error in y - ymean : non-numeric argument to binary operator in addition: wa

出现 "error in y - ymean : non-numeric argument to binary operator" 的错误是因为运算符操作中的一个变量（即y）不是一个数值类型的变量。这是因为 "ymean" 已经定义为一个非数值类型的变量或者y本身就是一个非数值类型的变量。

错误的提示中还包含了 "in addition: wa" 的字样，这意味着在运算过程中，不仅出现了非数值的y变量，还出现了非数值的 "wa" 变量。

要解决这个错误，我们需要确保y和ymean都是数值类型的变量。可以通过以下步骤来修复这个错误：

1. 检查变量ymean是否正确地定义为数值类型，如果不是，请将其更改为数值类型。
2. 检查y变量是否正确地定义为数值类型，如果不是，请将其更改为数值类型。
3. 确保变量wa是一个数值类型的变量，并且在进行加法运算之前，检查它的值是否正确。

一旦以上步骤都完成，重新运行代码，错误就应该解决了。确保所有的变量都是正确定义和赋值的，以避免出现 "non-numeric argument to binary operator" 的错误。

相关问题

r语言error in y - ymean : non-numeric argument to binary operator

该错误提示信息是因为在运行R语言代码时，将非数值类型的变量作为二元运算符的参数进行计算，导致无法执行操作。解决这个错误，可以采取以下几种方法：

1. 检查变量是否包含非数值类型的值。可以使用is.numeric()函数判断变量是否为数值类型，然后对非数值类型的值进行处理或删除。

2. 对于字符串类型的变量，可以尝试使用as.numeric()函数将其转换为数值类型。例如，将字符型的“1”转换为数值型的1。

3. 使用is.na()函数检查变量是否包含缺失值。如果变量中存在缺失值，可以使用其他函数如na.omit()删除缺失值或使用合适的填充方法补全缺失值。

4. 检查代码中是否有其他操作导致了该错误。可能是在计算某个变量时，使用了非数值类型的操作符。需要仔细检查代码逻辑，确保所有的操作符和变量类型匹配。

总之，解决这个错误需要仔细检查数据和代码，确保变量类型正确，避免在运算过程中出现非数值类型的参数。如果还有其他的疑问，可以提供更多的代码和数据信息，以便更好地帮助解决问题。

如何使用open cv将YUV422转化为MAT图像然后提取出转化后的Y通道值,计算提取Y图像的平均亮度值，将Y图像分割成64块，计算每块的平均亮度值，若每块的亮度值与整张图的平均亮度值比值超过某个阈值则为NG，保存NG的分块信息

好的，下面是解答：

首先，我们需要使用OpenCV中的函数cv::cvtColor()将YUV422格式的图像转换为BGR或者灰度图像。代码如下：

cv::Mat yuvImage = cv::imread("path/to/yuv422/image", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat bgrImage;
cv::cvtColor(yuvImage, bgrImage, cv::COLOR_YUV2BGR_Y422);

接下来，我们需要从转换后的BGR图像中提取出Y通道的值。我们可以使用OpenCV中的split()函数将BGR图像分离成三个通道，然后取出Y通道的值。代码如下：

std::vector<cv::Mat> channels;
cv::split(bgrImage, channels);
cv::Mat yImage = channels[0];

然后，我们可以计算提取出的Y图像的平均亮度值。代码如下：

double yMean = cv::mean(yImage)[0];

接下来，我们将Y图像分割成64块，并计算每块的平均亮度值。代码如下：

int blockSize = 8;
for (int i = 0; i < yImage.rows; i += blockSize) {
    for (int j = 0; j < yImage.cols; j += blockSize) {
        cv::Rect roi(j, i, blockSize, blockSize);
        cv::Mat block = yImage(roi);
        double blockMean = cv::mean(block)[0];
        // do something with blockMean
    }
}

最后，我们可以将每块的亮度值与整张图的平均亮度值比值进行比较，如果超过某个阈值则为NG，保存NG的分块信息。代码如下：

double threshold = 0.5;
std::vector<cv::Rect> ngBlocks;
for (int i = 0; i < yImage.rows; i += blockSize) {
    for (int j = 0; j < yImage.cols; j += blockSize) {
        cv::Rect roi(j, i, blockSize, blockSize);
        cv::Mat block = yImage(roi);
        double blockMean = cv::mean(block)[0];
        if (blockMean / yMean > threshold) {
            ngBlocks.push_back(roi);
        }
    }
}