Python的wls代码

时间: 2023-11-05 12:56:35 浏览: 59
以下是一个使用Python编写的简单示例,用于实现基本的WebLogic Server(WLS)管理操作: ```python import os import weblogic.management.scripting.core.WLSTInterpreter as wl # 连接到WebLogic Server wl.connect('weblogic', 'password', 't3://localhost:7001') # 创建并启动一个新的Managed Server wl.create('myManagedServer', 'Server') wl.start('myManagedServer') # 部署一个应用程序 wl.deploy('myApp', '/path/to/myApp.war') # 查看服务器状态 serverStatus = wl.get('myManagedServer', 'State') print("Server Status: ", serverStatus) # 断开与WebLogic Server的连接 wl.disconnect() ``` 请注意,上述代码中的连接凭证(用户名和密码)以及其他细节可能需要根据您的具体环境进行调整。
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python opencv wls滤波器

WLS(Weighted Least Squares)滤波器是一种基于图像的双边滤波器,它能够平衡平滑和边缘保留的效果。在 OpenCV 中,可以使用 `cv2.ximgproc.createDisparityWLSFilter` 函数来创建一个 WLS 滤波器对象。 以下是一个使用 WLS 滤波器的示例代码: ``` python import cv2 # 读取左右视图图像和视差图 imgL = cv2.imread('left.png', 0) imgR = cv2.imread('right.png', 0) disp = cv2.imread('disp.png', 0) # 创建 WLS 滤波器对象 wls_filter = cv2.ximgproc.createDisparityWLSFilter(left_matcher) # 设置 WLS 滤波器参数 wls_filter.setLambda(80000) wls_filter.setSigmaColor(1.5) # 应用 WLS 滤波器 filtered_disp = wls_filter.filter(disp, imgL, None, imgR) # 显示结果 cv2.imshow('Filtered Disparity', filtered_disp) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() ``` 在上面的代码中,首先读取了左右视图图像和视差图。然后,创建了一个 WLS 滤波器对象。接着,设置了 WLS 滤波器的参数,包括 Lambda 和 SigmaColor。最后,使用 `filter` 函数对视差图进行滤波,并显示结果。 需要注意的是,在使用 WLS 滤波器时,需要先使用立体匹配算法(如 SGBM 或 BM)计算出视差图。函数 `cv2.ximgproc.createDisparityWLSFilter` 的第一个参数就是立体匹配算法对象。在示例代码中,我们将 `left_matcher` 作为参数传递给了该函数。如果你使用的是 BM 算法,则可以使用 `cv2.StereoBM_create` 函数创建一个 BM 算法对象。

wls滤波python

WLS(Weighted Least Squares)滤波是一图像处理中常用的滤波方法,用于降噪和平滑图像。它在保持图像细节的同时,有效地减少噪声的影响。 在Python中,可以使用OpenCV库来实现WLS滤波。下面是一个简单的示例代码: ```python import cv2 def wls_filter(image, lambda_val=0.25, sigma_val=2.0): # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建导向图像 guide = cv2.ximgproc.createGuidedFilter(gray, lambda_val, sigma_val) # 应用WLS滤波 filtered = guide.filter(image) return filtered # 读取图像 image = cv2.imread('input.jpg') # 应用WLS滤波 filtered_image = wls_filter(image) # 显示结果 cv2.imshow('Filtered Image', filtered_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在上述代码中,我们首先将彩色图像转换为灰度图像,然后创建一个导向滤波器(guided filter),并使用该滤波器对图像进行滤波操作。最后,我们显示滤波后的图像。

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Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject8\大作业.py", line 145, in <module> model = smf.ols('ExRet ~ PEL1', data=datafit[['ExRet', 'PEL1']].iloc[:(n_in+i),:]) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 226, in from_formula mod = cls(endog, exog, *args, **kwargs) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 906, in __init__ super(OLS, self).__init__(endog, exog, missing=missing, File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 733, in __init__ super(WLS, self).__init__(endog, exog, missing=missing, File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 190, in __init__ super(RegressionModel, self).__init__(endog, exog, **kwargs) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 267, in __init__ super().__init__(endog, exog, **kwargs) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 92, in __init__ self.data = self._handle_data(endog, exog, missing, hasconst, File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 132, in _handle_data data = handle_data(endog, exog, missing, hasconst, **kwargs) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 700, in handle_data return klass(endog, exog=exog, missing=missing, hasconst=hasconst, File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 88, in __init__ self._handle_constant(hasconst) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 132, in _handle_constant exog_max = np.max(self.exog, axis=0) File "<__array_function__ internals>", line 180, in amax File "D:\python3.10\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 2793, in amax return _wrapreduction(a, np.maximum, 'max', axis, None, out, File "D:\python3.10\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 86, in _wrapreduction return ufunc.reduce(obj, axis, dtype, out, **passkwargs) ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity报错如何四u该

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