imgh = int(input11) ValueError: invalid literal for int() with base 10: '64.1'

根据你提供的错误信息，出现了一个值错误（ValueError）：无效的字面值（invalid literal）用于整数转换（int()）。具体来说，你尝试将字符串'64.1'转换为整数，但是由于该字符串包含小数点，无法直接转换为整数。

如果你想将浮点数转换为整数，可以使用合适的方法进行转换。例如，你可以使用内置的round()函数对浮点数进行四舍五入，然后再将结果转换为整数。以下是一个示例代码：

input_value = '64.1'
rounded_value = round(float(input_value))
integer_value = int(rounded_value)
print(integer_value)

这段代码首先将字符串'64.1'转换为浮点数，然后使用round()函数对其进行四舍五入得到整数值，最后再将该整数值转换为整数类型并打印出来。

相关问题

下面这段代码在做什么？ def resize_norm_img(img, max_wh_ratio, rec_image_shape='3,48,320'): rec_image_shape = [int(v) for v in rec_image_shape.split(",")] imgC, imgH, imgW = rec_image_shape assert imgC == img.shape[2] max_wh_ratio = max(max_wh_ratio, imgW / imgH) imgW = int((imgH * max_wh_ratio)) imgW = max(min(imgW, 1280), 16) h, w = img.shape[:2] ratio = w / float(h) ratio_imgH = math.ceil(imgH * ratio) ratio_imgH = max(ratio_imgH, 16) if ratio_imgH > imgW: resized_w = imgW else: resized_w = int(ratio_imgH) resized_image = cv2.resize(img, (resized_w, imgH)) resized_image = resized_image.astype('float32') resized_image = resized_image.transpose((2, 0, 1)) / 255 resized_image -= 0.5 resized_image /= 0.5 padding_im = np.zeros((imgC, imgH, imgW), dtype=np.float32) padding_im[:, :, 0:resized_w] = resized_image return padding_im

这段代码是用来调整图像大小和归一化图像像素值的。函数的输入参数包括原始图片（img）、图像高宽比（max_wh_ratio）、目标图像形状（rec_image_shape）。首先，函数将输入的目标图像形状（rec_image_shape）解析为通道数（imgC）、高（imgH）和宽（imgW）。然后，函数根据图像高宽比（max_wh_ratio）重新计算图像的宽度（imgW），并将其限制在一定的范围内。接下来，函数根据比例计算调整后的图像高度（ratio_imgH）。最后，函数对调整后的图像进行归一化、转置和填充操作，并返回修改后的图像（padding_im）。

def resize_norm_img(self, img, max_wh_ratio): imgC, imgH, imgW = self.rec_image_shape assert imgC == img.shape[2] imgW = int((32 * max_wh_ratio)) h, w = img.shape[:2] ratio = w / float(h) if math.ceil(imgH * ratio) > imgW: resized_w = imgW else: resized_w = int(math.ceil(imgH * ratio)) resized_image = cv2.resize(img, (resized_w, imgH)) resized_image = resized_image.astype('float32') # [0, 255] -> [0, 1] resized_image = resized_image.transpose((2, 0, 1)) / 255 # [0, 1] -> [-0.5, 0.5] resized_image -= 0.5 # [-0.5, 0.5] -> [-1, 1] resized_image /= 0.5 padding_im = np.zeros((imgC, imgH, imgW), dtype=np.float32) padding_im[:, :, 0:resized_w] = resized_image return padding_im

这段代码是一个OCR识别模型中的图像预处理部分。它的作用是将输入的图像进行缩放、归一化和填充，以适配模型的输入要求。

具体地，它首先确定了输入图像的通道数、高度和宽度，然后根据最大宽高比限制计算出缩放后的宽度。接着，它计算图像的宽高比，并根据它来确定缩放后的高度和宽度。接着，它将缩放后的图像进行归一化，将像素值从[0, 255]映射到[0, 1]，然后将像素值从[0, 1]映射到[-0.5, 0.5]，最后将像素值从[-0.5, 0.5]映射到[-1, 1]。最后，它将归一化后的图像填充到指定的高度和宽度，以适配模型的输入要求。

这段代码的作用是将输入图像转换为模型可以接受的格式，并且保证图像的信息不会丢失。