res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y发生异常operands could not be broadcast together with shapes (8,8,1,720,1280,4) (8,8,720,1280)

时间: 2024-04-08 17:35:20 浏览: 72
根据异常信息，可以看出 `a` 的形状是 `(8, 8, 1, 720, 1280, 4)`，而 `x_idx` 和 `y_idx` 的形状是 `(8, 8, 720, 1280)`。 在进行广播运算时，要确保数组的形状能够匹配。根据你的代码逻辑，可以通过扩展 `x_idx` 和 `y_idx` 的维度来匹配 `a` 的形状。可以使用 `np.newaxis` 或者 `np.expand_dims()` 来实现。 以下是修正后的代码片段： ```python x_idx = np.floor(b[:, :, :, 0]).astype(int)[:, :, np.newaxis, :, :] y_idx = np.floor(b[:, :, :, 1]).astype(int)[:, :, np.newaxis, :, :] ``` 这样做会将 `x_idx` 和 `y_idx` 扩展为 `(8, 8, 1, 720, 1280)` 的形状，以便与 `a` 进行广播运算。 请尝试使用修正后的代码，看看是否能够解决异常问题。如果还有其他问题，请随时追问。
相关问题

import numpy as np from numpy import int64 def bilinear_interp_vectorized(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray: """ This is the vectorized implementation of bilinear interpolation. - a is a ND array with shape [N, H1, W1, C], dtype = int64 - b is a ND array with shape [N, H2, W2, 2], dtype = float64 - return a ND array with shape [N, H2, W2, C], dtype = int64 """ # Get axis size from ndarray shape N, H1, W1, C = a.shape N1, H2, W2, _ = b.shape assert N == N1 # Calculate the indices for interpolation x_idx = np.floor(b[:, :, :, 0]).astype(int) y_idx = np.floor(b[:, :, :, 1]).astype(int) x = b[:, :, :, 0] - x_idx y = b[:, :, :, 1] - y_idx # Calculate the interpolation values res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y return res.astype(int64) 在res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y发生错误operands could not be broadcast together with shapes (8,8,720,1280,4) (8,720,1280)

这个错误是由于形状不匹配导致的。你可以在计算 `res` 之前，先调整 `x_idx` 和 `y_idx` 的形状，使其与 `a` 的形状相匹配。可以使用 `np.expand_dims` 函数来添加额外的维度。修改代码如下： ```python x_idx = np.expand_dims(x_idx, axis=-1) y_idx = np.expand_dims(y_idx, axis=-1) ``` 然后再重新计算 `res`。 希望这可以解决你的问题！如果还有其他问题，请随时提问。

res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + \引发异常operands could not be broadcast together with shapes (8,8,720,1280,4) (8,720,1280)

这异常是由于数组形状不匹配导致的根据异常信息，可以看出 `a` 的形状是 `(8, 8 720, 1280, 4)`，而 `x_idx` 和 `y_idx` 的形状是 `(8, 720, 1280)`。 在向量化计算中，要确保数组的形状匹配才能进行运算。根据你的代码逻辑，可以通过扩展 `x_idx` 和 `y_idx` 的维度来匹配 `a` 的形状。可以使用 `np.newaxis` 或者 `np.expand_dims()` 来实现。 以下是修正后的代码片段： ```python x_idx = np.floor(b[:, :, :, 0]).astype(int)[:, np.newaxis, :, :] y_idx = np.floor(b[:, :, :, 1]).astype(int)[:, np.newaxis, :, :] ``` 这样做会将 `x_idx` 和 `y_idx` 扩展为 `(8, 1, 720, 1280)` 的形状，以便与 `a` 进行广播运算。 请尝试使用修正后的代码，看看是否能够解决异常问题。如果还有其他问题，请随时追问。
阅读全文

