splitted = result.split('_') IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

在Python中，缩进是非常重要的。IndentationError错误通常发生在代码缩进不正确的情况下。

根据您提供的信息，出现了一个IndentationError错误，可能是由于代码缩进不正确导致的。请确保代码的缩进是一致的，并且在适当的位置使用缩进。

以下是修正后的示例代码：

string = "Hello_world_2021"
splitted = string.split('_')

if len(splitted) > 1:
    result = splitted[0]
    print("截断后的字符串是:", result)
else:
    print("未找到'_'")

请注意，Python使用缩进来表示代码块，例如条件语句和循环。确保在同一代码块中的语句都具有相同的缩进级别，通常使用四个空格或一个制表符作为缩进。

如果您仍然遇到IndentationError错误，请检查代码的缩进是否正确，并确保在每个代码块中使用一致的缩进级别。

相关问题

# Edge Impulse - OpenMV Object Detection Example import sensor, image, time, os, tf, math, uos, gc sensor.reset() # Reset and initialize the sensor. sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to QVGA (320x240) sensor.set_windowing((240, 240)) # Set 240x240 window. sensor.skip_frames(time=2000) # Let the camera adjust. net = None labels = None min_confidence = 0.5 try: # load the model, alloc the model file on the heap if we have at least 64K free after loading net = tf.load("trained.tflite", load_to_fb=uos.stat('trained.tflite')[6] > (gc.mem_free() - (64*1024))) except Exception as e: raise Exception('Failed to load "trained.tflite", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') try: labels = [line.rstrip('\n') for line in open("labels.txt")] except Exception as e: raise Exception('Failed to load "labels.txt", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') colors = [ # Add more colors if you are detecting more than 7 types of classes at once. (255, 0, 0), ( 0, 255, 0), (255, 255, 0), ( 0, 0, 255), (255, 0, 255), ( 0, 255, 255), (255, 255, 255), ] clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() # detect() returns all objects found in the image (splitted out per class already) # we skip class index 0, as that is the background, and then draw circles of the center # of our objects for i, detection_list in enumerate(net.detect(img, thresholds=[(math.ceil(min_confidence * 255), 255)])): if (i == 0): continue # background class if (len(detection_list) == 0): continue # no detections for this class? print("********** %s **********" % labels[i]) for d in detection_list: [x, y, w, h] = d.rect() center_x = math.floor(x + (w / 2)) center_y = math.floor(y + (h / 2)) print('x %d\ty %d' % (center_x, center_y)) img.draw_circle((center_x, center_y, 12), color=colors[i], thickness=2) print(clock.fps(), "fps", end="\n\n")

这段代码是一个使用 OpenMV 进行目标检测的示例。它使用了 Edge Impulse 平台训练的模型。

在这段代码中，首先通过 `tf.load()` 函数加载了名为 "trained.tflite" 的模型文件，并根据可用的内存动态选择将模型文件加载到堆还是加载到闪存。然后通过读取 "labels.txt" 文件加载了标签。

接下来，代码进入一个循环，在每次循环中从摄像头获取一帧图像，并调用 `net.detect()` 函数进行目标检测。`net.detect()` 函数返回在图像中检测到的所有对象，并根据设定的阈值进行筛选。然后，代码遍历每个检测到的对象，获取其边界框的坐标，并在图像上绘制一个圆圈来标记对象的中心位置。

最后，代码输出当前帧率并进入下一次循环。

如果您在运行这段代码时遇到了问题，请提供具体的错误信息以及您的环境和配置，以便我能够更好地帮助您解决问题。

AttributeError: 'list' object has no attribute 'split'、

这个错误是因为你尝试在一个列表对象上调用split()方法，而列表没有split()方法。split()方法是用于字符串的，它可以将字符串按照特定的分隔符分割成多个子串。

如果你想对列表中的元素进行分割操作，你可以使用循环遍历列表，然后对每个元素进行分割操作。例如：

my_list = ["Hello World", "CSDN", "Python"]
for item in my_list:
    splitted_item = item.split()
    print(splitted_item)

这样，每个元素都会被分割成一个列表，并且输出结果如下：

['Hello', 'World']
['CSDN']
['Python']

希望能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。