AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'Resize'

时间: 2024-05-20 21:09:31 浏览: 211
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Python3下错误AttributeError: ‘dict’ object has no attribute’iteritems‘的分析与解决

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AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'Resize'这个错误是由于numpy数组没有Resize属性导致的。Resize是PIL库中的一个方法，用于调整图像大小。如果你想调整numpy数组的大小，可以使用numpy库中的resize函数来实现。 以下是numpy中resize函数的用法： numpy.resize(arr, shape) 参数说明： - arr：要调整大小的数组 - shape：新的大小 返回值：返回指定大小的新数组，如果新大小大于原数组大小，则以原始数据填充新数组，否则截取原始数据。
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python的mysql数据查询及报错AttributeError: ‘Connection’ object has no attribute ‘curson’

import pymysql #创建连接 con = pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='123456',port=3306,database='zhy') #创建游标对象 cur = con.curson() #编写查询的sql语句 sql = 'select * from t_...

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'.

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append' 这个错误表明你尝试在一个numpy数组对象上使用 append 方法，但是 numpy数组并没有 append 方法。这是因为numpy数组与Python的列表不同，...

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'

这个错误通常表示您正在尝试使用append方法向一个NumPy...如果您需要在原始数组上进行修改，请使用numpy.resize或numpy.append函数。但是，这些函数可能会在内存分配和复制方面产生一些开销，因此需要谨慎使用。

resample=resImg.BICUBIC AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'BICUBIC'

这个错误是因为你正在尝试在一个numpy数组上使用Image.BICUBIC方法，但是这个方法只能在Image对象上使用。你需要将你的numpy数组转换为Image对象，然后再使用BICUBIC方法。你可以使用以下代码将numpy数组转换为Image...

notes.append(seq[:, :NUM_CLASSES]) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'

另外，如果我们需要在原数组notes上进行改变，可以使用numpy的resize函数来调整数组的大小，然后直接赋值即可。具体的操作可以参考下面的代码： notes.resize((notes.shape[0] + seq.shape[0], notes.shape[1])) ...

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'append'

如果你想在 NumPy 数组中添加元素，可以使用 concatenate 函数或者 resize 函数来实现。 以下是使用 concatenate 函数来向 NumPy 数组中添加元素的示例代码： python import numpy as np # 创建一个空的 float...

target.resize报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'resize'

resize 方法是 Numpy 数组的一个方法，它用于改变数组的形状。如果你想改变列表的大小，可以使用 Python 的内置函数 len 来获取列表的长度，并使用切片来截取部分元素或者增加/删除元素来改变列表的大小。以下是...

# 加载并预处理图片，提取特征向量 features = [] for filename in os.listdir('D:/wjd/2'): if filename.endswith('.png'): img = Image.open(os.path.join('D:/wjd/2', filename)) img = img.convert('RGB') # 将 RGBA 转换为 RGB img = img.resize((224, 224)) x = np.array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) feature = model.predict(x) feature = np.squeeze(feature) features = np.array(features) features.append(feature)，出现了AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'这个错误

这个错误通常发生在尝试对 numpy 数组调用 append 方法时。在你的代码中，错误是因为在将 features 列表转换为 numpy 数组之后，你仍然尝试使用 append 方法，但是 numpy 数组没有 append 方法。你可以使用 ...

AttributeError: scipy.misc is deprecated and has no attribute imresize.

引用中提到了一个错误信息：AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imresize'，这意味着在scipy.misc模块中没有imresize属性。引用和进一步解释了这个问题：imresize函数在SciPy 1.0.0版本中已经被...

AttributeError: 'ToPILImage' object has no attribute 'save'

引用中的错误是：AttributeError: type object 'Image' has no attribute 'fromarray'。 这个错误是由于Image对象没有fromarray属性导致的。fromarray是PIL库中的一个方法，用于将数组转换为图像。解决这个问题的...

AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'resize'

综上所述，针对'AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'resize''的错误，解决方案是使用torchvision.transforms模块中的Resize类来进行图像的调整大小操作，同时将.numpy()放在image后面...

--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[11], line 1 ----> 1 predictor.set_image("bingbao.jpg") File /workspace/segment-anything/segment_anything/predictor.py:56, in SamPredictor.set_image(self, image, image_format) 53 image = image[..., ::-1] 55 # Transform the image to the form expected by the model ---> 56 input_image = self.transform.apply_image(image) 57 input_image_torch = torch.as_tensor(input_image, device=self.device) 58 input_image_torch = input_image_torch.permute(2, 0, 1).contiguous()[None, :, :, :] File /workspace/segment-anything/segment_anything/utils/transforms.py:30, in ResizeLongestSide.apply_image(self, image) 26 def apply_image(self, image: np.ndarray) -> np.ndarray: 27 """ 28 Expects a numpy array with shape HxWxC in uint8 format. 29 """ ---> 30 target_size = self.get_preprocess_shape(image.shape[0], image.shape[1], self.target_length) 31 return np.array(resize(to_pil_image(image), target_size)) AttributeError: 'str' object has no attribute 'shape'

这是一个Python的AttributeError错误，错误信息显示在predictor.py的第56行，因为传递给set_image方法的参数是一个字符串而不是numpy数组，因此在apply_image方法中调用image.shape时会出错。解决方法是在调用set_...

AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'convert'

- *3* [np.ndarray与PIL.Image对象相互转换时出现了 AttributeError: type object ‘Image‘ has no attribute ...](https://blog.csdn.net/tp_0moyi0/article/details/121065904)[target="_blank" data-report-...

File "D:\Graduate-student_learn\Study-two_learn\project\1deepmodal_paper\img.py", line 57, in <module> img.save('./U2R1/u2r_{}.png'.format(i)) AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'save'上述代码出现错误

transforms.Resize((1111, 1)), transforms.ToTensor() ]) # 转化为图像并保存 for i, image in enumerate(data_tensor): img = transform(image) img.save('./U2R1/u2r_{}.png'.format(i)) 这段代码中，...

mage = image.resize((scaled_width, scaled_height), Image.ANTIALIAS) AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'ANTIALIAS'

关于你提到的错误信息AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'ANTIALIAS'，它是因为PIL库的Image模块中没有名为'ANTIALIAS'的属性。如果你想对图像进行调整大小并使用抗锯齿算法，你可以使用以下...

AttributeError: 'JpegImageFile' object has no attribute 'reshape'这个问题怎么解决

这个错误通常是当你尝试对PIL（Python Imaging Library）中的JPEGImageFile对象应用reshape函数时出现的，reshape是用于调整NumPy数组形状的操作，而不是PIL图像文件的对象上。 解决此问题的步骤如下： ...

E Calc node Resize : /Resize output shape fail W ----------------Warning(1)---------------- Traceback (most recent call last): File "acuitylib/onnx_ir/onnx_numpy_backend/shape_inference.py", line 52, in infer_shape File "/home/xr/acuity-toolkit-binary-5.14.1/bin/acuitylib/acuitylib/onnx_ir/onnx_numpy_backend/ops/resize.py", line 229, in Resize roi = None if inputs[1].size == 0 else inputs[1] AttributeError: 'str' object has no attribute 'size' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "convertonnx.py", line 52, in <module> File "convertonnx.py", line 45, in main File "acuitylib/vsi_nn.py", line 135, in load_onnx File "acuitylib/app/importer/import_onnx.py", line 116, in run File "acuitylib/converter/convert_onnx.py", line 62, in __init__ File "acuitylib/converter/convert_onnx.py", line 321, in _shape_inference File "acuitylib/onnx_ir/onnx_numpy_backend/shape_inference.py", line 54, in infer_shape File "acuitylib/acuitylog.py", line 251, in e ValueError: Calc node Resize : /Resize output shape fail [1149115] Failed to execute script convertonnx

错误信息中显示了一个 AttributeError，指示字符串对象没有一个名为 'size' 的属性。这可能是由于在 Resize 操作中的某个地方出现了错误。 为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤： 1. 检查输入数据的格式和...

import os import numpy as np from PIL import Image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.manifold import TSNE # 加载 ResNet50 模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) # 加载并预处理图片，提取特征向量 features = [] for filename in os.listdir('D:/wjd/2'): if filename.endswith('.png'): img = Image.open(os.path.join('D:/wjd/2', filename)) img = img.convert('RGB') # 将 RGBA 转换为 RGB img = img.resize((224, 224)) x = np.array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) feature = model.predict(x) feature = np.squeeze(feature) features.append(feature) # 将特征向量进行降维处理 tsne = TSNE(n_components=2) features_tsne = tsne.fit_transform(features) # 将特征向量进行聚类，自动确定聚类的数量 dbscan = DBSCAN(eps=5, min_samples=2).fit(features_tsne) n_clusters = len(set(dbscan.labels_)) # 将每张图片分配到对应的聚类中 for i, label in enumerate(dbscan.labels_): filename = os.listdir('D:/wjd/2')[i] print('{} belongs to cluster {}'.format(filename, label))这段代码出现了AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'这个错误

TSNE 类的 fit_transform 方法需要的输入是一个 numpy 数组，因此，将 features 列表转换为 numpy 数组可能会解决这个问题。将以下行添加到代码中即可将 features 列表转换为 numpy 数组： features = ...

代码报错--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-35-480e4084491e> in <cell line: 13>() 12 graph = tf.Graph() 13 with graph.as_default(): ---> 14 od_graph_def = tf.GraphDef() 15 with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: 16 serialized_graph = fid.read() AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'GraphDef'

segmentation_mask = cv2.resize(segmentation_mask, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 显示原始图像和分割结果 cv2.imshow("Image", image) cv2.imshow("Segmentation Mask...

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