error:(-215) blobs.size() >= 3 in function batch normlayerimpl

这个错误是由于OpenCV的batch normalization（批量归一化）函数中参数blobs的数量不足3而引起的。在进行批处理归一化时，需要传入至少3个参数，即batch_size、channels和spatial_dims。这些参数分别代表批处理中的样本数量、图像通道数和空间维度。

可能导致这个错误的原因有以下几点：

1. 数据维度不正确：在进行批处理归一化时，输入数据的维度必须符合要求。例如，如果输入的是一个三维图像数据（batch_size=1，channels=3，spatial_dims=2），则参数blobs应该至少包含3个元素。

2. 数据规模太小：如果输入的数据规模太小，可能无法满足批处理归一化的要求。在进行批处理归一化前，需要先确保数据的规模足够。

解决此错误的方法是适当调整参数blobs的数量，使其满足要求。可以检查输入数据的维度和规模，并根据实际情况调整数据的形状和大小。另外，还需查看文档或参考OpenCV的使用指南，以确保正确使用batch normalization函数。

相关问题

def find_blobs_in_rois(img): global ROIS roi_blobs_result = {} for roi_direct in ROIS.keys(): roi_blobs_result[roi_direct] = { 'cx': -1, 'cy': -1, 'blob_flag': False } for roi_direct, roi in ROIS.items(): blobs=img.find_blobs(Red_threshold, roi=roi, merge=True, pixels_area=10) if len(blobs) == 0: continue largest_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels()) x,y,width,height = largest_blob[:4] if not(width >=3 and width <= 45 and height >= 3 and height <= 45): continue roi_blobs_result[roi_direct]['cx'] = largest_blob.cx() roi_blobs_result[roi_direct]['cy'] = largest_blob.cy() roi_blobs_result[roi_direct]['blob_flag'] = True

这段代码是一个函数，它的目标是在给定的图像中找到感兴趣区域（ROIs）中的斑点。函数定义了一个名为`find_blobs_in_rois`的函数，它接受一个名为`img`的参数，表示输入图像。

函数首先初始化一个空字典`roi_blobs_result`，用于保存每个ROI的结果。然后，对于每个ROI，函数将其初始化为一个具有默认值的字典。

接下来，函数使用`img.find_blobs`方法在每个ROI中查找斑点。如果没有找到斑点，则继续到下一个ROI。如果找到了斑点，函数选择最大的斑点作为最终结果，并获取其位置和尺寸信息。然后，函数检查斑点的宽度和高度是否在一定的范围内（3到45个像素）。如果不满足条件，则继续到下一个ROI。

最后，函数将最大斑点的中心坐标和斑点标志设置为True，并将结果保存到`roi_blobs_result`字典中。

实际情况修改和添加其他层。

在FFANet网络中，我们添加了一个自适应调节注意力模块 `attention`。根据FFANet网络的输出维度和输入维度设置 `query_dim` 和 `key_dim`。`hidden_dim` 是隐藏层维度，可以根据具体需求进行设置。

在前向传播过程中，我们首先通过卷积层和ReLU激活函数处理输入数据 `x`。然后，使用注意力模块 `attention` 调节特征图 `x`。最后，将调节后的特征图与原始特征图相加，得到最终的输出。

示例使用中，我们创建了一个FFANet网络实例 `ffanet`，并传入一个随机生成的输入数据 `input_data` 进行前向传播。最后，打印输出的形状。

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据具体的FFANet网络结构和注意力机制的需求进行适当的修改和调整。

[ERROR:0@1.536] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp (1203) cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively OPENCV/DNN: [Pooling]:(onnx_node!AveragePool_75): getMemoryShapes() post validation failed. inputs=1 outputs=1/1 blobs=0 inplace=0 [ERROR:0@1.536] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp (1206) cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively input[0] = [ 1 128 7 7 ] [ERROR:0@1.536] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp (1210) cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively output[0] = [ 1 128 -2147483648 -2147483648 ] [ERROR:0@1.536] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp (1216) cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively Exception message: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp:1195: error: (-2:Unspecified error) in function 'void __cdecl cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively(int,class std::map<int,struct cv::dnn::dnn4_v20220524::detail::LayerShapes,struct std::less<int>,class std::allocator<struct std::pair<int const ,struct cv::dnn::dnn4_v20220524::detail::LayerShapes> > > &)' > (expected: 'total(os[i]) > 0'), where > 'total(os[i])' is 0 > must be greater than > '0' is 0 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\20496\Desktop\00\1.py", line 23, in <module> output = net.forward() # 网络的计算，返回网络的输出 cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp:1195: error: (-2:Unspecified error) in function 'void __cdecl cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively(int,class std::map<int,struct cv::dnn::dnn4_v20220524::detail::LayerShapes,struct std::less<int>,class std::allocator<struct std::pair<int const ,struct cv::dnn::dnn4_v20220524::detail::LayerShapes> > > &)' > (expected: 'total(os[i]) > 0'), where > 'total(os[i])' is 0 > must be greater than > '0' is 0

很抱歉，但我无法提供关于您的问题具体解决方案。这是一个错误，指出在运行您的时发生了错误。根据错误消息，似是与OpenCV库中的神经网络相关的问题您可能需要查看您的代码并检查是否有任何或输出尺寸的问题，以及确您的库版本与代码兼容。如果问题仍存在，您可以尝试在CV或相关论坛上求帮助，以便其他开发者能够更好地帮助您解决问题。