ValueError: Type mismatch (<class 'tuple'> vs. <class 'str'>) with values (() vs. coco_2017_train) for config key: DATASETS.TRAIN

This error occurs when there is a mismatch in the data type for the values assigned to the config key DATASETS.TRAIN. The expected data type for this key is a tuple, but the value assigned to it is a string.

To fix this error, you need to ensure that the value assigned to DATASETS.TRAIN is a tuple containing the required dataset information. For example, if you are using the COCO dataset, the correct value for DATASETS.TRAIN should be a tuple containing the dataset name and the dataset split, like so:

DATASETS.TRAIN = ('coco_2017_train', )

Make sure that you are using the correct data type for all the values assigned to the configuration keys in your code.

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ValueError: Unexpected detail coefficient type: <class 'tuple'>. Detail coefficients must be a 3-tuple of arrays as returned by wavedec2. If you are using pywt.array_to_coeffs or pywt.unravel_coeffs, please specify output_format='wavedec2'

非常抱歉，看来我在修改代码时出现了新的错误。出现 `ValueError: Unexpected detail coefficient type: <class 'tuple'>...` 的错误是因为在量化子带时，遇到了一个非预期的类型，这可能是因为前面的DWT分解没有使用正确的输出格式。请在DWT分解时，将输出格式设置为 'wavedec2'，即：

coeffs = pywt.wavedec2(img, wavelet, level=level, mode='symmetric', axis=(-2,-1), output_format='wavedec2')

这样就可以避免这个错误了。下面是修改后的完整代码：

import numpy as np
import cv2
import pywt

def dwt_compress(img, wavelet='haar', level=1):
    # 转换为浮点数类型
    img = np.float32(img)
    # DWT分解
    coeffs = pywt.wavedec2(img, wavelet, level=level, mode='symmetric', axis=(-2,-1), output_format='wavedec2')
    # 将每个子带进行量化
    coeffs_list = list(coeffs)
    for i in range(1, len(coeffs_list)):
        coeffs_list[i] = (np.round(coeffs_list[i][0] / (2 ** (level - i + 1))) * (2 ** (level - i + 1)), coeffs_list[i][1], coeffs_list[i][2])
    # DWT重构
    img_compress = pywt.waverec2(coeffs_list, wavelet)
    # 转换为整数类型
    img_compress = np.uint8(img_compress)
    return img_compress

# 读取原始图像
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
# 对原始图像进行DWT压缩
img_compress = dwt_compress(img, wavelet='haar', level=1)
# 计算PSNR
psnr = cv2.PSNR(img, img_compress)
print('PSNR:', psnr)

希望这次能够解决您的问题，再次感谢您的指正！

发生异常: ValueError Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'> File "C:\Users\31088\Desktop\py数据\爬虫\上海和北京的美食.py", line 80, in <module> info.to_excel(excel_writer = writer,sheet_name = "北京美食") ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>

这个错误提示表明，在使用 `pandas` 库的 `to_excel` 函数将数据写入 Excel 文件时，传递的 `excel_writer` 参数类型不正确，它需要是一个文件路径或文件对象，但你传递的是一个 `Workbook` 对象。

要解决这个问题，你可以将 `Workbook` 对象转换为文件对象，然后将其传递给 `excel_writer` 参数。以下是一个示例代码：

import openpyxl
import pandas as pd

# 创建一个 Workbook 对象
workbook = openpyxl.Workbook()

# 获取一个工作表对象
worksheet = workbook.active

# 写入数据
data = [
    ['Alice', 25, 'Female'],
    ['Bob', 30, 'Male'],
    ['Charlie', 35, 'Male']
]
for row in data:
    worksheet.append(row)

# 将 Workbook 对象转换为文件对象
file = open('example.xlsx', 'wb')
workbook.save(file)
file.close()

# 使用 pandas 将数据写入 Excel 文件
dataframe = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Gender'])
with pd.ExcelWriter('example.xlsx') as writer:
    dataframe.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')

在上面的代码中，我们首先使用 `openpyxl` 库创建了一个 `Workbook` 对象，写入了一些数据，并将其保存到文件中。然后，我们使用 `pandas` 库的 `DataFrame` 类创建了一个数据帧对象，并使用 `ExcelWriter` 类创建了一个写入器对象。最后，我们使用 `to_excel` 函数将数据帧写入 Excel 文件中。在这个过程中，我们不需要再次创建 `Workbook` 对象，而是直接使用之前创建的文件。

如果你已经有一个 Excel 文件，并想将数据写入其中，也可以使用类似的方法。即先使用 `openpyxl` 库打开 Excel 文件，获取工作表对象，将数据写入工作表中，然后保存文件并关闭文件，最后使用 `pandas` 库将数据写入 Excel 文件中。