for j in range(70): s1=S_chance[j,0]# 记录在当前区段内的速度与运行时间 if S_current > s1: S_Save[j] = S_current T_Save[j] = T V_Save[j] = V_current#其中S_current是计算得出的值,S_chance是一个70x2的列表,S_Save,T_Save,V_Save三个是70x1的列表,运行出现如下问题:ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all(),如何修改可以运行
时间: 2024-04-15 16:27:48 浏览: 9
根据您提供的信息,您遇到了一个值错误(ValueError),错误消息是“The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()”(数组具有多个元素的真值是不明确的。请使用a.any()或a.all())。这意味着您在条件语句中使用了一个具有多个元素的数组,而条件语句需要一个明确的布尔值。
根据您的代码,您正在使用S_current与S_chance[j,0]进行比较,并根据条件将值存储到S_Save、T_Save和V_Save的相应位置。然而,出现错误是因为条件语句中的数组比较操作在numpy中是不明确的。
要解决这个问题,您可以使用numpy提供的逻辑比较函数(例如np.greater())来执行逐元素的比较。修改代码如下:
```python
for j in range(70):
s1 = S_chance[j, 0] # 记录在当前区段内的速度与运行时间
if np.greater(S_current, s1):
S_Save[j] = S_current
T_Save[j] = T
V_Save[j] = V_current
```
这样,您将使用np.greater()函数来逐元素比较S_current和s1,并根据条件将值存储到相应的列表中。
请尝试这个修改并告诉我是否解决了问题。如果还有其他问题,请随时提问。
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def get_left_up_start_pt(flag, bin_img): h = bin_img.shape[0] w = bin_img.shape[1] find = 0 start_y = 0 start_x = 0 if flag == 0: for j in range(h): #从上到下 for i in range(w): if bin_img[j][i] == 0: find = 1 start_y = j start_x = i break if find == 1: break else: for j in range(h - 1, -1, -1): for i in range(w - 1, -1, -1): if bin_img[j][i] == 0: find = 1 start_y = j start_x = i break if find == 1: break return find, start_x, start_y
这段代码实现了一个函数`get_left_up_start_pt`,用于在二值化图像`bin_img`中查找左上角或右下角的起始点。输入参数`flag`为0表示查找左上角起始点,为1表示查找右下角起始点。函数返回三个值,分别表示是否找到起始点(0表示未找到,1表示找到)、起始点的x坐标和y坐标。
具体实现为,先获取二值化图像的高度`h`和宽度`w`,然后根据输入参数`flag`判断是从上到下还是从下到上遍历图像像素。在遍历过程中,检查每个像素的值,如果为0(即黑色),则表示找到了起始点,记录其坐标并返回。如果遍历完整张图像还未找到起始点,则返回未找到的标志和0坐标。
def accurate_place(card_img_hsv, limit1, limit2, color): row_num, col_num = card_img_hsv.shape[:2] xl = col_num xr = 0 yh = 0 yl = row_num # col_num_limit = self.cfg["col_num_limit"] row_num_limit = cfg["row_num_limit"] col_num_limit = col_num * 0.8 if color != "green" else col_num * 0.5 # 绿色有渐变 for i in range(row_num): count = 0 for j in range(col_num): H = card_img_hsv.item(i, j, 0) S = card_img_hsv.item(i, j, 1) V = card_img_hsv.item(i, j, 2) if limit1 < H <= limit2 and 34 < S and 46 < V: count += 1 if count > col_num_limit: if yl > i: yl = i if yh < i: yh = i for j in range(col_num): count = 0 for i in range(row_num): H = card_img_hsv.item(i, j, 0) S = card_img_hsv.item(i, j, 1) V = card_img_hsv.item(i, j, 2) if limit1 < H <= limit2 and 34 < S and 46 < V: count += 1 if count > row_num - row_num_limit: if xl > j: xl = j if xr < j: xr = j return xl, xr, yh, yl
这是一个用于识别车牌位置的函数,输入参数为车牌的 HSV 颜色空间图像、颜色范围限制、车牌颜色。该函数首先通过遍历所有像素点,统计每一行中符合颜色范围限制的像素点数量,如果数量超过列数限制,则将该行作为车牌的上边缘。同理,遍历所有像素点,统计每一列中符合颜色范围限制的像素点数量,如果数量超过行数限制,则将该列作为车牌的左边缘。最后返回车牌的左右边缘和上下边缘的坐标。