ratio_x = w_dst / img_src.shape[1] AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

这个错误提示表明在运行代码时，出现了一个名为'NoneType' object has no attribute 'shape'的错误。这意味着你正在尝试对一个空对象进行操作，而该对象没有'shape'属性。

要解决这个问题，你需要确保你的对象不是空的，并且具有'shape'属性。你可以通过以下几种方法来解决这个问题：

1. 检查对象是否为空：在使用对象之前，确保它不是空的。你可以使用条件语句来检查对象是否为空，例如：

if img_src is not None:
    ratio_x = w_dst / img_src.shape[1]

2. 检查对象是否具有'shape'属性：在使用对象的'shape'属性之前，确保对象具有该属性。你可以使用条件语句来检查对象是否具有'shape'属性，例如：

if hasattr(img_src, 'shape'):
    ratio_x = w_dst / img_src.shape[1]

3. 检查对象的类型：确保你正在操作正确类型的对象。如果你期望的对象类型是numpy数组，你可以使用以下代码来检查对象的类型：

import numpy as np

if isinstance(img_src, np.ndarray):
    ratio_x = w_dst / img_src.shape[1]

请注意，根据你的具体情况，可能需要根据错误提示和代码上下文进行适当的调整。

相关问题

D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\heterograph.py:92: DGLWarning: Recommend creating graphs by `dgl.graph(data)` instead of `dgl.DGLGraph(data)`. dgl_warning( Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/GraphShow.py", line 35, in <module> g.add_edge(src, dst) AttributeError: 'DGLGraph' object has no attribute 'add_edge'

这个错误提示显示你使用了 `add_edge` 方法，但是 `DGLGraph` 对象并没有这个方法。可能是因为你的 DGL 版本更新了，在新版本中这个方法被移除了。建议使用 `add_edges` 方法来添加边。比如：

g.add_edges(src, dst)

另外，如果你要创建一个新的图，也可以使用 `dgl.graph` 函数来创建，它比 `DGLGraph(data)` 更为推荐。比如：

g = dgl.graph((src, dst))

import cv2 import numpy as np #读入需要配准的两张图像 img1 = cv2.imread('men4.jpg') img2 = cv2.imread('men3.jpg') #将图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用 Shi-Tomasi 算法寻找关键点并计算特征描述子 sift = cv2.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) #使用 FLANN 匹配器进行特征匹配 FLANN_INDEX_KDTREE = 0 index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) #选择好的匹配点 good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.7 * n.distance: good.append(m) #获取匹配点对应的坐标 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) #使用 RANSAC 算法进行配准 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) #对第一张图像进行变换并输出结果 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) #将第二张图像拼接到全景图中 result[0:img2.shape[0], img1.shape[1]:img1.shape[1] + img2.shape[1]] = img2 #输出全景图 cv2.namedWindow("result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进这段代码，使其能够输出匹配连线图

可以使用cv2.drawMatchesKnn函数绘制匹配连线图，代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读入需要配准的两张图像
img1 = cv2.imread('men4.jpg')
img2 = cv2.imread('men3.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用 Shi-Tomasi 算法寻找关键点并计算特征描述子
sift = cv2.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None)

# 使用 FLANN 匹配器进行特征匹配
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 选择好的匹配点
good = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        good.append(m)

# 绘制匹配连线图
img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1, kp1, img2, kp2, [good], None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)

# 获取匹配点对应的坐标
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)

# 使用 RANSAC 算法进行配准
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

# 对第一张图像进行变换并输出结果
result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0]))

# 将第二张图像拼接到全景图中
result[0:img2.shape[0], img1.shape[1]:img1.shape[1] + img2.shape[1]] = img2

# 输出全景图和匹配连线图
cv2.namedWindow("result", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('result', result)
cv2.namedWindow("matches", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('matches', img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，cv2.drawMatchesKnn函数的参数含义如下：

- img1：第一张图像
- kp1：第一张图像中的关键点
- img2：第二张图像
- kp2：第二张图像中的关键点
- matches：匹配结果
- outImg：输出图像，设为None表示不输出
- matchColor：匹配连线颜色
- singlePointColor：单个关键点颜色
- flags：绘制参数