修改上述代码，不需要计算none值

下面是修改后的代码：

def get_sum(nums):
    total = 0
    for num in nums:
        if num is not None:
            total += num
    return total

这样就不会计算 None 值了。

相关问题

上述代码报memoryerror的错误，请修改上述代码，给我完整代码

由于原始代码提到的MemoryError通常是因为内存不足以一次性加载大量数据，我们可以尝试分批处理或者使用更高效的数据结构来避免这个问题。下面是一个修改后的版本，采用了pandas DataFrame分块读取和处理的方式，这样可以减少内存消耗：

import pandas as pd
import numpy as np
from itertools import islice
import openpyxl
import networkx as nx

# 假设grouped是已经按某种方式分组的数据，例如DataFrame的GroupBy对象
# 或者是列表的列表，每一层代表一组数据
def process_group_in_chunks(grouped, max_memory_usage, feature_df, feature_weights_df, common_matrix, chunksize=1000):
    for i, group in enumerate(islice(grouped, 0, None, chunksize)):
        feature_words_chunk = feature_df.iloc[i:i+chunksize]
        feature_weights_chunk = feature_weights_df.iloc[i:i+chunksize]
        common_matrix_chunk = common_matrix[i:i+chunksize]

        # 对每一块数据进行操作
        num_features = len(feature_words_chunk)

        for j in range(num_features):
            # ... (其他操作，如创建Excel和Graph)

        # 保存当前组的数据后，释放内存
        del feature_words_chunk
        del feature_weights_chunk
        del common_matrix_chunk

# 原始数据假设存储在dataframes feature_df, feature_weights_df, 和 common_matrix中
grouped_data = ...  # 填充实际数据源
max_memory_usage = ...  # 根据你的系统内存设定合适的最大内存使用量

# 分块处理数据
process_group_in_chunks(grouped_data, max_memory_usage, feature_df, feature_weights_df, common_matrix)

在这个版本中，我们使用了`islice`函数按块处理`grouped`数据，每次只加载一部分到内存，完成计算后再释放这部分数据，降低内存压力。这样就可以避免因为数据过大导致的MemoryError。

修改上述代码：调用摄像头进行实时处理

要将上述代码从读取视频文件修改为使用摄像头进行实时处理，可以按照以下步骤进行调整：

1. **初始化摄像头**：使用 `cv2.VideoCapture` 捕获摄像头输入。
2. **移除与视频文件相关的部分**：例如，获取帧数和设置输出视频等。
3. **实时处理每一帧**：在循环中读取摄像头帧并进行处理。

以下是修改后的代码：

import numpy as np
import cv2

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 获取摄像头图像的宽度和高度
w = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
h = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 定义平滑半径
SMOOTHING_RADIUS = 50

# 读取第一帧
success, prev = cap.read()
if not success:
    raise Exception("Failed to read the first frame")

# 转换为灰度图
prev_gray = cv2.cvtColor(prev, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 预定义变换存储数组
transforms = []

while True:
    # 检测前一帧中的特征点
    prev_pts = cv2.goodFeaturesToTrack(prev_gray, maxCorners=200, qualityLevel=0.01, minDistance=30, blockSize=3)
    
    # 读取下一帧
    success, curr = cap.read()
    if not success:
        break
    
    # 转换为灰度图
    curr_gray = cv2.cvtColor(curr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 计算光流（即跟踪特征点）
    curr_pts, status, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(prev_gray, curr_gray, prev_pts, None)
    
    # 检查有效性
    assert prev_pts.shape == curr_pts.shape
    
    # 过滤只有有效点
    idx = np.where(status == 1)[0]
    prev_pts = prev_pts[idx]
    curr_pts = curr_pts[idx]
    
    # 计算变换矩阵
    m = cv2.estimateRigidTransform(prev_pts, curr_pts, fullAffine=False)  # 仅适用于OpenCV-3或更早版本
    
    if m is not None:
        # 提取平移
        dx = m[0, 2]
        dy = m[1, 2]
        
        # 提取旋转角度
        da = np.arctan2(m[1, 0], m[0, 0])
        
        # 存储变换
        transforms.append([dx, dy, da])
    else:
        transforms.append([0, 0, 0])
    
    # 移动到下一帧
    prev_gray = curr_gray
    
    # 打印当前帧的信息
    print(f"Frame: {len(transforms)} - Tracked points: {len(prev_pts)}")
    
    # 如果按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 关闭摄像头
cap.release()

# 计算轨迹
trajectory = np.cumsum(transforms, axis=0)

# 平滑轨迹
smoothed_trajectory = smooth(trajectory)

# 计算新的变换数组
transforms_smooth = transforms + (smoothed_trajectory - trajectory)

# 重新初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 读取第一帧
success, prev = cap.read()
if not success:
    raise Exception("Failed to read the first frame")

# 转换为灰度图
prev_gray = cv2.cvtColor(prev, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 实时稳定化处理
while True:
    # 读取下一帧
    success, frame = cap.read()
    if not success:
        break
    
    # 提取变换
    dx = transforms_smooth[len(transforms_smooth) - len(transforms) - 1][0]
    dy = transforms_smooth[len(transforms_smooth) - len(transforms) - 1][1]
    da = transforms_smooth[len(transforms_smooth) - len(transforms) - 1][2]
    
    # 重构变换矩阵
    m = np.zeros((2, 3), np.float32)
    m[0, 0] = np.cos(da)
    m[0, 1] = -np.sin(da)
    m[1, 0] = np.sin(da)
    m[1, 1] = np.cos(da)
    m[0, 2] = dx
    m[1, 2] = dy
    
    # 应用仿射变换
    frame_stabilized = cv2.warpAffine(frame, m, (w, h))
    
    # 固定边界伪影
    frame_stabilized = fixBorder(frame_stabilized)
    
    # 将原始帧和稳定化后的帧拼接在一起显示
    frame_out = cv2.hconcat([frame, frame_stabilized])
    
    # 如果图像太大，缩小尺寸
    if frame_out.shape[1] > 1920:
        frame_out = cv2.resize(frame_out, (frame_out.shape[1] // 2, frame_out.shape[0] // 2))
    
    # 显示结果
    cv2.imshow("Before and After", frame_out)
    
    # 如果按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

def movingAverage(curve, radius):
    window_size = 2 * radius + 1
    f = np.ones(window_size) / window_size
    curve_pad = np.lib.pad(curve, (radius, radius), 'edge')
    curve_smoothed = np.convolve(curve_pad, f, mode='same')
    curve_smoothed = curve_smoothed[radius:-radius]
    return curve_smoothed

def smooth(trajectory):
    smoothed_trajectory = np.copy(trajectory)
    for i in range(3):
        smoothed_trajectory[:, i] = movingAverage(trajectory[:, i], radius=SMOOTHING_RADIUS)
    return smoothed_trajectory

def fixBorder(frame):
    s = frame.shape
    T = cv2.getRotationMatrix2D((s[1] / 2, s[0] / 2), 0, 1.04)
    frame = cv2.warpAffine(frame, T, (s[1], s[0]))
    return frame

### 主要修改点：
1. **初始化摄像头**：使用 `cv2.VideoCapture(0)` 捕获摄像头输入。
2. **移除与视频文件相关的部分**：如获取帧数、设置输出视频等。
3. **实时处理每一帧**：在主循环中读取摄像头帧并进行处理。
4. **平滑处理**：计算轨迹并进行平滑处理后，重新初始化摄像头进行稳定化处理。

这样，代码就可以实现实时从摄像头捕获视频并进行稳定化处理。