p1, p2 = (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])) ValueError: cannot convert float NaN to integer 怎么解决

这个错误通常发生在尝试将浮点数NaN（Not a Number）转换为整数时。在Python中，当你试图对`NaN`进行数值操作时，会抛出`ValueError`。这是因为`NaN`不是一个有效的数值，它代表了一个未定义的数学值。

解决这个问题的方法有：

1. **检查数据**：首先确保`box`列表中的元素不是`NaN`。可以使用`numpy.isnan()`函数来检测是否包含`NaN`值，然后过滤掉这些元素再进行转换。

import numpy as np

# 检查并移除 NaN
box = [x for x in box if not np.isnan(x)]
p1, p2 = (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3]))

2. **异常处理**：如果无法保证所有输入都是数值，可以在尝试转换之前使用`try-except`块捕获异常。

try:
    p1, p2 = (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3]))
except ValueError:
    print(f"遇到值不可转换的情况: {box}")

3. **转换选项**：如果你需要保留非数值的部分，可以考虑使用其他类型，如将它们视为字符串或其他类型的标记。

以上是针对Python的解决方案，具体取决于你的上下文和需求。如果`NaN`值来自用户输入，可能还需要额外的验证机制来防止这样的错误发生。

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def SegMentLWelder(mask_k, mask_box, img_show, contours_info, box, k_class): imgL = cv2.copyTo(mask_k, mask_box) contours_mask_k, _ = cv2.findContours( imgL, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contours_mask_k[0]) center = [int(x), int(y)] area, trg1 = cv2.minEnclosingTriangle(contours_mask_k[0]) triange_P1 = trg1[0][0] triange_P2 = trg1[1][0] triange_P3 = trg1[2][0] areaL = len(np.where(imgL == 255)[0]) triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P2]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) triangle_cnt2 = np.array([triange_P2, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) area1 = len(np.where(img_triange1 == 255)[0]) if area1 < 0.25*areaL or area1 > 0.75*areaL: triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) else: area2 = len(np.where(img_triange2 == 255)[0]) if area2 < 0.25*areaL or area2 > 0.75*areaL: triangle_cnt2 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) FindContourSinge(k_class, img_triange1, contours_info, img_show, times=1) FindContourSinge(k_class, img_triange2, contours_info, img_show, times=1)

这是一个 Python 函数，用于在给定的二值图像中寻找一个 L 形区域，并对其进行进一步处理。具体来说，该函数接受以下参数：

1. mask_k：一个二值图像，表示将要寻找的区域的一部分。
2. mask_box：一个二值图像，表示将要寻找的区域的另一部分。
3. img_show：一个彩色图像，用于显示输出结果。
4. contours_info：一个列表，存储从图像中找到的轮廓信息。
5. box：一个四元组，表示将要寻找的区域的外接矩形。
6. k_class：一个整数，表示将要寻找的区域的类别。

函数的主要逻辑是将 mask_k 和 mask_box 相加，得到一个包含 L 形区域的二值图像 imgL。然后，使用 cv2.findContours 函数从 imgL 中找到轮廓 contours_mask_k，使用 cv2.minEnclosingCircle 和 cv2.minEnclosingTriangle 函数分别计算出该轮廓的外接圆和外接三角形。根据外接三角形的顶点和圆心，构造两个包含 L 形区域的三角形，并分别将其绘制到二值图像中。接着，分别计算两个三角形的面积，如果其中一个面积过小或过大，则说明该三角形不是 L 形区域的一部分，需要进行替换。最后，调用 FindContourSinge 函数对两个三角形进行进一步处理，找到其中的轮廓并输出到 img_show 中。

