sli_cor[i] = pearsonr(x[int(i-(t-1)/2):int(i+(t-1)/2+1)], y[int(i-(t-1)/2):int(i+(t-1)/2+1)]) ValueError: setting an array element with a sequence.

这个错误是因为你尝试将一个序列赋值给数组的元素，而数组的元素只能接受单个的值。

在这种情况下，`pearsonr`函数返回的是一个包含两个值的元组，表示相关系数和p值。然后，你尝试将这个元组赋值给`sli_cor[i]`，但是`sli_cor`是一个数组，无法接受一个包含两个值的元组作为其元素。

如果你想存储相关系数和p值，可以将它们分别存储在两个不同的数组中。例如：

cor_coef = np.zeros((len(x) - t + 1))
p_values = np.zeros((len(x) - t + 1))

for i in range(len(x) - t + 1):
    cor_coef[i], p_values[i] = pearsonr(x[int(i-(t-1)/2):int(i+(t-1)/2+1)], y[int(i-(t-1)/2):int(i+(t-1)/2+1)])

这样，`cor_coef`数组将存储相关系数，`p_values`数组将存储p值。请根据你的需求调整数组的大小和初始值。

相关问题

解释如下代码：for pic_id1 in range(1,N_pic+1): print('matching ' + set_name +': ' +str(pic_id1).zfill(5)) N_CHANGE = 0 for T_id in range(1,16,3): for H_id in range(2,5): FAIL_CORNER = 0 data_mat1 = read_data(input_file,pic_id1,T_id,H_id) search_list = range( max((pic_id1-10),1),pic_id1)+ range(pic_id1+1, min((pic_id1 + 16),N_pic + 1 ) ) for cor_ind in range(0,N_cor): row_cent1 = cor_row_center[cor_ind] col_cent1 = cor_col_center[cor_ind] img_corner = data_mat1[(row_cent1-N_pad): (row_cent1+N_pad+1), (col_cent1-N_pad): (col_cent1+N_pad+1) ] if ((len(np.unique(img_corner))) >2)&(np.sum(img_corner ==1)< 0.8*(N_pad2+1)**2) : for pic_id2 in search_list: data_mat2 = read_data(input_file,pic_id2,T_id,H_id) match_result = cv2_based(data_mat2,img_corner) if len(match_result[0]) ==1: row_cent2 = match_result[0][0]+ N_pad col_cent2 = match_result[1][0]+ N_pad N_LEF = min( row_cent1 , row_cent2) N_TOP = min( col_cent1, col_cent2 ) N_RIG = min( L_img-1-row_cent1 , L_img-1-row_cent2) N_BOT = min( L_img-1-col_cent1 , L_img-1-col_cent2) IMG_CHECK1 = data_mat1[(row_cent1-N_LEF): (row_cent1+N_RIG+1), (col_cent1-N_TOP): (col_cent1+N_BOT+1) ] IMG_CHECK2 = data_mat2[(row_cent2-N_LEF): (row_cent2+N_RIG+1), (col_cent2-N_TOP): (col_cent2+N_BOT+1) ] if np.array_equal(IMG_CHECK1,IMG_CHECK2) : check_row_N = IMG_CHECK1.shape[0] check_col_N = IMG_CHECK1.shape[1] if (check_col_Ncheck_row_N>=25): match_all.append( (pic_id1, row_cent1, col_cent1, pic_id2 , row_cent2, col_cent2) ) search_list.remove(pic_id2) else: FAIL_CORNER = FAIL_CORNER +1 N_CHANGE = N_CHANGE + 1 #%% break if less than 1 useless corners, or have detected more than 10 images from 60 if(FAIL_CORNER <= 1): break

这段代码是一个嵌套的循环结构，用于在多张图像之间进行匹配，并将匹配结果存储在列表match_all中。

具体地，外层循环是对图像编号pic_id1进行遍历，其中pic_id1的取值范围是1到N_pic，每次循环开始时会输出一行提示信息，格式为“matching + set_name + : + pic_id1的值（5位数字，前面用0填充）”。

内层循环是对图像中的角点进行遍历，其中T_id的取值范围是1到15，步长为3，H_id的取值范围是2到4，表示在图像的第T_id个特征点和第H_id个金字塔层的角点处进行匹配。

在内层循环的每次迭代中，首先调用read_data函数从图像文件中读取数据，然后使用range函数生成一个搜索列表search_list，其中包含了当前图像之前10张和之后15张图像的编号，这些图像将被用来与当前图像进行匹配。

接着对每个角点进行处理，首先计算角点的中心坐标row_cent1和col_cent1，然后从data_mat1中提取一个大小为(N_pad2+1)×(N_pad2+1)的小图像img_corner，其中N_pad是一个参数，表示小图像的大小。

如果提取的小图像中的像素值不止两种，并且像素值为1的像素数小于小图像总像素数的80%，则开始在搜索列表中的图像中寻找与该小图像匹配的图像，这里使用了cv2_based函数进行图像匹配。

