的坑
p763833631的博客
01-18 566
$a = array( '87.17' => '666',    '85.73' => '666',    '83.71' => '666',    '82.01' => '666',    '82' => '666',    // '8' => '6660',);$b = array(    '80.89' => '666',    '76.45' => '666',    '72.29' =>
import open3d as o3d import numpy as np import os import laspy from tqdm import tqdm def advanced_interpolation(pcd, k=20, radius=0.2, iterations=3): """改进的迭代式插值方法（带完整进度条）""" if not pcd.has_normals(): with tqdm(total=1, desc="估计初始法线") as pbar: pcd.estimate_normals() pbar.update(1) pcd_tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd) points = np.asarray(pcd.points) colors = np.asarray(pcd.colors) if pcd.has_colors() else None normals = np.asarray(pcd.normals) # 外层迭代进度条 for _ in tqdm(range(iterations), desc="插值迭代总进度"): new_points = [] new_colors = [] new_normals = [] # 内层点处理进度条 for i in tqdm(range(len(points)), desc=f"迭代{_+1}/{iterations} 点处理", leave=False): if i >= len(points): continue knn, idx, _ = pcd_tree.search_hybrid_vector_3d(points[i], radius, k) if knn < 5: offsets = np.random.normal(0, radius/10, (3,3)) for offset in offsets: new_point = points[i] + offset new_points.append(new_point) if colors is not None and i < len(colors): new_colors.append(colors[i]) if i < len(normals): new_normals.append(normals[i]) if len(new_points) > 0: with tqdm(total=3, desc="合并新点云", leave=False) as merge_pbar: points = np.vstack([points, np.array(new_points)]) merge_pbar.update(1) if colors is not None: colors = np.vstack([colors, np.array(new_colors)]) merge_pbar.update(1) normals = np.vstack([normals, np.array(new_normals)]) pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points) pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) pcd.normals = o3d.utility.Vector3dVector(normals) pcd_tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd) merge_pbar.update(1) return pcd def process_pavilion_point_cloud(pcd_file_path, output_dir="output"): os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 总体进度条（共7个主要步骤） with tqdm(total=7, desc="总体处理进度") as main_pbar: # 1. 数据读取与预处理 with tqdm(total=1, desc="读取点云数据") as pbar: pcd = o3d.io.read_point_cloud(pcd_file_path) pbar.update(1) main_pbar.update(1) # 2. 改进的迭代插值 pcd = advanced_interpolation(pcd, k=20, radius=0.3, iterations=2) main_pbar.update(1) # 3. 自适应滤波组合 with tqdm(total=2, desc="滤波进度") as filter_pbar: pcd_filtered = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=15, std_ratio=1.5)[0] filter_pbar.set_postfix({"当前阶段": "统计滤波完成"}) filter_pbar.update(1) pcd_filtered = pcd_filtered.remove_radius_outlier(nb_points=8, radius=0.05)[0] filter_pbar.set_postfix({"当前阶段": "半径滤波完成"}) filter_pbar.update(1) main_pbar.update(1) # 4. 多平面检测 segments = [] remaining = pcd_filtered max_planes = 3 with tqdm(total=max_planes, desc="平面检测进度") as plane_pbar: for _ in range(max_planes): if len(remaining.points) < 1000: break plane_model, inliers = remaining.segment_plane( distance_threshold=0.01, ransac_n=5, num_iterations=1000 ) if len(inliers) < 1000: break segments.append(remaining.select_by_index(inliers)) remaining = remaining.select_by_index(inliers, invert=True) plane_pbar.update(1) main_pbar.update(1) # 5. 法向量重计算 with tqdm(total=2, desc="法向量处理") as normal_pbar: final_pcd = remaining for seg in tqdm(segments, desc="平面合并处理", leave=False): final_pcd += seg.voxel_down_sample(0.02) final_pcd.estimate_normals( search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid( radius=0.2, max_nn=50 ) ) normal_pbar.update(1) final_pcd.orient_normals_consistent_tangent_plane(10) normal_pbar.update(1) main_pbar.update(1) # 6. 曲面重建 with tqdm(total=3, desc="曲面重建进度") as mesh_pbar: mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_poisson( final_pcd, depth=9, linear_fit=True )[0] mesh_pbar.update(1) mesh.compute_vertex_normals() mesh_pbar.update(1) mesh.remove_degenerate_triangles() mesh_pbar.update(1) main_pbar.update(1) # 7. 结果保存 with tqdm(total=2, desc="保存结果") as save_pbar: pcd_path = os.path.join(output_dir, "pavilion_processed.pcd") mesh_path = os.path.join(output_dir, "pavilion_mesh.ply") o3d.io.write_point_cloud(pcd_path, final_pcd) save_pbar.update(1) o3d.io.write_triangle_mesh(mesh_path, mesh) save_pbar.update(1) main_pbar.update(1) if __name__ == "__main__": INPUT_PATH = r"D:\ShuJu\SLAM\hebing1.pcd" OUTPUT_DIR = "pavilion_processing" process_pavilion_point_cloud(INPUT_PATH, OUTPUT_DIR)。在这个代码的基础上怎么解决法向量处理卡在50%
