如何解决sorted_idx = np.lexsort((corners[:, 0], corners[:, 1])) IndexError: index 1 is out of bounds for axis 1 with size 1

这个错误通常是因为 `corners` 的第二个维度的大小为 1，而 `lexsort` 函数期望每个输入数组的大小都大于 1。

你需要检查一下 `corners` 数组的形状，确保它是一个二维数组，第二个维度的大小大于 1。如果不是，你需要检查一下生成 `corners` 数组的代码，找出问题所在并进行修复。

相关问题

以下代码如何修正corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 200, 0.01, 20) corners = corners.astype(int) sorted_idx = np.lexsort((corners[:, 1], corners[:, 0])) sorted_corners = corners[sorted_idx]

这段代码中存在一个问题，即`goodFeaturesToTrack`函数返回的`corners`数组的元素类型为`float32`，而在后续的代码中需要将其转换为`int`类型。这样做可能会导致精度的损失，从而影响后续的计算结果。

为了修正这个问题，可以将`corners`数组在转换为`int`类型之前先进行四舍五入的操作，从而保留一定的精度。修改后的代码如下：

corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 200, 0.01, 20)
corners = np.round(corners).astype(int)
sorted_idx = np.lexsort((corners[:, 1], corners[:, 0]))
sorted_corners = corners[sorted_idx]

这样做可以避免精度损失，从而保证后续计算的准确性。

box_dis = np.linalg.norm((box - box[0]), axis=1) sorted_idx = np.argsort(box_dis) boxW = box_dis[sorted_idx[1]] boxh = box_dis[sorted_idx[2]]

这段代码计算旋转bounding box的宽和高，具体来说，它执行了以下几个步骤：

1.计算旋转bounding box中四个顶点与第一个顶点的欧氏距离，并存储在box_dis数组中；
2.根据欧氏距离从小到大的顺序，对box_dis数组进行排序，存储排序后的索引到sorted_idx数组中；
3.根据排序后的索引，获取第二个和第三个顶点的欧氏距离，分别存储到boxW和boxh变量中。

其中，np.linalg.norm函数用于计算欧氏距离，axis=1表示按行计算。np.argsort函数用于对数组进行排序并返回索引值。需要注意的是，这些函数都是NumPy模块中的函数，因此在使用前需要先导入NumPy模块。