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
时间: 2024-04-02 15:33:32 浏览: 13
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。
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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:
```python
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。
import numpy as np import pywt from scipy.fftpack import dct def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 if len(image.shape) == 3: image = np.mean(image, axis=2) # 设置NSST参数 scales = 3 shearlet_system = pywt.ShearletSystem2D(image.shape, scales) # 计算图像的NSST分解系数 coeffss = [] for scale in range(scales): for shear in range(shearlet_system.shear_count): shearlet = shearlet_system.shearlets[scale][shear] shearlet_fft = np.fft.fft2(shearlet, image.shape) shearlet_fft_conj = np.conj(shearlet_fft) image_fft = np.fft.fft2(image) shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft) coeffss.append(shearlet_coeff) # 将NSST分解系数组合成一个张量 coeffs = np.stack(coeffss, axis=-1) return coeffs coeffs1 = nsst_decomposition(image1, num_scales=4) coeffs2 = nsst_decomposition(image2, num_scales=4)
根据你提供的代码,错误信息提示 'nsst_decomposition' is not defined,说明你的代码中不存在名为 'nsst_decomposition' 的函数。你需要定义这个函数或导入包含这个函数的模块。在你的代码中,应该将函数名 'nsst' 替换为 'nsst_decomposition',以便正确地调用函数。你可以尝试修改代码如下:
```python
import numpy as np
import pywt
from scipy.fftpack import dct
def nsst_decomposition(image):
# 将图像转换为灰度图像
if len(image.shape) == 3:
image = np.mean(image, axis=2)
# 设置NSST参数
scales = 3
shearlet_system = pywt.ShearletSystem2D(image.shape, scales)
# 计算图像的NSST分解系数
coeffss = []
for scale in range(scales):
for shear in range(shearlet_system.shear_count):
shearlet = shearlet_system.shearlets[scale][shear]
shearlet_fft = np.fft.fft2(shearlet, image.shape)
shearlet_fft_conj = np.conj(shearlet_fft)
image_fft = np.fft.fft2(image)
shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft)
coeffss.append(shearlet_coeff)
# 将NSST分解系数组合成一个张量
coeffs = np.stack(coeffss, axis=-1)
return coeffs
coeffs1 = nsst_decomposition(image1)
coeffs2 = nsst_decomposition(image2)
```
这样应该可以解决该错误。