i:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\maskslic\slic_superpixels.py:362: UserWarning: The following kwargs were not used by contour: 'contours' plt.contour(msk, contours=1, colors='yellow', linewidths=1) Time: 5.17 s Traceback (most recent call last): File "i:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\run_self", line 43, in <module> plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\win10\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\skimage\segmentation\boundaries.py", line 238, in mark_boundaries marked[boundaries] = color ~~~~~~^^^^^^^^^^^^ ValueError: shape mismatch: value array of shape (3,) could not be broadcast to indexing result of shape (5046,4)

时间: 2023-07-21 14:26:57 浏览: 141
根据你提供的信息，这个错误似乎是由于在使用 plt.contour 函数时，给出了一个未使用的参数 'contours'。此外，由于 'contours' 参数被忽略，导致了 plt.contour 函数的输出形状与后续的 mark_boundaries 函数所需的形状不匹配，从而引起了 ValueError。建议检查代码中 plt.contour 函数的参数是否正确，并尝试删除未使用的参数。如果问题仍然存在，可以提供更多的代码和数据信息，以便更好地理解问题的本质。
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PS I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master> & C:/Users/win10/AppData/Local/Programs/Python/Python311/python.exe "i:/18Breakageratecalculation/mask-slic use/maskSLIC-master/test.py" Traceback (most recent call last): File "i:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\test.py", line 8, in <module> import maskslic as seg File "i:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\maskslic\__init__.py", line 1, in <module> from .slic_superpixels import slic File "i:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\maskslic\slic_superpixels.py", line 21, in <module> from maskslic.processing import get_mpd ModuleNotFoundError: No module named 'maskslic.processing'

这个错误提示告诉我们在你的代码中有一个名为 `maskslic.processing` 的模块没有被找到，可能是因为你的 Python 环境中没有安装这个模块。你可以尝试通过以下命令来安装需要的模块： ``` pip install maskslic ``` 如果你已经安装了这个模块，可以尝试更新模块或检查模块的版本是否与你的代码兼容。

class_labels = { 0: r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_pellucid\non-broken roofing', 1: r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_pellucid\broken roofing', 2: r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_pellucid\courtyard' }计算类被为1的像素点/（类别为+类别为的像素点）

根据您提供的代码，我可以看出这是一个Python字典类别标签和它们对应的路径。要计算类别为1的像素点占总像素点的比例，需要知道类别为1的像素点数和所有类别为1或类别为2的像素点数。代码如下： ``` import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('your_image_path', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 类别为1的像素点数 class_1_pixels = np.sum(img == 1) # 类别为1或类别为2的像素点数 total_pixels = np.sum(np.isin(img, [1, 2])) # 计算比例 ratio = class_1_pixels / total_pixels print('类别1像素点占比：', ratio) ``` 请将 `your_image_path` 替换为您的图像路径。
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t1 = time.time() # Note that compactness is defined differently because a grid is not used. Lower compactness for maskSLIC is equivalent segments = seg.slic(img, compactness=10, seed_type='nplace', mask=roi, n_segments=100, recompute_seeds=True, plot_examples=True, enforce_connectivity=True) print("Time: {:.2f} s".format(time.time() - t1)) for segment_id in np.unique(segments): mask = segments == segment_id masked_image = img.copy() masked_image[~mask] = 0 cv2.imwrite(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\segment_{}.png'.format(segment_id), masked_image) plt.figure() plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) plt.contour(roi, contours=1, colors='red', linewidths=0.5) plt.axis('off') plt.savefig(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\maskslic.png')提取每个子块图像的位置和大小信息

可以使用 regionprops 函数从分割结果中提取每个子块的位置和大小信息。具体步骤如下： 1. 将分割结果转换为标签图像，其中每个子块的像素值为其对应的标签值。 2. 使用 regionprops 函数提取标签图像中每个...

