missing parameter input_loc in docstring
时间: 2023-08-23 16:02:07 浏览: 88
在Python中,函数的docstring是用来描述函数的作用、参数和返回值的文本。当一个函数的docstring中缺少某个参数的描述时,就会出现"missing parameter input_loc in docstring"的错误。
这个错误的含义是函数的参数列表与docstring中的参数描述不匹配。解决这个问题的方法很简单,只需要在docstring中添加缺少参数的描述即可。
例如,如果一个函数的参数列表是input_loc,但在docstring中没有对其进行描述,那就需要在docstring中添加类似"input_loc: 输入的位置"的描述。这样做可以清晰地说明函数的每个参数的含义和用法,提高代码的可读性和可维护性。
总结来说,"missing parameter input_loc in docstring"错误是因为函数的参数列表与docstring中的参数描述不匹配,需要在docstring中添加相应参数的描述来解决这个问题。
相关问题
threshold = 0.01 loc = numpy.where(result<threshold) #遍历提取出来的位置 for other_loc in zip(*loc[::-1]): #第二次筛选----将位置偏移小于5个像素的结果舍去 if (temp_loc[0]+5<other_loc[0])or(temp_loc[1]+5<other_loc[1]): numOfloc = numOfloc + 1 temp_loc = other_loc cv2.rectangle(target,other_loc,(other_loc[0]+twidth,other_loc[1]+theight),(0,0,225),1) str_numOfloc = str(numOfloc)
这段代码实现了对一个图像中小于阈值 `threshold` 的结果位置的提取。具体流程如下:
1. 使用 `numpy.where` 函数遍历所有小于阈值的像素位置,将结果保存在 `loc` 变量中。其中 `[::-1]` 表示对 `loc` 中的元素进行翻转。
2. 使用 `zip(*loc[::-1])` 进行第一次筛选,将位置偏移小于 5 个像素的结果舍去。这里的 `temp_loc` 是上一个符合条件的位置,初始值为 `min_loc`,即第一个小于阈值的位置。
3. 对于符合条件的位置,将 `numOfloc` 计数器加 1,并更新 `temp_loc` 的值。
4. 在目标图像上绘制矩形框,表示检测到的目标位置。
5. 将 `numOfloc` 转换为字符串类型,用于后续绘制计数信息。
# not tested def read_h5dataset(self, opt): # read image feature fid = h5py.File(opt.dataroot + "/" + opt.dataset + "/" + opt.image_embedding + ".hdf5", 'r') feature = fid['feature'][()] label = fid['label'][()] trainval_loc = fid['trainval_loc'][()] train_loc = fid['train_loc'][()] val_unseen_loc = fid['val_unseen_loc'][()] test_seen_loc = fid['test_seen_loc'][()] test_unseen_loc = fid['test_unseen_loc'][()] fid.close()
这是一个用于读取HDF5格式数据集的函数read_h5dataset。让我来解释一下这段代码的逻辑:
该函数接受一个参数opt,用于指定数据集的选项。
首先,代码打开一个HDF5文件,文件路径为opt.dataroot + "/" + opt.dataset + "/" + opt.image_embedding + ".hdf5"。该文件包含了图像特征、标签以及一些位置信息。
然后,代码通过fid对象来读取HDF5文件中的特定数据集,包括feature、label、trainval_loc、train_loc、val_unseen_loc、test_seen_loc和test_unseen_loc。这些数据集对应了图像特征、标签以及训练/验证/测试集的位置信息。
最后,代码关闭fid文件对象,释放资源。
需要注意的是,这段代码并没有进行测试,所以在实际运行之前,需要确保所需的HDF5文件存在且格式正确。此外,还需要根据具体情况对数据集路径进行相应的设置。