python 为什么tk.button=button_frame,text=text,font='Areal 12',command=lambda:equation(equation.get()+text))失效了

在Python中，`tkinter`库的Tkinter按钮（Button）配置可能遇到失效的情况，通常是由于以下几个原因：

1. **函数引用问题**：你尝试将一个lambda表达式直接赋值给`command`属性，但是lambda函数需要在创建按钮时立即执行，而不是作为属性存储。你应该在定义按钮时将其作为参数传递给一个函数，然后在那个函数内部处理命令。

def onclick(event):
    equation(equation.get() + text)

button = tk.Button(button_frame, text=text, font='Areal 12', command=onclick)

2. **变量作用域**：如果`equation`, `equation.get()` 或 `text` 在这个上下文中未被正确地定义，它们可能找不到有效的值。确保你在调用这些变量之前已经初始化并赋予了正确的值。

3. **回调函数更新**：如果你在创建按钮后动态改变`equation.get()` 或 `text` 的值，之前的lambda表达式不会自动更新。在这种情况下，应该确保在每次更改后手动重新绑定命令。

4. **事件循环**：有时候，代码可能还没有开始运行，所以事件绑定尚未生效。确保你在创建和显示窗口之后绑定事件。

检查上述问题后，你的代码应能正常工作。若仍有疑问，请提供具体的代码片段以便进一步分析。

相关问题

area1 = len(np.where(img_triange1 == 255)[0]) if area1 < 0.25*areaL or area1 > 0.75*areaL: triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) else: area2 = len(np.where(img_triange2 == 255)[0]) if area2 < 0.25*areaL or area2 > 0.75*areaL: triangle_cnt2 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange)

这段代码根据前面计算得到的两个三角形区域的面积，判断哪个区域是有效的三角形区域。如果其中一个区域的面积小于原始区域面积的25%或大于原始区域面积的75%，则将另一个区域作为有效的三角形区域，并用相应的三角形轮廓重新生成对应的二值图像。

具体来说，代码的执行步骤如下：

1.使用len和np.where函数计算img_triange1中像素值为255的像素点数量，得到img_triange1的面积area1；
2.如果area1小于原始区域面积的25%或大于原始区域面积的75%，则将另一个三角形轮廓triangle_cnt1重新设置为triange_P1、center、triange_P3，并在mask_triange中绘制该轮廓，得到一个新的只包含三角形区域的二值图像img_triange1；
3.如果area1有效，则使用len和np.where函数计算img_triange2中像素值为255的像素点数量，得到img_triange2的面积area2；
4.如果area2小于原始区域面积的25%或大于原始区域面积的75%，则将另一个三角形轮廓triangle_cnt2重新设置为triange_P1、center、triange_P3，并在mask_triange中绘制该轮廓，得到一个新的只包含三角形区域的二值图像img_triange2。

def SegMentLWelder(mask_k, mask_box, img_show, contours_info, box, k_class): imgL = cv2.copyTo(mask_k, mask_box) contours_mask_k, _ = cv2.findContours( imgL, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contours_mask_k[0]) center = [int(x), int(y)] area, trg1 = cv2.minEnclosingTriangle(contours_mask_k[0]) triange_P1 = trg1[0][0] triange_P2 = trg1[1][0] triange_P3 = trg1[2][0] areaL = len(np.where(imgL == 255)[0]) triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P2]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) triangle_cnt2 = np.array([triange_P2, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) area1 = len(np.where(img_triange1 == 255)[0]) if area1 < 0.25*areaL or area1 > 0.75*areaL: triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) else: area2 = len(np.where(img_triange2 == 255)[0]) if area2 < 0.25*areaL or area2 > 0.75*areaL: triangle_cnt2 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) FindContourSinge(k_class, img_triange1, contours_info, img_show, times=1) FindContourSinge(k_class, img_triange2, contours_info, img_show, times=1)

这是一个 Python 函数，用于在给定的二值图像中寻找一个 L 形区域，并对其进行进一步处理。具体来说，该函数接受以下参数：

1. mask_k：一个二值图像，表示将要寻找的区域的一部分。
2. mask_box：一个二值图像，表示将要寻找的区域的另一部分。
3. img_show：一个彩色图像，用于显示输出结果。
4. contours_info：一个列表，存储从图像中找到的轮廓信息。
5. box：一个四元组，表示将要寻找的区域的外接矩形。
6. k_class：一个整数，表示将要寻找的区域的类别。

函数的主要逻辑是将 mask_k 和 mask_box 相加，得到一个包含 L 形区域的二值图像 imgL。然后，使用 cv2.findContours 函数从 imgL 中找到轮廓 contours_mask_k，使用 cv2.minEnclosingCircle 和 cv2.minEnclosingTriangle 函数分别计算出该轮廓的外接圆和外接三角形。根据外接三角形的顶点和圆心，构造两个包含 L 形区域的三角形，并分别将其绘制到二值图像中。接着，分别计算两个三角形的面积，如果其中一个面积过小或过大，则说明该三角形不是 L 形区域的一部分，需要进行替换。最后，调用 FindContourSinge 函数对两个三角形进行进一步处理，找到其中的轮廓并输出到 img_show 中。

需要注意的是，该函数中的 FindContourSinge 函数并没有给出，因此无法确定该函数的完整逻辑。