orientation_region

时间: 2023-04-23 11:00:39 浏览: 86
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Halcon参考手册中文版(无删减)，第二十三章 Regions,区域

"orientation_region" 是一个机器学习中的概念，它指的是在图像识别中，将图像划分为不同的区域来确定图像中目标物体的方向。通过对图像的不同区域进行分析，可以确定目标物体的位置、大小、方向等信息。
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shape_trans (RegionUnion, RegionTrans, 'rectangle2') area_center (RegionTrans, Area, Row, Column) orientation_region (RegionTrans, Phi) if (abs(Phi)>rad(90)) Phi:=rad(180)+Phi endif vector_angle_to_rigid (Row, Column, Phi, Row, Column, 0, HomMat2D) affine_trans_region (RegionTrans, RegionAffineTrans, HomMat2D, 'nearest_neighbor') affine_trans_image (ImageScaled, ImageAffinTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')

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TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[15], line 3 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 bins = [0, 1000, 5000, 10000, 50000, 100000, 200000, 500000, 1000000, 5000000] ----> 3 plt.hist(latest_data,bins,histtpye = 'bar',rwidth = 0.88) 4 plt.xlabel('Country/Region') 5 plt,ylabel('Amount') File ~\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py:2645, in hist(x, bins, range, density, weights, cumulative, bottom, histtype, align, orientation, rwidth, log, color, label, stacked, data, **kwargs) 2639 @_copy_docstring_and_deprecators(Axes.hist) 2640 def hist( 2641 x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, 2642 cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', 2643 orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, 2644 label=None, stacked=False, *, data=None, **kwargs): -> 2645 return gca().hist( 2646 x, bins=bins, range=range, density=density, weights=weights, 2647 cumulative=cumulative, bottom=bottom, histtype=histtype, 2648 align=align, orientation=orientation, rwidth=rwidth, log=log, 2649 color=color, label=label, stacked=stacked, 2650 **({"data": data} if data is not None else {}), **kwargs) File ~\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\matplotlib\__init__.py:1459, in _preprocess_data.<locals>.inner(ax, data, *args, **kwargs) 1456 @functools.wraps(func) 1457 def inner(ax, *args, data=None, **kwargs): 1458 if data is None: -> 1459 return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs) 1461 bound = new_sig.bind(ax, *args, **kwargs) 1462 auto_label = (bound.arguments.get(label_namer) 1463 or bound.kwargs.get(label_namer)) File ~\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py:6762, in Axes.hist(self, x, bins, range, density, weights, cumulative, bottom, histtype, align, orientation, rwidth, log, color, label, stacked, **kwargs) 6758 for xi in x: 6759 if len(xi): 6760 # python's min/max ignore nan, 6761 # np.minnan returns nan for all nan input -> 6762 xmin = min(xmin, np.nanmin(xi)) 6763 xmax = max(xmax, np.nanmax(xi)) 6764 if xmin <= xmax: # Only happens if we have seen a finite value. TypeError: '<' not supported between instances of 'pandas._libs.interval.Interval' and 'float'

这个错误是由于您尝试使用不同类型的对象进行比较而引起的。在这种情况下，您正在尝试将一个 pandas._libs.interval.Interval 对象与一个 float 对象进行比较，这是不被允许的。 这个错误是由于您在使用 Matplotlib...

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df['orientation'] = pd.Categorical(df['orientation']).codes # 划分数据集 X = df.drop('price', axis=1) y = df['price'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_...
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