Traceback (most recent call last): File "D:\Programming\envs\env_pytorch\Lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3508, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-7550833dd005>", line 1, in <module> runfile('D:\\Programming\\PycharmProjects\\P02_PIVmix\\PTV\\Particle_detect.py', wdir='D:\\Programming\\PycharmProjects\\P02_PIVmix\\PTV') File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm Community Edition 2022.3.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm Community Edition 2022.3.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "D:\Programming\PycharmProjects\P02_PIVmix\PTV\Particle_detect.py", line 16, in <module> flog = cv2.getGaussianKernel(ksize=(1, 1) * np.ceil(p_size) * 2 + 1, sigma=p_size) ~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~ TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'numpy.float64'

这个错误是因为 `ksize` 参数需要是整数类型，但是 `np.ceil(p_size) * 2 + 1` 返回的是浮点数类型。

你可以将 `ksize` 参数转换为整数类型，例如：

ksize = int(np.ceil(p_size) * 2 + 1)
flog = cv2.getGaussianKernel(ksize=ksize, sigma=p_size)

这样就可以避免这个错误了。

相关问题

traceback (most recent call last): file "d:\anaconda\lib\site-packages\conda

引用:已解决"Traceback (most recent call last): File “E:\Anaconda3\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\response.py”, line 360, in _error_catcher yield" 这是一个错误的追踪信息，通常出现在代码中发生了异常或错误时。它会显示出错的具体位置和引发异常的原因。
引用:网上给出了一些解决方法，比如关闭后台jupyter notebook，并根据提示使用命令"python -m pip install --upgrade pip"来升级pip工具。这个操作可以帮助更新pip并解决一些常见的问题。
引用:另外，还可以考虑更换镜像源来解决问题。可以使用命令"pip install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple"来安装TensorFlow，并指定使用豆瓣镜像源进行安装，这样可能可以避免一些下载或安装的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [已解决Traceback (most recent call last): File “E:\Anaconda3\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\...](https://blog.csdn.net/weixin_50843918/article/details/129991452)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python安装报错ERROR: Exception: Traceback (most recent call last): File “d:\anaconda3.5.2\lib\site-...](https://blog.csdn.net/qq_41387939/article/details/109828665)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

Traceback (most recent call last): File D:\Programming\envs\env_pytorch\Lib\site-packages\spyder_kernels\py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File d:\programming\pycharmprojects\p02_pivmix\mix\main.py:287 plt.pcolormesh(pX, pY, M ,vmin=0, vmax=math.ceil(max(M)), cmap='inferno') ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

这个报错是因为 `vmax` 参数需要传入一个标量，但是你传入了一个数组 `math.ceil(max(M))`。

你可以将 `math.ceil(max(M))` 直接赋值给一个变量，然后将这个变量传给 `vmax` 参数。例如：

import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt

M = np.random.rand(10, 10) * 10
max_M = math.ceil(np.max(M))

pX, pY = np.meshgrid(np.arange(0, 10), np.arange(0, 10))

plt.pcolormesh(pX, pY, M ,vmin=0, vmax=max_M, cmap='inferno')
plt.colorbar()
plt.title('Displacement (pixels)')
plt.axis('scaled')
plt.savefig(result_path +'/2-D Velocity Field Displacement.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

在这个例子中，我们首先使用NumPy库生成了一个10x10的随机二维数组M。然后，我们使用`np.max()`函数找到了数组M中的最大值，并使用`math.ceil()`函数对其进行向上取整，并将结果赋值给`max_M`变量。在调用`plt.pcolormesh()`函数时，我们将`max_M`作为`vmax`参数的值。最后，我们添加了一些其他的绘图设置，并将图像保存到指定的路径中。