相关推荐

-

matlab函数idx2A1: 实现索引到Excel A1表示法的转换

资源摘要信息:"将索引转换为Excel A1表示法的功能是通过一个名为idx2A1的函数实现的，该函数被用于xlswrite-matlab开发中。该函数接收一个索引值作为输入，然后将其转换为Excel的A1表示法，这是Excel单元格引用的一...
-

提升SQL效率：SYBASE_DBA编程规范与性能优化实战

2. **函数索引优化**：在 WHERE 子句中，如果需要对字段进行复杂的计算，如 WHERE a/100 > 10 或 WHERE substring(b,1,3) = 'ccc'，应考虑创建针对这些函数的索引，如 CREATE INDEX idx_djr_jgdm ON T_DJ_...
-

ember-idx-button：Ember.js异步按钮组件功能与样式整合

资源摘要信息:"ember-idx-button是一个针对Ember.js框架设计的高性能按钮组件，提供了丰富的样式定制能力和异步操作支持。该组件允许开发者轻松地在Ember.js应用程序中集成按钮元素，同时引入了图标功能，进一步增强...

import numpy as np from numpy import int64 def bilinear_interp_baseline(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray: """ This is the baseline implementation of bilinear interpolation without vectorization. - a is a ND array with shape [N, H1, W1, C], dtype = int64 - b is a ND array with shape [N, H2, W2, 2], dtype = float64 - return a ND array with shape [N, H2, W2, C], dtype = int64 """ # Get axis size from ndarray shape N, H1, W1, C = a.shape N1, H2, W2, _ = b.shape assert N == N1 # Do iteration res = np.empty((N, H2, W2, C), dtype=int64) for n in range(N): for i in range(H2): for j in range(W2): x, y = b[n, i, j] x_idx, y_idx = int(np.floor(x)), int(np.floor(y)) _x, _y = x - x_idx, y - y_idx # For simplicity, we assume all x are in [0, H1 - 1), all y are in [0, W1 - 1) res[n, i, j] = a[n, x_idx, y_idx] * (1 - _x) * (1 - _y) + a[n, x_idx + 1, y_idx] * _x * (1 - _y) + \ a[n, x_idx, y_idx + 1] * (1 - _x) * _y + a[n, x_idx + 1, y_idx + 1] * _x * _y return res 将这段代码改成向量化的方式

res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + \ a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y return res.astype(int64) 这个...

v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); while hasFrame(v) frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(m*n/1000), 8); % Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 形态学膨胀 se = strel('disk', 2); dilated_edge = imdilate(canny_edge, se); % 连通域分析 stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid'); % 筛选面积最大的连通区域 [~, idx] = max(stats.Area); centroid = stats.Centroid(idx, :); % 显示帧和质心 imshow(dilated_edge); hold on; plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10); hold off; %获取图像中心点的像素坐标 x_res=1920; y_res=1080; v_fov=46; f=50; x_c = x_res / 2; y_c = y_res / 2; %将图像中心点的像素坐标转换为相对坐标 x_c_rel = - (x_c - 1); y_c_rel = y_c - 1; %将相对坐标转换为实际坐标 x = (x_c_rel / x_res) * 2 * tan(10 / 2) * f; y = (y_c_rel / y_res) * 2 * tan(9 / 2) * f; end坐标显示

这段代码的功能是从一个视频中读取帧，对每一帧进行图像处理，包括 gamma 校正、高斯滤波、Otsu 阈值分割、Canny 边缘检测、形态学膨胀、连通域分析等操作，最终筛选出面积最大的连通区域的质心，并在图像上显示出来...

