AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'key'
时间: 2024-04-05 20:27:50 浏览: 23
AttributeError是Python中的一个异常类型,表示对象没有某个属性或方法。在你提供的错误信息中,出现了AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'key',意味着你正在尝试在一个NumPy数组对象上访问名为'key'的属性,但该属性不存在。
NumPy是一个用于科学计算的Python库,它提供了高性能的多维数组对象。NumPy数组是一个固定大小的元素网格,其中的元素都是相同类型的。在NumPy数组中,你可以使用索引和切片来访问和操作数据。
根据错误信息,推测你可能在尝试访问一个不存在的属性'key'。请确保你正在操作正确的对象,并检查该对象是否具有名为'key'的属性。如果该属性确实不存在,你需要重新考虑你的代码逻辑或者查看NumPy文档以了解正确的属性和方法。
相关问题
points1 = np.array([list(keypoint1[x.queryIdx].pt) for x in good_matches]).astype(int) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'queryIdx'
这个错误可能是因为 `good_matches` 不是由 `cv2` 库中的 `BFMatcher` 或 `FlannBasedMatcher` 函数返回的 `DMatch` 对象列表。这些对象包含了匹配关键点的信息,其中包括匹配的两个关键点的索引。
请确保在使用 `good_matches` 之前,已经通过 `BFMatcher` 或 `FlannBasedMatcher` 函数获得了 `DMatch` 对象列表。你可以按照以下步骤进行:
1. 首先,使用 `cv2` 库中的 `ORB` 或 `SIFT` 算法对两张图片提取关键点和特征描述符。
2. 然后,使用 `cv2` 库中的 `BFMatcher` 或 `FlannBasedMatcher` 函数将两张图片的特征描述符进行匹配,并返回 `DMatch` 对象列表。
3. 最后,根据 `DMatch` 对象列表,提取出匹配关键点的信息,如下所示:
```python
# 使用 BFMatcher 进行关键点匹配
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)
good_matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)[:10]
# 提取匹配关键点的信息
points1 = np.array([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).astype(int)
points2 = np.array([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).astype(int)
```
在上面的代码中,`kp1` 和 `kp2` 是分别在两张图片上提取的关键点列表,`des1` 和 `des2` 是分别对应的特征描述符列表。`good_matches` 是从所有匹配中挑选出的最佳匹配。
最后,使用 `good_matches` 中的索引信息从 `kp1` 和 `kp2` 中提取出匹配的关键点坐标。
AttributeError: 'list' object has no attribute 'issubset'
引用[1]中的代码修改是为了解决AttributeError: 'list' object has no attribute 'issubset'的问题。这个错误通常是因为在使用issubset()方法时,传入的参数不是set类型,而是list类型。在引用[1]中的代码修改中,通过判断input[0]的类型,如果是torch.Tensor类型,则直接使用input[0].size();如果是list类型,则先将其转换为numpy.array形式,再使用shape属性获取形状信息。这样可以确保summary[m_key]["input_shape"]的值是list类型,避免了AttributeError错误的发生。[1][2]
所以,要解决AttributeError: 'list' object has no attribute 'issubset'的问题,可以按照引用[1]中的代码修改进行操作。