File "C:\Users\Asus\Desktop\FFT\fft_1dcnn.py", line 20, in <module>

时间: 2023-10-11 07:05:22 浏览: 82
RAR

我的程序代码FFT

引用中提到了一个API,可以将OpenCV数据结构存储为文本字符串并读取回来。你可以使用FileStorage类来完成这个操作。首先,使用FileStorage的WRITE模式创建一个存储文件,然后将你想要存储的数据写入该文件。在这个例子中,我们存储了一个字符串date_string和一个矩阵mymatrix。接下来,我们将存储文件的内容保存到一个字符串变量buf中。要读取之前存储的数据,你可以使用FileStorage的READ模式,并传入之前保存的字符串buf作为参数。然后,通过使用fs["date"]和fs["mymatrix"]来读取相应的数据。 关于你提到的问题"File "C:\Users\Asus\Desktop\FFT\fft_1dcnn.py", line 20, in <module>",这是一个Python代码文件中的错误提示。它告诉我们在文件fft_1dcnn.py的第20行出现了一个错误。你可以检查这个文件,找到第20行并修复错误。
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C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino: In function 'void setup()': C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino:36:7: error: 'class arduinoFFT' has no member named 'windowFunction' fft.windowFunction(FFT_BLACKMAN_HARRIS); ^~~~~~~~~~~~~~ C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino:36:22: error: 'FFT_BLACKMAN_HARRIS' was not declared in this scope fft.windowFunction(FFT_BLACKMAN_HARRIS); ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~ C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino:36:22: note: suggested alternative: 'FFT_WIN_TYP_BLACKMAN_HARRIS' fft.windowFunction(FFT_BLACKMAN_HARRIS); ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~ FFT_WIN_TYP_BLACKMAN_HARRIS C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino:37:7: error: 'class arduinoFFT' has no member named 'reorder' fft.reorder(1); ^~~~~~~ C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino: In function 'void calculateFFT()': C:\Users\ycy13\AppData\Local\Temp\.arduinoIDE-unsaved2023615-27376-1dcww8o.35b\sketch_jul15a\sketch_jul15a.ino:69:7: error: 'class arduinoFFT' has no member named 'run' fft.run(waveData, fftData, FFT_FORWARD); ^~~ exit status 1 Compilation error: 'class arduinoFFT' has no member named 'windowFunction'

import numpy as npimport cv2# 读取图像img = cv2.imread('lena.png', 0)# 添加高斯噪声mean = 0var = 0.1sigma = var ** 0.5noise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)noisy_img = img + noise# 定义维纳滤波器函数def wiener_filter(img, psf, K=0.01): # 计算傅里叶变换 img_fft = np.fft.fft2(img) psf_fft = np.fft.fft2(psf) # 计算功率谱 img_power = np.abs(img_fft) ** 2 psf_power = np.abs(psf_fft) ** 2 # 计算信噪比 snr = img_power / (psf_power + K) # 计算滤波器 result_fft = img_fft * snr / psf_fft result = np.fft.ifft2(result_fft) # 返回滤波结果 return np.abs(result)# 定义维纳滤波器的卷积核kernel_size = 3kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size)) / kernel_size ** 2# 计算图像的自相关函数acf = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])# 计算维纳滤波器的卷积核gamma = 0.1alpha = 0.5beta = 1 - alpha - gammapsf = np.zeros((kernel_size, kernel_size))for i in range(kernel_size): for j in range(kernel_size): i_shift = i - kernel_size // 2 j_shift = j - kernel_size // 2 psf[i, j] = np.exp(-np.pi * ((i_shift ** 2 + j_shift ** 2) / (2 * alpha ** 2))) * np.cos(2 * np.pi * (i_shift + j_shift) / (2 * beta))psf = psf / np.sum(psf)# 对带噪声图像进行维纳滤波filtered_img = wiener_filter(noisy_img, psf)# 显示结果cv2.imshow('Original Image', img)cv2.imshow('Noisy Image', noisy_img)cv2.imshow('Filtered Image', filtered_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()这段代码报错为Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> File "D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 197, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "E:/Python_project/class_/weinalvboqi.py", line 54, in <module> filtered_img = wiener_filter(noisy_img, psf) File "E:/Python_project/class_/weinalvboqi.py", line 25, in wiener_filter snr = img_power / (psf_power + K) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1024,2800) (3,3)什么意思,如何修改

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