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

时间: 2024-02-04 16:03:57 浏览: 34
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: ```python 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: ```python 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: ```python 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。
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dst_ws = dst_wb.active AttributeError: 'Book' object has no attribute 'active'

这个错误提示是在告诉你,`Book` 对象(即 `dst_wb`)没有名为 `active` 的属性。 这个问题可能是由于你使用了错误的方法来获取目标 Excel 文件的工作表。`xlrd` 模块中的 `open_workbook_xls` 方法返回的对象是一个 `xlrd.Book` 类型的对象,它没有 `active` 属性。如果你想要获取工作表,应该使用 `sheet_by_index` 方法或者 `sheet_by_name` 方法。 你可以将代码修改为下面这样来获取目标 Excel 文件的第一个工作表: ``` dst_ws = dst_wb.sheet_by_index(0) ``` 或者 ``` dst_ws = dst_wb.sheet_by_name('Sheet1') # 假设工作表名称为 Sheet1 ``` 这样就可以避免使用错误的属性名了。

根据这个urlhttp://122.96.69.34:20080/index/api/addFFmpegSource?secret=a55d78fa-0961-a891-321a-96eb561933c7&src_url=rtsp://admin:qwe123456@192.168.6.1:8702&dst_url=rtmp://122.96.69.34:10554/app/test&timeout_ms=10000&enable_hls=false&enable_mp4=false,用java代码实现rtsp拉取视频流接口

好的,以下是Java代码实现rtsp拉取视频流接口的示例: ```java import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStreamReader; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; public class RtspPullApiDemo { public static void main(String[] args) { try { String url = "http://122.96.69.34:20080/index/api/addFFmpegSource?secret=a55d78fa-0961-a891-321a-96eb561933c7&src_url=rtsp://admin:qwe123456@192.168.6.1:8702&dst_url=rtmp://122.96.69.34:10554/app/test&timeout_ms=10000&enable_hls=false&enable_mp4=false"; URL obj = new URL(url); HttpURLConnection con = (HttpURLConnection) obj.openConnection(); con.setRequestMethod("GET"); BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(con.getInputStream())); String inputLine; StringBuffer response = new StringBuffer(); while ((inputLine = in.readLine()) != null) { response.append(inputLine); } in.close(); System.out.println(response.toString()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } ``` 上述代码中,我们使用Java内置的HttpURLConnection类来发送GET请求,并获取响应结果。其中url变量即为我们要调用的API接口地址。 注意,这里的rtsp拉取视频流接口需要传入一些参数,如src_url、dst_url等,具体参数含义可以参考API文档进行调整。 希望这个示例对你有所帮助!

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优化一下代码 import rasterio import numpy as np def calculate_VI(EI, SI, RI):     EI = EI.astype(np.float64)     SI = SI.astype(np.float64)     RI = RI.astype(np.float64)     EI = np.where(EI == -999, np.nan, EI)     SI = np.where(SI == -999, np.nan, SI)     RI = np.where(RI == -999, np.nan, RI)     # 分步计算,并检查中间结果     numerator = EI * SI         denominator = 1 + RI         ratio = numerator / denominator      # 检查比值是否存在负值     print('Ratio contains negative value:', np.any(ratio < 0))     VI = np.sqrt(ratio)         return VI # 读取 EI、SI 和 RI 的 TIFF 文件 with rasterio.open('H:/AAAAASIDA/A_ORA/A_mingchengjieguo/Abeife/土地利用/tudiliy_2020_01/正确转化/脆弱性01/EI.tif') as src_ei, \         rasterio.open('H:/AAAAASIDA/A_ORA/A_mingchengjieguo/Abeife/土地利用/tudiliy_2020_01/正确转化/脆弱性01/SI.tif') as src_si, \         rasterio.open('H:/AAAAASIDA/A_ORA/A_mingchengjieguo/Abeife/土地利用/tudiliy_2020_01/正确转化/脆弱性01/RI.tif') as src_ri:     # 获取空间地理信息     profile = src_ei.profile     transform = src_ei.transform         # 读取数据     ei_data = src_ei.read(1)     si_data = src_si.read(1)     ri_data = src_ri.read(1)     # 根据公式计算 VI     vi_data = calculate_VI(ei_data, si_data, ri_data)     # 设置新的文件路径     output_path = 'H:/AAAAASIDA/A_ORA/A_mingchengjieguo/Abeife/土地利用/tudiliy_2020_01/正确转化/脆弱性01/VI01.tif'      # 将结果写入新的 TIFF 文件     profile.update(dtype=rasterio.float32)  # 更新数据类型为 float32     with rasterio.open(output_path, 'w', **profile) as dst:         dst.write(vi_data.astype(rasterio.float32), 1)     # 将结果写入新的 TIFF 文件

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='data/archive_test/alexandrite_6.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束") 以上代码进行DNN预测,根据这段代码写一段续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面,其中包含预测结果是否正确的判断功能

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