python如何处理bvh文件

Python处理BVH文件的方法有：使用现有的BVH解析库、手动解析BVH文件、使用Pandas进行数据处理。 其中，使用现有的BVH解析库是最常见和便捷的方法。现有的BVH解析库如bvh-python和pybvh可以帮助你更轻松地加载和解析BVH文件，提取关节信息和帧数据。下面将详细介绍如何使用这些方法来处理BVH文件。

一、使用现有的BVH解析库

1、bvh-python库

bvh-python是一个专门用于解析BVH文件的库，可以方便地读取和操作BVH文件中的数据。首先，你需要安装这个库，可以使用pip进行安装：

pip install bvh

安装完成后，可以使用以下代码来读取和解析BVH文件：

from bvh import Bvh
读取BVH文件
with open('path_to_your_file.bvh') as f:
    mocap = Bvh(f.read())
获取根节点
root = mocap.get_root()
打印根节点名称
print(root.name)
获取所有关节名称
joints = mocap.get_joints_names()
print(joints)
获取帧数据
frames = mocap.frames
print(frames)
获取某个关节在某一帧的数据
joint = 'Hips'
frame_index = 0
joint_data = mocap.frame_joint_channels(frame_index, joint)
print(joint_data)

2、pybvh库

pybvh也是一个用于解析BVH文件的库，可以方便地读取和处理BVH文件中的数据。首先，你需要安装这个库，同样可以使用pip进行安装：

pip install pybvh

安装完成后，可以使用以下代码来读取和解析BVH文件：

from pybvh import BVHReader
读取BVH文件
bvh_reader = BVHReader('path_to_your_file.bvh')
获取根节点
root = bvh_reader.root
打印根节点名称
print(root.name)
获取所有关节名称
joints = bvh_reader.get_joint_names()
print(joints)
获取帧数据
frames = bvh_reader.frames
print(frames)
获取某个关节在某一帧的数据
joint = 'Hips'
frame_index = 0
joint_data = bvh_reader.get_joint_frame_data(joint, frame_index)
print(joint_data)

二、手动解析BVH文件

如果你不想依赖第三方库，也可以手动解析BVH文件。BVH文件分为两部分：层次结构和运动数据。层次结构部分定义了关节的层次关系和初始姿态，运动数据部分定义了每一帧的关节位置和旋转数据。

1、解析层次结构

首先，读取BVH文件并解析层次结构：

class Joint:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.offset = []
        self.channels = []
        self.children = []
def parse_hierarchy(lines):
    stack = []
    root = None
    current_joint = None
    for line in lines:
        tokens = line.split()
        if not tokens:
            continue
        if tokens[0] == 'ROOT' or tokens[0] == 'JOINT':
            joint = Joint(tokens[1])
            if current_joint:
                current_joint.children.append(joint)
            else:
                root = joint
            stack.append(current_joint)
            current_joint = joint
        elif tokens[0] == 'End':
            joint = Joint('End Site')
            current_joint.children.append(joint)
            stack.append(current_joint)
            current_joint = joint
        elif tokens[0] == 'OFFSET':
            current_joint.offset = list(map(float, tokens[1:]))
        elif tokens[0] == 'CHANNELS':
            current_joint.channels = tokens[2:]
        elif tokens[0] == '}':
            current_joint = stack.pop()
    return root
读取BVH文件
with open('path_to_your_file.bvh') as f:
    lines = f.readlines()
解析层次结构
hierarchy_lines = [line.strip() for line in lines if not line.startswith('MOTION')]
root_joint = parse_hierarchy(hierarchy_lines)

2、解析运动数据

接下来，解析运动数据：

def parse_motion(lines, num_channels):
    frames = []
    for line in lines:
        frame_data = list(map(float, line.split()))
        frames.append(frame_data)
    return frames
找到MOTION部分的起始行
motion_start_index = next(i for i, line in enumerate(lines) if line.startswith('MOTION'))
解析帧数和帧时间
num_frames = int(lines[motion_start_index + 1].split()[1])
frame_time = float(lines[motion_start_index + 2].split()[2])
解析运动数据
motion_lines = [line.strip() for line in lines[motion_start_index + 3:]]
num_channels = len(root_joint.channels)
frames = parse_motion(motion_lines, num_channels)

3、访问解析后的数据

现在，你已经解析了BVH文件的层次结构和运动数据，可以访问这些数据：

# 打印根节点名称
print(root_joint.name)
打印所有关节名称
def print_joint_names(joint):
    print(joint.name)
    for child in joint.children:
        print_joint_names(child)
print_joint_names(root_joint)
打印某个关节在某一帧的数据
joint_name = 'Hips'
frame_index = 0
def get_joint_data(joint, frame_data, frame_index):
    if joint.name == joint_name:
        channels = joint.channels
        start_index = frame_index * len(channels)
        joint_data = frame_data[start_index:start_index + len(channels)]
        return joint_data
    for child in joint.children:
        data = get_joint_data(child, frame_data, frame_index)
        if data:
            return data
    return None
joint_data = get_joint_data(root_joint, frames[frame_index], frame_index)
print(joint_data)

三、使用Pandas进行数据处理

Pandas是一个强大的数据处理库，可以用于处理解析后的BVH文件数据。首先，你需要安装Pandas，可以使用pip进行安装：

pip install pandas

安装完成后，可以使用以下代码将BVH文件数据转换为Pandas DataFrame：

import pandas as pd
创建一个空的DataFrame
columns = ['Frame', 'Joint', 'Channel', 'Value']
data = []
填充DataFrame
for frame_index, frame_data in enumerate(frames):
    for joint in joints:
        channels = mocap.joint_channels(joint)
        joint_data = mocap.frame_joint_channels(frame_index, joint)
        for channel, value in zip(channels, joint_data):
            data.append([frame_index, joint, channel, value])
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
打印DataFrame
print(df)

现在，你可以使用Pandas的各种功能来处理BVH文件数据。例如，可以使用以下代码来筛选特定关节和通道的数据：

# 筛选特定关节和通道的数据
joint = 'Hips'
channel = 'Xposition'
filtered_data = df[(df['Joint'] == joint) & (df['Channel'] == channel)]
打印筛选后的数据
print(filtered_data)

四、可视化BVH文件数据

为了更好地理解和分析BVH文件数据，可以使用Matplotlib库进行数据可视化。首先，你需要安装Matplotlib，可以使用pip进行安装：

pip install matplotlib

安装完成后，可以使用以下代码来绘制BVH文件数据的图表：

import matplotlib.pyplot as plt
绘制某个关节在某一通道上的数据
joint = 'Hips'
channel = 'Xposition'
filtered_data = df[(df['Joint'] == joint) & (df['Channel'] == channel)]
绘制图表
plt.plot(filtered_data['Frame'], filtered_data['Value'])
plt.xlabel('Frame')
plt.ylabel(f'{joint} {channel}')
plt.title(f'{joint} {channel} Over Time')
plt.show()

五、总结

Python处理BVH文件的方法有很多，使用现有的BVH解析库是最便捷的方法，可以帮助你轻松地加载和解析BVH文件。手动解析BVH文件可以让你更深入地理解BVH文件的结构和内容，而使用Pandas进行数据处理可以让你更方便地操作和分析BVH文件数据。通过可视化BVH文件数据，可以更直观地理解和分析数据的变化趋势。希望本文能帮助你更好地处理BVH文件，并为你的项目提供有用的参考。