我们面临多个第三方库选项用于解析BVH文件，根据您的列表，我将分析几个关键库的特点，并推荐最适合当前任务的库。我们将基于以下标准进行选择：
功能性：是否能准确解析关节角度数据，支持关键帧操作
易用性：API设计是否简洁
维护状态：最近更新时间、社区活跃度
兼容性：支持Python版本
主要候选库分析：
bvhio (Aug 2025)
要求Python 3.9
优势：专为读写和编辑BVH设计，明确支持层级3D变换处理
特点：提供完整的BVH操作接口，包括创建、修改和保存
适用性：最适合本任务，直接解决关节角度提取需求
Requires: numpy, pyglm, spatial-transform
spatial-transform需要Python 3.9版本以上
或者 替换掉一些字符串
import os
import re# 定义要修改的目录
directory = r"K:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\SpatialTransform"# 定义要替换的模式
pattern = re.compile(r"->\s*list\[\w+\]")# 遍历目录中的所有文件
for root, dirs, files in os.walk(directory):for file in files:if file.endswith(".py"):file_path = os.path.join(root, file)with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:content = f.read()# 删除 -> list[...]new_content = pattern.sub("", content)if new_content != content:with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:f.write(new_content)print(f"Modified: {file_path}")print("All modifications completed.")
bvh-converter (2018)
局限：仅转换BVH到CSV，无直接API操作数据结构
状态：久未更新，可能不兼容Python新版本
bvhtoolbox (Nov 2020)
功能：支持读写和转换，但文档较少
更新：2020年后无维护
upc-pymotion (2025)
亮点：集成PyTorch/NumPy，适合机器学习
适用性：适用于高级运动分析，但可能过度复杂化本任务
bvhsdk (Sep 2024)
功能：直接支持读写修改，类似bvhio但功能稍弱
状态：维护良好，但bvhio更新更近
推荐选择：bvhio
理由：
专业匹配：专门为BVH关节操作设计
维护可靠：2025年8月更新，长期维护预期
功能完整：无需额外转换即可获取旋转数据
安装简单：可通过pip直接安装
基于bvhio的优化代码实现：
根据搜索结果，以下是支持 Python 3.7 并且可以处理 BVH 文件的工具和库的详细介绍：
1. bvh-python
- 功能：用于解析 BVH 文件，读取骨架层次结构和动作数据。
- 安装：
pip install bvh - 使用示例：
from bvh import Bvh with open('path_to_your_file.bvh') as f:mocap = Bvh(f.read())# 获取根节点名称 root_joint = mocap.root.name print(f"Root Joint: {root_joint}")# 获取所有关节名称 joint_names = mocap.get_joints_names() print(f"Joint Names: {joint_names}")# 获取某一帧的关节数据 frame_index = 0 joint_name = 'Hips' channel_data = mocap.frame_joint_channels(frame_index, joint_name) print(f"Frame {frame_index} Data for {joint_name}: {channel_data}") - 特点：
- 易用性：简洁的 API，适合初学者。
- 功能全面：支持从文件解析到数据操作。
- 高效性：能够处理大型 BVH 文件。
2. bvh-converter
- 功能：将 BVH 文件转换为 CSV 格式，便于进一步处理。
- 安装：
pip install bvh-converter - 使用示例：
转换后的 CSV 文件将包含三维坐标序列。bvh-converter input.bvh - 特点：
- 简单易用：无需在 Python 文件中导入，直接通过命令行使用。
- 输出格式：CSV 文件，便于数据处理和分析。
3. bvhsdk
- 功能：处理 BVH 文件，支持读取、写入和修改 BVH 文件。
- 安装：
pip install bvhsdk - 使用示例：
from bvhsdk import BVH bvh = BVH() bvh.load("input.bvh") bvh.save("output.bvh") - 特点：
- 功能丰富：支持对 BVH 文件的读取、写入和修改。
4. bvhtoolbox
- 功能：用于读取、操作和转换 BVH 文件。
- 安装：
pip install bvhtoolbox - 使用示例：
from bvhtoolbox import BVHReader reader = BVHReader("input.bvh") reader.write("output.bvh") - 特点：
- 功能全面：支持读取、操作和转换 BVH 文件。
5. upc-pymotion
- 功能：用于处理运动数据，支持 NumPy 和 PyTorch，提供 BVH 文件的读取和预处理功能。
- 安装：
pip install upc-pymotion - 使用示例：
from pymotion.io.bvh import BVH bvh = BVH() bvh.load("test.bvh") bvh.save("test_out.bvh") - 特点：
- 支持 NumPy 和 PyTorch：适合需要进行深度学习处理的用户。
6. bvhio
- 功能：用于读取、写入、编辑和创建 BVH 文件，支持层次化的 3D 变换。
- 安装：
pip install bvhio - 使用示例：
from bvhio import BVH bvh = BVH() bvh.load("input.bvh") bvh.save("output.bvh") - 特点：
- 功能强大：支持对 BVH 文件的读取、写入、编辑和创建。
总结
，可以根据你的具体需求选择合适的工具。如果你需要简单的文件转换，可以使用 bvh-converter；如果你需要更强大的功能，如读取、写入和修改 BVH 文件，可以考虑 bvhsdk 或 bvhio。
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