def rotateImage(src, degree): # 旋转中心为图像中心 h, w = src.shape[:2] # 计算二维旋转的仿射变换矩阵 # RotateMatrix = cv2.getRotationMatrix2D((w / 2.0, h / 2.0), degree, 1) if 65 < abs(degree) < 90: print(11) RotateMatrix = cv2.getRotationMatrix2D((w / 2.0, h / 2.0), degree * (4/5), 1) elif 0 < abs(degree) < 65: print(12) RotateMatrix = cv2.getRotationMatrix2D((w / 2.0, h / 2.0), degree/3, 1) # 仿射变换，背景色填充为白色；问题2 rotate = cv2.warpAffine(src, RotateMatrix, (w, h), borderValue=(50, 46, 65)) return rotate

在你的代码中，如果旋转角度的绝对值不在指定的范围内，就会导致变量 'RotateMatrix' 没有被赋值的情况。这可能是导致 'local variable 'RotateMatrix' referenced before assignment' 错误的原因。为了解决这个问题，你可以在程序的开头，为 'RotateMatrix' 变量赋一个默认值，比如 None。然后，在代码中对该变量进行赋值之前，你可以添加一个检查，以确保该变量已经被正确地初始化了，如果该变量未被初始化，则可以使用默认值或者抛出异常。这样可以避免出现 'local variable referenced before assignment' 的错误。

相关问题

def build_model(self): # inputs输入层 left_image = keras.Input(shape=(self.height, self.width, self.channel)) right_image = keras.Input(shape=(self.height, self.width, self.channel))输入图像如何加一维

如果你想要将输入图像加一维，可以使用`numpy`来实现。你可以在输入图像的最后一维上添加一个维度，使其成为一个四维张量。

例如，假设你有一张大小为`(height, width, channel)`的图片`img`，你可以使用以下代码将其转换为包含批次维度的四维张量：

import numpy as np

img = np.expand_dims(img, axis=0)

这将在第0个维度上添加一个新的维度，从而将`img`转换为一个四维张量`img_batch`，其大小为`(1, height, width, channel)`。你可以将其作为模型的输入。

def binary2direction(binary): h,w=binary.shape binary[h-1][w//2]==1#可判断底部中心的值 direction=0 return direction*0.3

这段代码看起来像是Python中对二进制数组（`binary`）进行处理的一个函数，目的是基于特定条件确定一种方向。这里假设`binary`是一个二维布尔数组，其行（`h`）和列（`w`）分别代表了二进制信息的宽度和高度。函数通过检查最后一行（`h-1`）中间一列（`w//2`）的元素是否为1来进行判断。

如果该位置的值为1，那么说明可能是某个特定的方向指示，函数接着将`direction`变量设置为0，并乘以0.3。这里的0.3可能是转换为实际方向（比如角度或步幅）的比例因子。然而，这个代码片段并不完整，因为没有明确指出当二进制位置为1时对应的具体方向，也没有处理其他情况（非0和1）。

完整的代码可能需要一个更清晰的规则来映射0和1到方向，以及处理其他边缘情况。例如：

direction_map = {0: '向上', 1: '向右', -1: '向下', 2: '向左'}  # 假设1代表向右，0和2代表上下，-1][w // 2] == 1:  # 底部中心为1
        direction = 1  # 或者使用direction_map[1]
    else:  # 根据具体情况处理其他位置
        direction = 0
    return direction * 0.3  # 转换比例