需要注意的是，该函数中的 FindContourSinge 函数并没有给出，因此无法确定该函数的完整逻辑。

生成一段C++代码 该算法的输入包括：修改后的 YOLOv3 的语义信息（box_i），ORB 特征点（P1），方差阈值（nThre），每个边界框的初始迭代次数（k）和深度图像（DImg）。输出是动态特征点的集合（S）。 以下是算法的步骤： 找到初始特征点 P2，即在边界框 box_i 中找到所有的特征点。 初始化最大内点数 nbestInliers 和迭代计数器 nIter。 在每个边界框上进行 k 次迭代，直到达到最大迭代次数。 初始化临时动态点集 S1 和内点计数器 nInliers。 选择任意两个点 Dpointl 和 Dpoint2 并计算它们的深度方差 varl。 遍历 P2 中的每个点 Dpoint3。 计算添加点 Dpoint3 后的深度方差 var2。 如果 var2 小于方差阈值 nThre，则将该点视为内点。 增加内点计数器 nInliers。 将点 Dpoint3 添加到动态点集 S1 中。 结束 if 语句。 结束 for 循环。 如果当前内点数 nInliers 大于最大内点数 nbestInliers，则更新最大迭代次数 k、最大内点数 nbestInliers 和动态点集 S。 更新迭代次数 nIter。 结束 if 语句。 结束 for 循环。 结束 while 循环。 返回动态点集 S。

下面是根据您提供的算法步骤生成的C++代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

using namespace std;

// 定义结构体存储三维点的坐标
struct Point3D {
    float x;
    float y;
    float z;
};

// 计算两个点的深度方差
float calcDepthVariance(Point3D p1, Point3D p2) {
    return pow(p1.z - p2.z, 2);
}

// 找到初始特征点P2
vector<Point3D> findInitialFeaturePoints(vector<Point3D> box_i) {
    vector<Point3D> P2;
    // 在边界框中找到所有特征点
    // ...
    return P2;
}

// 计算动态点集
vector<Point3D> calculateDynamicPoints(vector<Point3D> box_i, vector<Point3D> P1, float nThre, int k, vector<Point3D> DImg) {
    // 找到初始特征点P2
    vector<Point3D> P2 = findInitialFeaturePoints(box_i);

    // 初始化最大内点数和迭代计数器
    int nbestInliers = 0;
    int nIter = 0;

    // 初始化临时动态点集S1和内点计数器
    vector<Point3D> S1;
    int nInliers = 0;

    // 在每个边界框上进行k次迭代
    while (nIter < k) {
        // 选择任意两个点Dpoint1和Dpoint2并计算它们的深度方差var1
        Point3D Dpoint1 = DImg[rand() % DImg.size()];
        Point3D Dpoint2 = DImg[rand() % DImg.size()];
        float var1 = calcDepthVariance(Dpoint1, Dpoint2);

        // 遍历P2中的每个点Dpoint3
        for (int i = 0; i < P2.size(); i++) {
            // 计算添加点Dpoint3后的深度方差var2
            float var2 = var1 + calcDepthVariance(P2[i], Dpoint1) + calcDepthVariance(P2[i], Dpoint2);

            // 如果var2小于方差阈值nThre，则将该点视为内点
            if (var2 < nThre) {
                // 增加内点计数器
                nInliers++;
                // 将点Dpoint3添加到动态点集S1中
                S1.push_back(P2[i]);
            }
        }

        // 如果当前内点数大于最大内点数，则更新最大内点数、迭代次数和动态点集S
        if (nInliers > nbestInliers) {
            nbestInliers = nInliers;
            k = min(k, log(1 - 0.99) / log(1 - pow(nbestInliers / box_i.size(), 3)));
            nIter = 0;
            nInliers = 0;
            // 更新动态点集S
            // ...
        } else {
            nIter++;
        }
    }

    // 返回动态点集S
    return S1;
}

int main() {
    // 修改后的YOLOv3的语义信息box_i
    vector<Point3D> box_i;
    // ORB特征点P1
    vector<Point3D> P1;
    // 方差阈值nThre
    float nThre;
    // 每个边界框的初始迭代次数k
    int k;
    // 深度图像DImg
    vector<Point3D> DImg;

    // 计算动态点集
    vector<Point3D> S = calculateDynamicPoints(box_i, P1, nThre, k, DImg);

    // 输出动态点集S
    for (int i = 0; i < S.size(); i++) {
        cout << "x: " << S[i].x << ", y: " << S[i].y << ", z: " << S[i].z << endl;
    }

    return 0;
}