ndarray.resize

ndarray.resize 是一个 NumPy 数组对象的方法，用于调整数组的大小。它会修改原始数组，而不是返回一个新的调整大小后的数组。

这个方法接受一个参数，即一个表示新的大小的元组或整数。如果新的大小比原始数组大，那么将在数组的末尾添加新的元素，并用 0 填充。如果新的大小比原始数组小，那么将截断或删除数组的元素。

以下是一个使用 ndarray.resize 方法调整数组大小的示例：

import numpy as np

# 创建一个 2x2 的数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

print("原始数组：")
print(arr)

# 调整数组大小为 3x3
arr.resize((3, 3))

print("调整大小后的数组：")
print(arr)

输出:

原始数组：
[[1 2]
 [3 4]]
调整大小后的数组：
[[1 2 3]
 [4 0 0]
 [0 0 0]]

在上面的例子中，我们将原始的 2x2 数组调整为 3x3 数组。由于新的大小比原始数组大，我们在末尾添加了新的元素并用 0 填充。

相关问题

self.ui.push1.clicked.connect(self.bnt_start) self.ui.push2.clicked.connect(self.bnt_stop) # '''若点击开始按钮，调用摄像头，定时器开启''' def bnt_start(self): self.cap = cv2.VideoCapture(0) self.timer_camera.start(100) self.timer_camera.timeout.connect(self.show_camera) # '''若点击停止按钮，定时器失效''' def bnt_stop(self): self.timer_camera.stop() # '''首先通过摄像头获取的图像resize，由于cv2默认使用的是BGR编码，图像显示偏蓝色， # 需要通过cvtColor和qimage2ndarray.array2qimage转换一下''' def show_camera(self): ret, img = self.cap.read() self.img = cv2.resize(img, (640, 480), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) self.img1 = cv2.cvtColor(self.img, cv2.COLOR_BGR2RGB) qimg = qimage2ndarray.array2qimage(self.img) self.label.setPixmap(QPixmap(qimg)) self.label.show()显示不了图像

根据你提供的代码，可能是以下几个原因导致图像无法显示：

1. 没有正确设置Label的大小：需要在UI设计中将Label的大小设置为与摄像头采集的图像大小相同，或者设置为自适应大小。

2. 没有正确转换图像格式：需要将BGR格式的图像转换为RGB格式，或者使用QImage的fromData方法将BGR格式的图像转换为QImage格式。

3. 没有正确设置Label的显示方式：需要将Label的显示方式设置为ScaledContents，使得图像能够自适应Label的大小显示。

你可以逐一检查这些问题，看看哪一个是导致图像无法显示的原因。

small_image_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(small_image) TypeError: pic should be PIL Image or ndarray. Got <class 'NoneType'>

这个错误提示意味着 `small_image` 变量是一个空值（`NoneType`），无法被转换为张量。你可以检查一下代码中 `small_image` 变量的来源，确保它指向了一个可用的图像文件或图像数据。

通常情况下，可以使用 `PIL` 库加载图像，并将其转换为张量。你可以尝试使用以下代码加载图像，并将其转换为张量：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载图像
small_image = Image.open('path/to/image.jpg')

# 转换为张量
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor()
])
small_image_tensor = transform(small_image)

在这里，我们使用 `Image.open` 方法加载图像，并使用 `transforms.Compose` 方法创建一个转换函数，其中包括将图像大小调整为 `(224, 224)` 并将图像转换为张量。最后，我们可以使用转换函数将图像转换为张量 `small_image_tensor`。如果你的图像不是 `.jpg` 格式，可以相应地更改文件扩展名。