line1_list = [list(line.coords) for line in line1],Traceback (most recent call last): File "E:\code-study\coda\test.py", line 29, in <module> line1_list = [list(line.coords) for line in line1] TypeError: 'MultiLineString' object is not iterable

时间: 2024-02-17 14:04:12 浏览: 18
这个错误是因为你尝试对一个 MultiLineString 对象进行迭代操作,但是 MultiLineString 对象并不支持迭代。你需要首先将 MultiLineString 对象转换成 LineString 对象,然后再进行迭代操作。具体的方法可以参考下面的代码: ```python from shapely.geometry import MultiLineString # 创建一个 MultiLineString 对象 multi_line = MultiLineString([[(0, 0), (1, 1)], [(2, 2), (3, 3)]]) # 将 MultiLineString 对象转换成 LineString 对象 line_list = list(multi_line) # 对 LineString 对象进行迭代操作 coords_list = [list(line.coords) for line in line_list] print(coords_list) ``` 输出结果为: ``` [[(0.0, 0.0), (1.0, 1.0)], [(2.0, 2.0), (3.0, 3.0)]] ``` 这里我们首先将 MultiLineString 对象转换成了 LineString 对象,然后再对 LineString 对象进行迭代操作,得到了每条线段的坐标列表。
相关问题

改代码 # 提取C原子的坐标 C_coords = coords[coords[:, 3] == 6][:, :3] Traceback (most recent call last): File "symmetry.py", line 13, in <module> C_coords = coords[coords[:, 3] == 6][:, :3] IndexError: index 3 is out of bounds for axis 1 with size 3

这个错误是因为你的数组`coords`只有3列,而你尝试获取第四列进行条件筛选,导致出现了索引错误。因此,你需要检查数组`coords`的列数是否正确,并根据实际情况修改索引值。 假设你想要提取`coords`数组中第4列等于6的行的前3列,你可以使用如下代码: ``` python # 提取C原子的坐标 C_coords = coords[coords[:, 3] == 6][:, :3] ``` 如果你的数组只有3列,那么你应该修改索引值为2,代码如下: ``` python # 提取C原子的坐标 C_coords = coords[coords[:, 2] == 6][:, :3] ``` 这样就可以成功提取第三列等于6的行的前三列了。

Traceback (most recent call last): File "symmetry.py", line 13, in <module> C_coords = coords[coords[:, 3] == 6][:, :3] IndexError: index 3 is out of bounds for axis 1 with size 3

这个错误是由于你在使用NumPy数组时,尝试使用一个超出数组边界的索引。根据错误信息,你正在尝试在一个形状为(n,3)的数组中获取第四列,但是该数组只有三列,因此会引发索引错误。 解决这个问题的方法是检查你的代码中使用的索引和数组的形状是否相符。你可以使用`print`函数来输出数组的形状,以便更好地理解数组的结构。同时,确保索引值不超出数组的范围。

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def cell_counter(image, min_area=20): """细胞计数""" # for s in image: df = pd.DataFrame() image =cv2.imread(image) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) distance = ndi.distance_transform_edt(opening) coords = peak_local_max(distance, min_distance=9, footprint=np.ones((7, 7)), labels=opening) mask = np.zeros(distance.shape, dtype=bool) mask[tuple(coords.T)] = True markers, _ = ndi.label(mask) labels = watershed(-distance, markers, mask=opening, watershed_line=True) labels_area = [region.area for region in regionprops(labels) if region.area > min_area] cell_num = len(labels_area) print(cell_num) df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,cell_num)}, index=[0]), ignore_index=True) print(df) # return cell_num # df.to_excel('1.xlsx', index=False) if __name__ == '__main__': path = r'D:\0531test' slide_path = os.listdir(path) # df =pd.DataFrame(slide_path) # df.to_excel('1.xlsx',index=False) for i in slide_path: slide_name = os.path.basename(i) #slide_name 样本名称 file_path = os.path.join(path,slide_name) images = os.listdir(file_path) f = glob.glob(os.path.join(file_path, '*.jpg')) for image in f: # print(s) # for s in images: # image_name = os.path.basename(s) # name = image_name.replace('.jpg','') # df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,name[:-8])}, index=[0]), ignore_index=True) cell_counter(image) # df.to_excel('1.xlsx',index=False)

file = gpd.read_file(r"E:\code-study\class-test\test.geojson") #获取每条线段的端点坐标 for index,row in file.iterrows(): if row["geometry"].geom_type == "MultiLineString": for line in row["geometry"].geoms: start = line.coords[0] end = line.coords[-1] print("Line start:", start) print("Line end", end),Line start: (345888.8377459495, 3449498.849251645) Line end (345629.97464499675, 3449407.506965276) Line start: (345280.09157031064, 3449030.0337291397) Line end (345272.49128222495, 3449049.808989464) Line start: (345272.49128222495, 3449049.808989464) Line end (345207.97659461905, 3449222.778335579) Line start: (346000.16949852963, 3449534.6728273346) Line end (345945.905299675, 3449515.56654852) Line start: (345912.594155262, 3449503.8347858437) Line end (345630.9943146321, 3449404.431732289) Line start: (346072.48027534503, 3450395.8932189597) Line end (346108.97338958416, 3450251.398985895) Line start: (346118.59858503146, 3450213.518651368) Line end (346259.0512482276, 3449646.0243423935) Line start: (346273.0178897714, 3449593.106077165) Line end (346335.5867677608, 3449370.609103672) Line start: (346265.8854519349, 3449647.9424282) Line end (346122.1064710339, 3450214.6475669923) Line start: (346112.2891860679, 3450252.2834272203) Line end (346075.36625823507, 3450396.1075029722) Line start: (345411.5247303593, 3450021.971671897) Line end (345556.4158206382, 3450076.3672987036) Line start: (345517.817400123, 3450059.154634558) Line end (345770.503485893, 3450140.345187006) Line start: (345804.2092067172, 3450150.3849952365) Line end (345874.2574445517, 3450167.3248460926) Line start: (345924.80312931805, 3450186.197005902) Line end (346102.13061896793, 3450230.692243254) Line start: (345766.5523878782, 3450156.3483928964) Line end (345409.48140833457, 3450028.96165739) Line start: (346069.2903592914, 3450395.792547785) Line end (346105.8483254915, 3450250.5602219505) Line start: (346115.2730931371, 3450212.4484372856) Line end (346255.98977489606, 3449645.165328472) Line start: (346269.80789709534, 3449591.9630052154) Line end (346332.0645057148, 3449369.94193096) Traceback (most recent call last): File "E:\code-study\coda\cross_nostopline.py", line 10, in <module> if row["geometry"].geom_type == "MultiLineString": AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'geom_type'

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以将地面点坐标反算其原始航片对应的像素行列号

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