帮我在下面的代码中添加高斯优化，原代码如下：import numpy as np from sklearn.svm import OneClassSVM from scipy.optimize import minimize def fitness_function(x): """ 定义适应度函数，即使用当前参数下的模型进行计算得到的损失值 """ gamma, nu = x clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=gamma, nu=nu) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) # 将错误数量作为损失值进行优化 return error_count def genetic_algorithm(x0, bounds): """ 定义遗传算法优化函数 """ population_size = 20 # 种群大小 mutation_rate = 0.1 # 变异率 num_generations = 50 # 迭代次数 num_parents = 2 # 选择的父代数量 num_elites = 1 # 精英数量 num_genes = x0.shape[0] # 参数数量 # 随机初始化种群 population = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=(population_size, num_genes)) for gen in range(num_generations): # 选择父代 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) parents_idx = np.argsort(fitness)[:num_parents] parents = population[parents_idx] # 交叉 children = np.zeros_like(parents) for i in range(num_parents): j = (i + 1) % num_parents mask = np.random.uniform(size=num_genes) < 0.5 children[i, mask] = parents[i, mask] children[i, ~mask] = parents[j, ~mask] # 变异 mask = np.random.uniform(size=children.shape) < mutation_rate children[mask] = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=np.sum(mask)) # 合并种群 population = np.vstack([parents, children]) # 选择新种群 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) elites_idx = np.argsort(fitness)[:num_elites] elites = population[elites_idx] # 输出结果 best_fitness = fitness[elites_idx[0]] print(f"Gen {gen+1}, best fitness: {best_fitness}") return elites[0] # 初始化参数 gamma0, nu0 = 0.1, 0.5 x0 = np.array([gamma0, nu0]) bounds = np.array([[0.01, 1], [0.01, 1]]) # 调用遗传算法优化 best_param = genetic_algorithm(x0, bounds) # 在最佳参数下训练模型，并在测试集上进行测试 clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=best_param[0], nu=best_param[1]) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) print(f"Best fitness: {error_count}, best parameters: gamma={best_param[0]}, nu={best_param[1]}")

res = minimize(fitness_function, x_init, method='L-BFGS-B', bounds=((0, None), (0, 1))) gamma_opt, nu_opt = res.x # 使用优化后的参数值构建模型 clf_opt = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=gamma_opt, nu=...

v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); while hasFrame(v) frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(m*n/1000), 8); % Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 形态学膨胀 se = strel('disk', 2); dilated_edge = imdilate(canny_edge, se); % 连通域分析 stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid'); % 筛选面积最大的连通区域 [~, idx] = max(stats.Area); centroid = stats.Centroid(idx, :); % 显示帧和质心 imshow(dilated_edge); hold on; plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10); hold off; end其中，x_res 和 y_res 分别为图像的横向和纵向分辨率，h_fov 是水平视场角，v_fov 是垂直视场角，f 是摄像机的焦距已知进行坐标转换

这段代码的作用是读取名为 shoujilux7.mp4 的视频文件，并对每一帧图像进行预处理，包括 gamma校正、高斯滤波、Otsu阈值分割、Canny边缘检测、形态学膨胀、连通域分析等操作。最后找到面积最大的连通区域，并计算其...

model.train(False) idx = 0 for img, target in tqdm(data_loader): B = img.shape[0] res = full_forward(model, img, target, metrics) for i in range(B): if idx+i in config['visualization_tiles']: showexample(idx+i, img[i], res['target'][i], res['y_hat'][i]) idx += B metrics_vals = metrics.evaluate() logstr = f'Epoch {epoch:02d} - Val: ' \ + ', '.join(f'{key}: {val:.3f}' for key, val in metrics_vals.items()) print(logstr) with (log_dir / 'metrics.txt').open('a+') as f: print(logstr, file=f)是什么意思

然后，通过调用full_forward()函数对模型进行前向传播，并得到包含损失和其他指标的结果res。 接下来，通过循环遍历每个样本，在指定的索引位置上显示样本的输入图像、目标和预测结果。这个过程是通过调用show...

v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); while hasFrame(v) frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(m*n/1000), 8); % Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 形态学膨胀 se = strel('disk', 2); dilated_edge = imdilate(canny_edge, se); % 连通域分析 stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid'); % 筛选面积最大的连通区域 [~, idx] = max(stats.Area); centroid = stats.Centroid(idx, :); % 显示帧和质心 imshow(dilated_edge); hold on; plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10); hold off; end坐标转换代码实现

其中，x_res 和 y_res 分别为图像的横向和纵向分辨率，h_fov 是水平视场角，v_fov 是垂直视场角，f 是摄像机的焦距。 需要注意的是，在计算实际坐标时，我们假设相机的光轴与图像中心线垂直。如果实际情况不是这样...

