lower_color = np.array([H_MIN, S_MIN, V_MIN]) NameError: name 'H_MIN' is not defined

时间: 2024-02-24 12:54:15 浏览: 22
这个错误表示变量 `H_MIN` 没有被定义,你需要在使用该变量之前先对其进行定义。 在 HSV 颜色空间中,`H_MIN`、`S_MIN`、`V_MIN`、`H_MAX`、`S_MAX`、`V_MAX` 分别是需要测试的颜色在 HSV 颜色空间中的下限和上限。你需要提前定义这些变量,并将它们传递给 `np.array()` 函数。 例如,你可以这样定义这些变量: ```python H_MIN = 0 S_MIN = 0 V_MIN = 0 H_MAX = 255 S_MAX = 255 V_MAX = 255 ``` 这里我将下限都定义为 0,上限都定义为 255。你可以根据需要修改这些值。 然后在使用 `lower_color` 变量时,将这些变量传递给 `np.array()` 函数: ```python lower_color = np.array([H_MIN, S_MIN, V_MIN]) upper_color = np.array([H_MAX, S_MAX, V_MAX]) ``` 这样就可以解决该错误了。
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lower_red = np.array([0, 170, 160], dtype=np.uint8) upper_red = np.array([255, 210, 210], dtype=np.uint8)

这段代码定义了两个NumPy数组`lower_red`和`upper_red`,用于设置颜色范围的下限和上限。以下是代码示例: ```python import numpy as np lower_red = np.array([0, 170, 160], dtype=np.uint8) upper_red = np.array([255, 210, 210], dtype=np.uint8) ``` 在这个例子中,`lower_red`表示颜色范围的下限,而`upper_red`表示颜色范围的上限。这两个数组中的三个元素分别对应BGR通道的阈值。这里使用了NumPy库的`array`函数来创建数组,并通过`dtype=np.uint8`参数指定数组的数据类型为无符号8位整数。

lower_yellow = np.array([20, 100, 100]) upper_yellow = np.array([30, 255, 255])颜色范围是

### 回答1: HSV颜色空间中的范围。这里的颜色范围是黄色的范围,其中lower_yellow 和 upper_yellow 分别代表了黄色的最小值和最大值。具体来说,H代表色调(0-360度),S代表饱和度(0-100),V代表明度(0-100)。在这里,H的范围是20-30,S的范围是100-255,V的范围也是100-255。这意味着,在HSV颜色空间中,如果一个像素的H值在20-30之间,且S和V的值都在100-255之间,那么该像素被认为是黄色的。在实际应用中,我们可以通过这个颜色范围来检测图像中的黄色物体。 ### 回答2: 颜色范围是指在HSV(色相、饱和度、明度)颜色空间中找到特定颜色的范围。在这种情况下,给定的颜色范围是通过lower_yellow和upper_yellow两个数组表示的。 lower_yellow = np.array([20, 100, 100])表示所选取的黄色在HSV颜色空间中的下限。 其中,20表示黄色的色相(H)范围在20到30之间,100表示饱和度(S)范围的下限为100,100表示明度(V)范围的下限为100。 upper_yellow = np.array([30, 255, 255])表示所选取的黄色在HSV颜色空间中的上限。 其中,30表示黄色的色相(H)范围在20到30之间,255表示饱和度(S)范围的上限为255,255表示明度(V)范围的上限为255。 通过这两个数组的组合,我们可以得到一段在HSV颜色空间中表示黄色的范围,该范围可以用于在图像或视频中检测并提取黄色区域的像素。这种技术在计算机视觉和图像处理中经常用于目标检测、图像分割和颜色识别等应用。 ### 回答3: 该颜色范围是从HSV颜色空间来定义的。HSV是一种比RGB颜色空间更直观的颜色模型,它由色调(Hue)、饱和度(Saturation)和明度(Value)三个参数组成。 lower_yellow = np.array([20, 100, 100])表示该颜色范围的下限,其中第一个参数20是色调的下限,第二个参数100是饱和度的下限,第三个参数100是明度的下限。 upper_yellow = np.array([30, 255, 255])表示该颜色范围的上限,其中第一个参数30是色调的上限,第二个参数255是饱和度的上限,第三个参数255是明度的上限。 因此,该颜色范围在HSV颜色空间中被定义为,色调(Hue)的取值范围在20到30之间,饱和度(Saturation)的取值范围在100到255之间,明度(Value)的取值范围在100到255之间。 换句话说,该颜色范围可以被描述为明亮的黄色,其色调偏向橙色,饱和度和明度都比较高。

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def detect_shapes(frame): # 将图像转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 红色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) red_mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) lower_red = np.array([160, 100, 100]) upper_red = np.array([179, 255, 255]) red_mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) red_mask = red_mask1 + red_mask2 # 蓝色范围 lower_blue = np.array([90, 100, 100]) upper_blue = np.array([130, 255, 255]) blue_mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask + blue_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: # 计算轮廓的近似形状 epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True) # 获取轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) # 根据轮廓的顶点数和颜色进行分类 if len(approx) == 3: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Triangle" else: shape_label = "Blue Triangle" elif len(approx) == 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Square" else: shape_label = "Blue Square" elif len(approx) > 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Circle" else: shape_label = "Blue Circle" else: shape_label = "Unknown" # 在图像上绘制边界框和标签https://cdn-static-devbit.csdn.net/ai100/chat/imgs/icon-send-active.png cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, shape_label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0),

class SVDRecommender: def __init__(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码, #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T) 将上述代码修改为使用LM,迭代器使用arpack

class svd_recommender_py(): #svd矩阵推荐 def svds(A, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 #这不是解决问题的稳定方法。 solver == 'arpack' eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) #格拉米矩阵具有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复杂检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #得到一个指示哪些本征对不是退化微小的掩码, #并创建阈值奇异值的重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh这段代码主要是为了将scipy包中的SVD计算方法封装成一个自定义类,是否封装合适?如果不合适,给出修改后的完整代码

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