import cv2 import numpy as np # 提取图像的HOG特征 def get_hog_features(image): hog = cv2.HOGDescriptor() hog_features = hog.compute(image) return hog_features # 加载训练数据集 train_data = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128"] train_labels = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128\labels.txt"] for i in range(num_samples): image = cv2.imread('image_'+str(i)+'.jpg', 0) hog_features = get_hog_features(image) hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() train_data.append(hog_features) train_labels.append(labels[i]) # 训练SVM模型 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels)) # 对测试图像进行分类 test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) result = svm.predict(test_features.reshape(1,-1)) # 显示分割结果 result_image = np.zeros(test_image.shape, np.uint8) for i in range(test_image.shape[0]): for j in range(test_image.shape[1]): if result[i,j] == 1: result_image[i,j] = 255 cv2.imshow('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\Result.png', result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码中也没有定义num_samples这个变量，所以在执行for i in range(num_samples):这个循环时，会报错NameError: name 'num_samples' is not defined。你需要在代码中定义并赋值num_samples这个变量，例如...

import cv2 import numpy as np import os # 提取图像的HOG特征 def get_hog_features(image): hog = cv2.HOGDescriptor() hog_features = hog.compute(image) return hog_features # 加载训练数据集 train_data = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128"] train_labels = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128\labels.txt"] num_samples = 681 for i in range(num_samples): img = cv2.imread(str(i).zfill(3)+'.jpg') hog_features = get_hog_features(image) hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() train_data.append(hog_features) train_labels.append(labels[i]) # 训练SVM模型 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels)) # 对测试图像进行分类 test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) result = svm.predict(test_features.reshape(1,-1)) # 显示分割结果 result_image = np.zeros(test_image.shape, np.uint8) for i in range(test_image.shape[0]): for j in range(test_image.shape[1]): if result[i,j] == 1: result_image[i,j] = 255 cv2.imshow('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\Result.png', result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) hsv_test_image = cv2....

import os import shutil folder_path = r"I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_cut" # 文件夹路径 count = 1 # 文件名计数器 # 遍历文件夹中的所有文件 for filename in os.listdir(folder_path): # 获取文件扩展名 extension = os.path.splitext(filename)[1] # 构造新的文件名 new_filename = str(count).zfill(3) + extension # 拼接文件路径 src = os.path.join(folder_path, filename) dst = os.path.join(folder_path, new_filename) # 重命名文件 shutil.move(src, dst) # 更新计数器 count += 1改为从682开始命名

folder_path = r"I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_cut" # 文件夹路径 count = 682 # 文件名计数器，从 682 开始 # 遍历文件夹中的所有文件 for filename in os....

Traceback (most recent call last): File "i:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\test.py", line 43, in <module> plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\win10\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\skimage\segmentation\boundaries.py", line 238, in mark_boundaries marked[boundaries] = color ~~~~~~^^^^^^^^^^^^ ValueError: shape mismatch: value array of shape (3,) could not be broadcast to indexing result of shape (5732,4)

这个错误是由于您的代码中传递给 mark_boundaries 函数的 color 参数的形状与 boundaries 参数不一致导致的。您可以尝试检查 color 参数的形状是否正确，并确保其与 boundaries 参数具有相同的形状。...

t1 = time.time() # Note that compactness is defined differently because a grid is not used. Lower compactness for maskSLIC is equivalent segments = seg.slic(img, compactness=10, seed_type='nplace', mask=roi, n_segments=120, recompute_seeds=True, plot_examples=True, enforce_connectivity=True) print("Time: {:.2f} s".format(time.time() - t1)) plt.figure() plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) plt.contour(roi, contours=1, colors='red', linewidths=0.5) plt.axis('off') plt.savefig(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result3\maskslic.png') 怎么保存每一块超像素图像

mask = segments == segment_id masked_image = img.copy() masked_image[~mask] = 0 cv2.imwrite('segment_{}.png'.format(segment_id), masked_image) 这将循环遍历所有的超像素 ID，将每个超像素的掩模...

# 遍历每个类别 for class_label in class_labels: # 获取该类别对应的文件夹名称 folder_name = class_labels[class_label] folder_path = os.path.join(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_pellucid', folder_name) # 初始化非透明像素点数量为 0 total_non_transparent_pixels = 0 # 遍历文件夹中的所有文件 for filename in os.listdir(folder_path): # 获取文件路径 filepath = os.path.join(folder_path, filename) # 判断是否为图像文件 if filepath.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif')): # 计算非透明像素点数量 non_transparent_pixels = count_non_transparent_pixels(filepath) # 累加到总数中 total_non_transparent_pixels += non_transparent_pixels # 输出结果 print(f'类别 {class_label} 的非透明像素点总数：{total_non_transparent_pixels}')然后计算类别为1的像素点/（类别为1+类别为0的像素点）