#预测因子(海温) #nino3.4赤道东太平洋（190-220，-5-5） a22=sst_djf.sel(lon=slice(190,220),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a2=(a22-a22.mean())/a22.std() #赤道印度洋(50-80,-5-5) a33=sst_djf.sel(lon=slice(50,100),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a3=(a33-a33.mean())/a33.std() #预测因子(环流场) #南欧（30-40，35-45） b11=hgt_djf.sel(lon=slice(30,40),lat=slice(45,35)).mean(axis=1).mean(axis=1) b1=(b11-b11.mean())/b11.std() #太平洋副高（120-180，-10-10） b22=hgt_djf.sel(lon=slice(120,180),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b2=(b22-b22.mean())/b22.std() #印度洋（60-80，-10-10） b33=hgt_djf.sel(lon=slice(60,80),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b3=(b33-b33.mean())/b33.std() x=np.vstack([(a2,a3,b1,b2,b3)]).T x2=np.vstack([(a2,b1)]).T y=pre_standard #多元线性回归 res=np.linalg.lstsq(x,y,rcond=None) n=res[0] ##各项系数 y_fit=(n.T*x).sum(axis=1) #拟合数据 res2=np.linalg.lstsq(x2,y,rcond=None) n2=res2[0] ##各项系数 y_fit2=(n2.T*x2).sum(axis=1) #拟合数据 #可视化 time=np.arange(1961,2017,1) fig = plt.figure(figsize=[16, 5]) ax = fig.add_subplot() ax.plot(time, y,marker='o', color='gray', markersize=5) ax.plot(time, y_fit,marker='*', color='b', markersize=5) ax.plot(time, y_fit2,marker='^', color='r', markersize=5) ax.set_title('model',fontsize=20,fontweight='bold') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Pre') plt.legend(['Source data','Fitted1','Fitted2'],frameon=False,loc='best') plt.show()选做剔除一年的交叉检验，独立试报

res = np.linalg.lstsq(x_train, y_train, rcond=None) n = res[0] # 在验证集上进行预测，计算评估指标 y_pred = (n.T * x_valid).sum(axis=1) score = np.sqrt(((y_pred - y_valid) ** 2).mean()) scores....

Traceback (most recent call last): File "/Users/mac/Downloads/LyDROO-main/matlab.py", line 164, in <module> r_list.append(Algo1_NUM(m,h,w,Q[i_idx,:],Y[i_idx,:],V)) File "/Users/mac/Downloads/LyDROO-main/ResourceAllocation.py", line 160, in Algo1_NUM r1 = np.maximum(res.x,0)#保存 TypeError: '>=' not supported between instances of 'NoneType' and 'int'

这个错误的原因可能是在调用 np.maximum() 函数时，其中一个参数为 NoneType 类型，而 NoneType 类型无法与 int 类型进行比较。具体的解决方法需要查看代码中相关的变量。 另外，你的代码中可能还存在其他...

