qr_width = np.linalg.norm(bbox[0][0] - bbox[1][0]) IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1

这个错误通常意味着你正在尝试访问一个数组或矩阵的超出范围的索引。在你的代码中，你正在尝试访问 `bbox` 数组的第二个元素，但是该数组的大小是 1，因此索引 1 超出了范围。

你可以检查一下 `bbox` 数组的形状和内容，看看是否存在问题。另外，你也可以检查一下代码逻辑，看看是否有可能出现数组索引超出范围的情况。

相关问题

px_size = np.linalg.norm(contour[1] - contour[0]) real_size = px_size * square_size / np.linalg.norm(imgpoints[0][1] - imgpoints[0][0])

这段代码是用来计算图像中物体的实际尺寸的。其中，`contour`是物体在图像中的轮廓，`px_size`是轮廓上两点之间的像素距离，`square_size`是物体实际尺寸对应的正方形边长，`imgpoints`是图像中物体的四个角点坐标。

首先，计算出轮廓上两点之间的像素距离 `px_size`，然后用这个值除以相邻两个角点在图像中的像素距离，再乘以物体实际尺寸对应的正方形边长 `square_size`，就可以得到物体的实际尺寸 `real_size`。

这个计算过程中，用到了 numpy 库中的 `linalg.norm()` 函数，用来计算矩阵或向量的范数。

def classify(x): for i in range(jl): r[x][i] = 0 min_value = np.linalg.norm(image[x]-u[0]) min_select = 0 for i in range(jl): if np.linalg.norm(image[x]-u[i])<min_value: min_value = np.linalg.norm(image[x]-u[i]) min_select = i r[x][min_select] = 1这段代码的作用

这段代码的作用是对输入的图像进行聚类。它将输入的图像 x 与一组聚类中心 u 进行比较，并将该图像分配到距其最近的聚类中心所代表的类别中。具体来说，它会计算输入图像与每个聚类中心之间的欧氏距离，并选择距离最小的聚类中心所代表的类别，然后将该类别标记为该图像所属的类别。最终，它会返回一个矩阵 r，其中每一行代表一个输入图像，每一列代表一个聚类中心，如果一个图像被分配到某个聚类中心所代表的类别，则该类别对应的矩阵元素为1，否则为0。