futurewarning: input image dtype is bool. interpolation is not defined with bool data type. please set order to 0 or explicitely cast input image to another data type. starting from version 0.19 a valueerror will be raised instead of this warning. order = _validate_interpolation_order(image.dtype, order)

时间: 2023-05-31 13:19:34 浏览: 492
### 回答1: 这是一个FutureWarning警告,提示输入图像的数据类型是bool型,而插值(interpolation)算法不支持bool型数据。建议将插值算法的order参数设置为0或者显式地将图像数据类型转换为其他可识别的数据类型。从0.19版本开始,会抛出一个ValueError异常,而不是这个警告。 ### 回答2: 这个警告信息是来自于Python Pillow图像处理库当中的一个函数。它主要是在使用图片插值算法的时候出现的。图片插值算法是一种通过设定一定的规则,在图片像素间进行计算,从而得到更加平滑、连续的图片的方法。常用的图片插值算法包括最邻近法、双线性法、三次样条插值法等等。 警告提示输入的图片数据类型为布尔类型(bool),而插值算法不能够支持布尔类型的数据。因此,需要将图片数据类型设置为其他类型,或者是在调用插值算法(interpolation)时设置 order 参数为 0。但需要注意的是,从 Pillow 版本0.19开始,这个警告信息将被替换为 ValueError 错误信息,表示插值算法不允许使用布尔类型的数据。 在实际应用中,对于图片类型的处理要根据具体情况进行判断和选择。如果图片像素值只有黑白两种情况,可以考虑使用二值图片表示,此时可以选择将像素信息转换为布尔类型。但如果图片是彩色的,或者是灰度图像,就需要将像素信息转换为其他类型,比如整型、浮点型等,然后再进行插值计算。 总的来说,通过警告信息可以了解到 Pillow 库中插值算法的使用限制和参数设置方法,可以更加准确地进行图像处理和计算。 ### 回答3: 这是一条关于Python中的警告信息,主要是告诫开发者在使用图像处理时,如果输入图像的数据类型为bool型,则需要设置order参数为0或者将输入图像显式转换为其他数据类型。否则,在0.19版本之后,将会抛出一个ValueError错误而不是警告信息。 在Python中,使用interpolate函数来进行图像处理时,会对输入的图像进行插值运算。这个过程中需要知道输入的图像的数据类型,以便选择相应的插值算法。然而,bool类型的数据在插值时会发生错误。因此,Python提供了一个警告信息来提示开发者注意这个问题,并提供解决方案。 对于这条警告信息中的_order参数,它是用来控制插值算法的阶数,通常设置为0或1。0表示使用最近邻插值法,1表示使用双线性插值法。此参数由_validate_interpolation_order函数进行验证,以确保其有效性。 总之,开发者在进行图像处理时,应该注意输入图像的数据类型,避免使用bool型数据,并且设置合适的插值算法阶数,以获得更好的处理效果。如果有警告信息出现,应该及时查看并采取相应的措施,防止错误发生。
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06/06/2023-16:31:47] [TRT] [I] [MemUsageChange] TensorRT-managed allocation in IExecutionContext creation: CPU +0, GPU +0, now: CPU 0, GPU 0 (MiB) /home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/tensorrt/__init__.py:166: FutureWarning: In the future np.bool will be defined as the corresponding NumPy scalar. bool: np.bool, Traceback (most recent call last): File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 398, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 302, in val validator(model=self.model) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/validator.py", line 114, in __call__ model = AutoBackend(model, device=self.device, dnn=self.args.dnn, data=self.args.data, fp16=self.args.half) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/nn/autobackend.py", line 174, in __init__ dtype = trt.nptype(model.get_binding_dtype(i)) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/tensorrt/__init__.py", line 166, in nptype bool: np.bool, File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/numpy/__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'. np.bool was a deprecated alias for the builtin bool. To avoid this error in existing code, use bool by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.bool_ here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations 如何修复

没有GPU,优化程序class point_cloud_generator(): def init(self, rgb_file, depth_file, save_ply, camera_intrinsics=[312.486, 243.928, 382.363, 382.363]): self.rgb_file = rgb_file self.depth_file = depth_file self.save_ply = save_ply self.rgb = cv2.imread(rgb_file) self.depth = cv2.imread(self.depth_file, -1) print("your depth image shape is:", self.depth.shape) self.width = self.rgb.shape[1] self.height = self.rgb.shape[0] self.camera_intrinsics = camera_intrinsics self.depth_scale = 1000 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.width * self.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1) def write_ply(self): start = time.time() float_formatter = lambda x: "%.4f" % x points = [] for i in self.data_ply

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