folder_path = os.path.join(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_pellucid', folder_name) # 初始化非透明像素点数量为 0 total_non_transparent_pixels = 0 ...
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img = imread(r'I:\\18Breakageratecalculation\\mask-slic use\\maskSLIC-master\\1\\056.jpg') # The ROI is also stored as an image for viewing convenience # But the roi input input maskSLIC should be a binary image with the same spatial # Dimensions as the image (in this case 300x451) roi = imread(r'I:\\18Breakageratecalculation\\mask-slic use\\maskSLIC-master\\1\\0562.png') # The alpha channel is used to store the ROI in this case and is converted into a logical array of 0s and 1s roi = roi[:, :, 3] > 0 # Alternatively a mask could be created manually with for example a disk: # roi = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1])) # a, b = 150, 150 # r = 100 # y,x = np.ogrid[-a:img.shape[0]-a, -b:img.shape[1]-b] # mask = x*x + y*y <= r*r # roi[mask] = 1 # ~~~~~~~~~~~~ Example 1: maskSLIC ~~~~~~~~~~~~~ t1 = time.time() # Note that compactness is defined differently because a grid is not used. Lower compactness for maskSLIC is equivalent segments = seg.slic(img, compactness=10, seed_type='nplace', mask=roi, n_segments=120, recompute_seeds=True, plot_examples=True, enforce_connectivity=True) print("Time: {:.2f} s".format(time.time() - t1)) plt.figure() plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) plt.contour(roi, contours=1, colors='red', linewidths=0.5) plt.axis('off') # ~~~~~~~~~~~ Example 2: SLIC ~~~~~~~~~~~~~~~~~ t1 = time.time() segments = seg.slic(img, compactness=10, seed_type='grid', n_segments=100, plot_examples=False, enforce_connectivity=True) # segments[roi==0] = -1 print("Time: {:.2f} s".format(time.time() - t1)) plt.figure() plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) plt.contour(roi, contours=1, colors='red', linewidths=1) plt.axis('off') plt.show() plt.show()怎么保存结果

如果想要保存分割结果，可以使用matplotlib库中的imsave函数来保存图像。 例如，可以在代码中添加以下语句来保存Example 1中的分割结果： plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) plt.contour(roi, ...

from skimage.segmentation import slic from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage.util import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 import os # args args = {"image": 'I:\\18Breakageratecalculation\\SVM run\\images\\030.jpg'} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) segments = slic(img_as_float(image), n_segments=100, sigma=3) # show the output of SLIC fig = plt.figure('Superpixels') ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) plt.axis("off") plt.show() print("segments:\n", segments) print("np.unique(segments):", np.unique(segments)) # loop over the unique segment values for (i, segVal) in enumerate(np.unique(segments)): # construct a mask for the segment print("[x] inspecting segment {}, for {}".format(i, segVal)) mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8") mask[segments == segVal] = 255 # apply the mask to the image masked_image = np.multiply(image, cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) > 0) # save the masked image as a file filename = os.path.join(r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\run-images2\030", "segment_%d.png" % i) cv2.imwrite(filename, masked_image) # show the masked region cv2.imshow("Mask", mask) cv2.imshow("Applied", np.multiply(image, cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) > 0)) cv2.waitKey(0)保存超像素识别结果图像

