源码阅读 | Python中copy.deepcopy原理

介绍

deepcopy是用来进行深层复制的, 但是在实际中可能遇到, 复制一个对象后, 某些属性没了, 因此看看源码, 顺便记录下来.
Python 版本: 3.6
copy模块位置: copy.py (Python的lib包里面)
deepcopy原理概括: deepcopy的逻辑要根据对象的不同发生变化, 比如float, int等, 直接拷贝一个就行了, 若是一个复杂的对象, 要将各个属性都要复制才行. deepcopy对象潜在问题有, 一是可能存在循环引用(比如对象的某个属性引用了自身), 二是如何构建新的对象作为对象的一个复制.
问题一的解决是通过一个memo参数实现的, 如果发现某个id对应的对象复制过了, 就不再复制了.
问题二的解决是通过对象的__reduce____reduce_ex__等函数, 得到对象的参数表示, 然后复制这个参数表示, 再通过_reconstruce函数构建一个对象, 就得到了对象的一个deepcopy. 也可以通过__deepcopy__函数自定义一个对象的复制逻辑.

源码注释

"""
deepcopy的主要逻辑在下面的函数.
deepcopy的文档: https://docs.python.org/3/library/copy.html
"""

def deepcopy(x, memo=None, _nil=[]):
    """Deep copy operation on arbitrary Python objects.
    See the module's __doc__ string for more info.
    """

    if memo is None:
        memo = {
   
   }
	# memo 用于记录对象是否被复制过了, 可以防止对象出现循环引用导致无限复制的情景.
    d = id(x)
    y = memo.get(d, _nil)
    if y is not _nil:
        return y

    cls = type(x)

    copier = _deepcopy_dispatch.get(cls)  # 一些内置的数据类型有特定的复制函数, 比如list等, 在copy.py中可以找到其定义.
    if copier:
        y = copier(x, memo)
    else:
        try:
            issc = issubclass
<think>好的,我需要回答用户关于如何在CPD算法中输出变换矩阵的问题。首先,我得回忆一下CPD算法和相关的代码结构。根据用户提供的引用,特别是引用[1],提到了cpd_register.m这个函数用于返回变换矩阵。这说明在Matlab版本的CPD中,变换矩阵是通过某个函数输出的。不过用户可能是在使用Python的pycpd库,所以需要确认Python中的实现。 接下来,引用[3]提到了CPD的Python扩展库pycpd,但用户的问题是关于如何在使用registration_cpd函数时获取变换矩阵。通常,在点云配准中,配准后的结果应该包含变换参数,比如旋转矩阵、平移向量等。我需要检查pycpd的文档或源码,看是否有相应的属性或方法返回这些参数。 比如,在Python中,可能配准后的对象有一个transform属性,或者类似get_transformation_matrix的方法。另外,引用[4]提到C++版CPD的实现,但用户关心的是Python,所以应专注于pycpd库。可能需要查看pycpd的示例代码或API文档,看看配准完成后如何提取这些信息。 此外,用户提到registration_cpd函数,这可能是一个特定的函数,可能在调用后返回的结果对象中包含变换矩阵。例如,在类似scikit-learn的API设计中,fit方法可能会返回一个对象,其中包含模型参数。因此,假设在pycpd中,执行完配准后的registration对象可能有rotation、translation等属性,或者直接有一个4x4的变换矩阵。 如果文档或引用中没有明确说明,可能需要查看pycpd的源代码,找到registration_cpd函数的返回值结构。例如,可能在fit方法返回的实例中,保存了变换矩阵作为属性。例如,在2D配准中,可能有缩放因子、旋转角度和平移向量,而在3D中则是旋转矩阵和平移向量。 此外,用户可能需要将这些参数组合成齐次变换矩阵。例如,在3D情况下,变换矩阵是4x4的,包含旋转和平移。需要指导用户如何将这些参数组合起来,或者是否有现成的函数可以生成该矩阵。 总结步骤可能是:1. 执行配准得到结果对象;2. 从结果对象中提取旋转、平移等参数;3. 将这些参数组合成变换矩阵;4. 显示或输出该矩阵。同时,可能需要提供代码示例,说明具体的属性名称,如result.rotation、result.translation等。 需要注意不同版本的库可能有不同的属性名称,所以最好参考pycpd的具体文档或示例。如果用户提供的引用中有相关信息,比如引用[3]提到的使用pycpd,可能需要根据实际代码结构来回答。例如,在pycpd的示例中,可能有如registration.transform这样的属性。因此,在代码示例中展示如何访问这些属性是关键。</think>在CPD (Coherent Point Drift) 算法中,获取变换矩阵的具体实现方式取决于使用的代码库。根据引用[1]和[3],`cpd_register.m`和`pycpd`库分别提供了相关功能。以下是基于Python `pycpd`库的实现方法: ### 步骤说明 1. **配准流程**:CPD配准通过优化刚性/非刚性变换参数,最终输出变换后的点云及变换参数。 2. **参数提取**:配准结果对象中通常包含旋转矩阵$R$、平移向量$t$、缩放因子$s$等参数。 3. **矩阵拼接**:将参数组合为齐次变换矩阵,形式为: $$ T = \begin{bmatrix} sR & t \\ 0 & 1 \end{bmatrix} $$ ### Python代码示例 ```python import numpy as np from pycpd import RigidRegistration # 定义源点云(X)和目标点云(Y) X = np.loadtxt('source.csv') Y = np.loadtxt('target.csv') # 执行配准 reg = RigidRegistration(X=X, Y=Y) result = reg.register() # 提取参数并拼接变换矩阵 s = result.s # 缩放因子 R = result.R # 旋转矩阵 t = result.t # 平移向量 # 构造4x4齐次变换矩阵 transform_matrix = np.identity(4) transform_matrix[:3, :3] = s * R transform_matrix[:3, 3] = t print("变换矩阵:\n", transform_matrix) ``` ### 关键说明 - **参数类型**:对于刚性配准(`RigidRegistration`),变换参数为$s, R, t$;非刚性配准则可能返回位移场[^3]。 - **性能优化**:大规模点云可通过引用[2]中的低秩矩阵近似或GPU加速提升计算效率。
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