给出如下差分格式正确Matlab代码： iA*B(u(i,j,k+1)-u(i,j,k))/2 + B*(u(i+1,j,k+1)-2*u(i,j,k+1)+u(i-1,j,k+1)+u(i+1,j,k)-2*u(i,j,k)+u(i-1,j,k))/(2*hx^2) + A*(u(i,j+1,k+1)-2*u(i,j,k+1)+u(i,j-1,k+1)+u(i,j+1,k)-2*u(i,j,k)+u(i,j-1,k))/(2*hy^2) +AB(((1/2)*(|u(i,j,k+1)|^2+|u(i,j,k)|^2) +(1/3)*(|u(i,j,k+1)|^4+|u(i,j,k+1)|^2*|u(i,j,k)|^2+|u(i,j,k)|^4))*(1/2)*(u(i,j,k+1)+u(i,j,k)) = 0; 差分格式的边界条件为u(0,y,t)=u(m,y,t)=u(x,0,t)=u(x,n,t)=0， 初始条件u(x,y,0)=exp(-(x^2+y^2)/2)。 差分格式中的A、B分别为x,y 方向上的紧致差分格式算子， 满足A与u(i,j,k)作用得到:(1/12)*(u(i+1,j,k)+10*u(i,j,k)+u(i-1,j,k)) B与u(i,j,k)作用得到:(1/12)*(u(i,j+1,k)+10*u(i,j,k)+u(i,j-1,k)) AB算子与u(i,j,k)作用得到 (1/144)*(u(i+1,j+1,k)+10*u(i+1,j,k)+u(i+1,j-1,k)+10*u(i,j+1,k)+10*u(i,j,k) +10*u(i,j-1,k)+u(i-1,j+1,k)+u(i-1,j,k)+u(i-1,j-1,k)) 用牛顿迭代法求解上面的非线性方程组，并画出数值解图形，输出误差值

f(i,j) = i*A*B*(u(i,j,k+1)-u(i,j,k))/2 + B*(u(i+1,j,k+1)-2*u(i,j,k+1)+u(i-1,j,k+1)+u(i+1,j,k)-2*u(i,j,k)+u(i-1,j,k))/(2*hx^2) + A*(u(i,j+1,k+1)-2*u(i,j,k+1)+u(i,j-1,k+1)+u(i,j+1,k)-2*u(i,j,k)+u(i,j-1...

给出如下差分格式正确Matlab代码： 1iA*B(u(i,j,k+1)-u(i,j,k))/2 + B*(u(i+1,j,k+1)-2*u(i,j,k+1)+u(i-1,j,k+1)+u(i+1,j,k)-2*u(i,j,k)+u(i-1,j,k))/(2*hx^2) + A*(u(i,j+1,k+1)-2*u(i,j,k+1)+u(i,j-1,k+1)+u(i,j+1,k)-2*u(i,j,k)+u(i,j-1,k))/(2*hy^2) +AB(((1/2)*(|u(i,j,k+1)|^2+|u(i,j,k)|^2) +(1/3)*(|u(i,j,k+1)|^4+|u(i,j,k+1)|^2*|u(i,j,k)|^2+|u(i,j,k)|^4))*(1/2)*(u(i,j,k+1)+u(i,j,k)) = 0; 差分格式的边界条件为u(0,y,t)=u(m,y,t)=u(x,0,t)=u(x,n,t)=0， 初始条件u(x,y,0)=exp(-(x^2+y^2)/2)。 差分格式中的A、B分别为x,y 方向上的紧致差分格式算子， 满足A与u(i,j,k)作用得到:(1/12)*(u(i+1,j,k)+10*u(i,j,k)+u(i-1,j,k)) A与u(i,j,k)作用得到:u(i,j,k),i=0,m; B与u(i,j,k)作用得到:(1/12)*(u(i,j+1,k)+10*u(i,j,k)+u(i,j-1,k)) B与u(i,j,k)作用得到:u(i,j,k),j=0,n; AB算子与u(I,j,k)作用得到 (1/144)*(u(i+1,j+1,k)+10*u(i+1,j,k)+u(i+1,j-1,k)+10*u(i,j+1,k)+10*u(i,j,k) +10*u(i,j-1,k)+u(i-1,j+1,k)+u(i-1,j,k)+u(i-1,j-1,k)) 空间区域[-2*pi,2*pi]*[-2*pi,2*pi],空间步长hx=hy=4*pi/64;时间步长t=0.01 用牛顿迭代法求解上面的非线性方程组，并画出数值解图形，输出误差值

x = x(1:end-1); y = linspace(-2*pi, 2*pi, n+1); y = y(1:end-1); [X, Y] = meshgrid(x, y); T = 2; dt = 0.01; Nt = T/dt; t = linspace(0, T, Nt+1); u = zeros(m, n, Nt+1); u(:, :, 1) = exp(-(X.^2 + Y.^2)/...