# apply the mask to the image masked_image = np.multiply(image, cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) > 0) # save the masked image as a file filename = os.path.join("segmented_images", "segment_...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms import skimage.segmentation as seg import numpy as np # 超参数 from PIL import Image num_superpixels = 1000 compactness = 10 sigma = 1 # 定义模型 class SuperpixelSegmentation(nn.Module): def init(self): super(SuperpixelSegmentation, self).init() self.convs = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64, num_superpixels, kernel_size=1, stride=1) ) def forward(self, x): x = self.convs(x) return x # 加载图像 imgA = Image.open('1.png').convert('RGB') imgB = Image.open('2.jpg').convert('RGB') # 超像素分割 imgA_np = np.array(imgA) segments = seg.slic(imgA_np, n_segments=num_superpixels, compactness=compactness, sigma=sigma) segments = torch.from_numpy(segments).unsqueeze(0).unsqueeze(0).float() segments = F.interpolate(segments, size=(imgA.height, imgA.width), mode='nearest').long() # 应用超像素块范围到图像B imgB_np = np.array(imgB) for i in range(num_superpixels): mask = (segments == i) imgB_np[mask.expand(3, -1, -1)] = np.mean(imgB_np[mask.expand(3, -1, -1)], axis=1, keepdims=True) # 显示超像素分割图像 imgA_segments = np.zeros_like(imgA_np) for i in range(num_superpixels): mask = (segments == i) imgA_segments[mask.expand(3, -1, -1)] = np.random.randint(0, 255, size=(3,)) imgA_segments = Image.fromarray(imgA_segments.astype(np.uint8)) imgB_segments = Image.fromarray(imgB_np) # 显示图像 transforms.ToPILImage()(imgA).show() transforms.ToPILImage()(imgB).show() imgA_segments.show() imgB_segments.show()上述代码出现错误：RuntimeError: expand(CPUBoolType{[1, 1, 512, 512]}, size=[3, -1, -1]): the number of sizes provided (3) must be greater or equal to the number of dimensions in the tensor (4)

for i in range(num_superpixels): mask = (segments == i) imgB_np[:, mask] = np.mean(imgB_np[:, mask], axis=1, keepdims=True) imgB_np = np.transpose(imgB_np, (1, 2, 0)) 这里我们先对imgB_np进行...
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资源摘要信息:"易语言是一种基于中文的编程语言，主要面向中文用户，其特点是使用中文关键词和语法结构，使得中文使用者更容易理解和编写程序。易语言画板图像缩放源码是易语言编写的程序代码，用于实现图形用户界面中的画板组件上图像的缩放功能。通过这个源码，用户可以调整画板上图像的大小，从而满足不同的显示需求。它可能涉及到的图形处理技术包括图像的获取、缩放算法的实现以及图像的重新绘制等。缩放算法通常可以分为两大类：高质量算法和快速算法。高质量算法如双线性插值和双三次插值，这些算法在图像缩放时能够保持图像的清晰度和细节。快速算法如最近邻插值和快速放大技术，这些方法在处理速度上更快，但可能会牺牲一些图像质量。根据描述和标签，可以推测该源码主要面向图形图像处理爱好者或专业人员，目的是提供一种方便易用的方法来实现图像缩放功能。由于源码文件名称为'画板图像缩放.e'，可以推断该文件是一个易语言项目文件，其中包含画板组件和图像处理的相关编程代码。" 易语言作为一种编程语言，其核心特点包括： 1. 中文编程：使用中文作为编程关键字，降低了学习编程的门槛，使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。 2. 面向对象：易语言支持面向对象编程（OOP），这是一种编程范式，它使用对象及其接口来设计程序，以提高软件的重用性和模块化。 3. 组件丰富：易语言提供了丰富的组件库，用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。 4. 简单易学：由于语法简单直观，易语言非常适合初学者学习，同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。 5. 开发环境：易语言提供了集成开发环境（IDE），其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。 6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。 7. 社区支持：易语言有着庞大的用户和开发社区，社区中有很多共享的资源和代码库，便于用户学习和解决编程中遇到的问题。 在处理图形图像方面，易语言能够： 1. 图像文件读写：支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。 2. 图像处理功能：包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。 3. 图形绘制：易语言提供了丰富的绘图功能，包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制，以及文字的输出。 4. 图像缩放算法：易语言实现的画板图像缩放功能中可能使用了特定的缩放算法来优化图像的显示效果和性能。 易语言画板图像缩放源码的实现可能涉及到以下几个方面： 1. 获取画板上的图像：首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。 2. 图像缩放算法的应用：根据用户的需求，应用适当的图像缩放算法对获取的图像数据进行处理。 3. 图像重新绘制：处理后的图像数据需要重新绘制到画板上，以实现缩放后的效果。 4. 用户交互：提供用户界面，让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式，以及触发缩放操作。 5. 性能优化：为了确保图像缩放操作流畅，需要考虑代码的执行效率和资源的合理利用。 在易语言社区中，用户可以根据自己的需求修改和扩展画板图像缩放源码，或者根据提供的API进一步开发更多高级图像处理功能，从而丰富软件的功能和用户体验。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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