如果找到了一个与小图像匹配的图像，则计算该图像对应的角点的中心坐标row_cent2和col_cent2，然后将两个图像中以两个角点为中心，大小相同的区域提取出来，分别存储在IMG_CHECK1和IMG_CHECK2中。

如果IMG_CHECK1和IMG_CHECK2相等，且它们的大小都不小于25×25，则将当前匹配结果的信息（两个图像的编号以及两个角点的中心坐标）添加到match_all列表中，同时将已匹配的图像从搜索列表中移除。

如果在内层循环的所有迭代中都没有找到与当前角点匹配的图像，则将FAIL_CORNER计数器加一，表示当前角点无法匹配，同时将N_CHANGE计数器加一。

内层循环结束后，会检查FAIL_CORNER的值是否小于等于1，如果是，则跳出外层循环，否则继续下一次循环。这个判断的目的是在不需要再进行匹配的情况下尽早结束循环，以提高代码效率。

解释如下代码： for pic_id1 in range(1,N_pic+1): print('matching ' + set_name +': ' +str(pic_id1).zfill(5)) N_CHANGE = 0 for T_id in range(1,16,3): for H_id in range(2,5): FAIL_CORNER = 0 data_mat1 = read_data(input_file,pic_id1,T_id,H_id) search_list = range( max((pic_id1-10),1),pic_id1)+ range(pic_id1+1, min((pic_id1 + 16),N_pic + 1 ) ) for cor_ind in range(0,N_cor): row_cent1 = cor_row_center[cor_ind] col_cent1 = cor_col_center[cor_ind] img_corner = data_mat1[(row_cent1-N_pad): (row_cent1+N_pad+1), (col_cent1-N_pad): (col_cent1+N_pad+1) ] if ((len(np.unique(img_corner))) >2)&(np.sum(img_corner ==1)< 0.8*(N_pad2+1)**2) : for pic_id2 in search_list: data_mat2 = read_data(input_file,pic_id2,T_id,H_id) match_result = cv2_based(data_mat2,img_corner) if len(match_result[0]) ==1: row_cent2 = match_result[0][0]+ N_pad col_cent2 = match_result[1][0]+ N_pad N_LEF = min( row_cent1 , row_cent2) N_TOP = min( col_cent1, col_cent2 ) N_RIG = min( L_img-1-row_cent1 , L_img-1-row_cent2) N_BOT = min( L_img-1-col_cent1 , L_img-1-col_cent2) IMG_CHECK1 = data_mat1[(row_cent1-N_LEF): (row_cent1+N_RIG+1), (col_cent1-N_TOP): (col_cent1+N_BOT+1) ] IMG_CHECK2 = data_mat2[(row_cent2-N_LEF): (row_cent2+N_RIG+1), (col_cent2-N_TOP): (col_cent2+N_BOT+1) ] if np.array_equal(IMG_CHECK1,IMG_CHECK2) : check_row_N = IMG_CHECK1.shape[0] check_col_N = IMG_CHECK1.shape[1] if (check_col_Ncheck_row_N>=25): match_all.append( (pic_id1, row_cent1, col_cent1, pic_id2 , row_cent2, col_cent2) ) search_list.remove(pic_id2) else: FAIL_CORNER = FAIL_CORNER +1 N_CHANGE = N_CHANGE + 1 #%% break if less than 1 useless corners, or have detected more than 10 images from 60 if(FAIL_CORNER <= 1): break match_all_pd = pd.DataFrame(match_all,columns = ['pic_id1','row_id1','col_id1','pic_id2','row_id2','col_id2']) pd_add = pd.DataFrame(np.arange(1,N_pic+1), columns = ['pic_id1']) pd_add['pic_id2'] = pd_add['pic_id1'] pd_add['row_id1'] = 0 pd_add['row_id2'] = 0 pd_add['col_id1'] = 0 pd_add['col_id2'] = 0 match_all_pd = pd.concat([match_all_pd,pd_add]) match_all_pd.index = np.arange(len(match_all_pd))

这段代码是一个图像匹配的算法，其主要功能是在一个图像序列中找到相互匹配的图像对。以下是代码的主要流程：

1. 对于每张图像，用read_data()函数读取图像数据，并依次对每个角点进行匹配。
2. 对于每个角点，提取其周围的图像块，并检查图像块的像素值是否合适。
3. 在当前图像的前10张和后15张图像中搜索匹配图像，并用cv2_based()函数进行匹配。
4. 如果找到匹配图像，则计算两个图像块之间的偏移量，并用该偏移量对匹配图像进行校准。
5. 如果两个图像块相似，则将它们标记为匹配，并将匹配结果添加到match_all列表中。
6. 最后，将匹配结果存储在一个名为match_all_pd的pandas数据框中，并返回该数据框。

整个算法的核心是cv2_based()函数，它使用OpenCV中的模板匹配算法来计算两个图像块之间的偏移量。此外，该算法还使用了pandas数据框来保存匹配结果，以方便后续的分析和可视化。