05-15
<think>嗯，用户提到他们的代码在法向量处理阶段卡在50%不动了，需要解决这个问题。首先，我需要理解代码的结构，特别是法向量处理的部分。用户使用了Open3D库，并且在处理点云数据时进行了法向量估计和方向调整。卡住的原因可能有很多，比如数据量过大、算法参数不合适、进度条设置问题，或者是多线程/并行计算导致的阻塞。首先，我要检查用户代码中的法向量处理部分。在代码的第五步，法向量重计算部分，用户使用了`estimate_normals`和`orient_normals_consistent_tangent_plane`方法。这两个方法可能会因为点云数据量大而导致计算时间很长，尤其是在没有适当参数优化的情况下。可能的原因之一是`estimate_normals`方法的搜索参数。用户设置了`radius=0.2`和`max_nn=50`，但如果点云密度不均匀，某些区域可能需要更大的半径或更多的邻近点来计算法线，这会导致计算时间增加。另外，如果点云数据特别大，即使参数合适，计算时间也可能很长，导致进度条看似卡住。 另一个可能性是进度条的设置问题。用户可能在法向量处理阶段使用了嵌套的进度条，或者没有正确更新进度条，导致显示不准确。例如，在`normal_pbar`中，用户设置了总步数为2，但在合并平面段时又使用了另一个tqdm循环，这可能导致主进度条无法正确更新，或者在Jupyter等环境中出现显示问题。 此外，Open3D的某些方法可能是多线程的，而tqdm在多线程环境下可能无法正确更新进度条，导致看起来卡住。例如，`estimate_normals`内部可能使用了并行计算，而tqdm无法跟踪这些线程的进度，导致进度条停滞。解决方案方面，首先可以尝试优化法向量计算的参数。比如，减少`max_nn`的值或调整`radius`，以平衡计算速度和精度。如果数据量过大，可以考虑先进行降采样，减少点的数量，从而缩短计算时间。 其次，检查进度条的设置是否正确。可能需要将合并平面段的循环进度条设置为`leave=False`，避免在完成后留下多余的进度条，干扰主进度条的显示。此外，确保在法向量处理的两个步骤（估计法线和调整方向）中，每一步都正确更新了进度条，避免遗漏。 另外，考虑将法向量计算拆分为更细粒度的步骤，并添加更多的进度提示。例如，在`estimate_normals`前后添加日志输出，或者在长时间运行的操作中使用手动进度更新，即使无法精确跟踪，也能让用户知道程序仍在运行。 还有可能是Open3D库本身的问题，比如在某些版本中存在性能瓶颈或bug。建议用户检查Open3D的版本，并尝试升级到最新版本，或者查找已知的问题和解决方案。最后，如果问题依然存在，可以尝试在代码中添加调试输出，打印法向量计算各阶段的时间，找出具体的瓶颈所在。例如，在调用`estimate_normals`之前和之后记录时间，确认是否确实在该方法中卡住，或者是在后续的方向调整步骤中出现问题。 总结来说，需要从算法参数优化、进度条设置、库版本检查以及调试输出等多个方面入手，逐步排查和解决法向量处理卡顿的问题。</think>在点云处理中，法向量计算卡顿通常由以下原因及解决方法： 1. **法向量估计参数优化**： ```python # 修改后的法向量估计参数设置 final_pcd.estimate_normals( search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid( radius=0.1, # 缩小搜索半径 max_nn=30 # 减少最大邻近点数 ), fast_normal_computation=True # 启用快速计算 ) ``` 2. **法向量方向一致性优化**： ```python # 使用更高效的定向方法 final_pcd.orient_normals_to_align_with_direction( orientation_reference=np.array([0.0, 1.0, 0.0]) # 假设场景主要垂直方向 ) ``` 3. **进度条显示优化**： ```python # 修改后的法向量处理段（带子进度条） with tqdm(total=3, desc="法向量处理") as normal_pbar: # 合并平面段处理 for seg in tqdm(segments, desc="平面合并处理", leave=False): final_pcd += seg.voxel_down_sample(0.02) normal_pbar.update(1) # 法向量估计 with tqdm(total=1, desc="法向量估计", leave=False) as sub_pbar: final_pcd.estimate_normals(...) sub_pbar.update(1) normal_pbar.update(1) # 法向量定向 with tqdm(total=1, desc="法向量定向", leave=False) as sub_pbar: final_pcd.orient_normals_consistent_tangent_plane(5) # 减少迭代次数 sub_pbar.update(1) normal_pbar.update(1) ``` **问题原因分析**： - 法向量计算卡在50%通常是因为： 1. 点云数据量过大导致计算时间过长 2. KDTree构建效率低下 3. 法向量定向算法（consistent tangent plane）需要大量迭代 4. 进度条嵌套显示问题 **完整修改建议**： 1. 在法向量计算前增加降采样： ```python final_pcd = final_pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.05) # 根据场景调整 ``` 2. 使用多线程加速（需安装joblib）： ```python from joblib import Parallel, delayed def compute_normals_parallel(pcd, chunk_size=10000): points = np.asarray(pcd.points) chunks = [points[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(points), chunk_size)] results = Parallel(n_jobs=-1)( delayed(o3d.geometry.PointCloud().estimate_normals)(chunk) for chunk in tqdm(chunks, desc="并行计算法向量") ) return pcd ``` 3. 添加超时保护： ```python import signal from contextlib import contextmanager class TimeoutException(Exception): pass @contextmanager def time_limit(seconds): def signal_handler(signum, frame): raise TimeoutException("Timed out!") signal.signal(signal.SIGALRM, signal_handler) signal.alarm(seconds) try: yield finally: signal.alarm(0) # 使用示例 try: with time_limit(300): # 5分钟超时 final_pcd.estimate_normals(...) except TimeoutException: print("法向量计算超时，跳过该步骤") ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值