#include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; #include <opencv2/wechat_qrcode.hpp> int main() { const std::string modelDir = R"(D:\opencv\opencv4.5.4\build_contrib\downloads\wechat_qrcode\)"; // 构造（使用异常捕获构造函数是否正常） wechat_qrcode::WeChatQRCode detector{ modelDir + "detect.prototxt", modelDir + "detect.caffemodel", modelDir + "sr.prototxt", modelDir + "sr.caffemodel" }; // 临时变量 Mat img; vector<Mat> points; // qrcode: Retangle, not RotatedBox auto camIdx = 0; // auto camIdx = R"(C:\Users\wanggao\Desktop\qrconde_test.jpg)"; VideoCapture cap(camIdx); while(cap.read(img)){ // 检测 auto res = detector->detectAndDecode(img, points); // 结果叠加 for(size_t idx = 0; idx < res.size(); idx ++){ Point pt1 = points[idx].at(0); Point pt2 = points[idx].at(2); Rect rect{pt1, pt2}; Point center = (pt1 + pt2) / 2; // 绘制矩形框 rectangle(img, rect, {0,0,255}, 2); circle(img, center, rect.height / 15, {0,0,255}, -1); // 解码字符串 putText(img, res[idx], {pt1.x, pt2.y + 16}, 1, 1, {0,0,255}); } imshow("image", img); if (waitKey(30) >= 0) break; } return 0; } 如何捕获 detector->detectAndDecode产生的异常？

auto res = detector->detectAndDecode(img, points); // 处理正常情况下的返回值 } catch (const std::exception& e) { std::cerr << "Exception caught: " () << std::endl; // 处理异常情况下的错误信息 } ...

#include <iostream> #include <cstring> using namespace std; const int N = 1e5 + 10; int n, m; int h[N], e[N], ne[N], idx; int q[N], hh, tt; int d[N], f[N]; void add(int a, int b) // 添加一条边a->b { e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx ++ ; } bool topsort() { hh = tt = 0; for (int i = 1; i <= n; i ++ ) if (!d[i]) q[tt ++ ] = i; while (hh != tt) { int t = q[hh ++ ]; for (int i = h[t]; i != -1; i = ne[i]) { int j = e[i]; if ( -- d[j] == 0) q[tt ++ ] = j; } } return tt == n; } int main() { memset(h, -1, sizeof h); cin >> n >> m; while (m -- ) { int a, b; cin >> a >> b; add(a, b); d[b] ++ ; } if (!topsort()) puts("Impossible"); else { for (int i = n - 1; i >= 0; i -- ) { int j = q[i]; f[j] = j; for (int k = h[j]; k != -1; k = ne[k]) { int u = e[k]; if (f[u] > f[j]) f[j] = f[u]; } } for (int i = 1; i <= n; i ++ ) cout << f[i] ; } return 0; }用tarjan算法实现

memset(h, -1, sizeof h); cin >> n >> m; while (m--) { int a, b; cin >> a >> b; add(a, b); } if (!topsort()) puts("Impossible"); else { int res = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { res = max...

音无彩名给你一个数组 AA，以及一棵 nn 个节点的树，每个点有一个颜色，颜色为 11 到 xx 的整数。 有 mm 次查询，每次查询树上只保留 [l,r][l,r] 内的所有节点，设一个极大连通块中出现奇数次数的颜色个数为 tt，则其对答案的贡献为 A_tA t ​ ，即答案是所有连通块贡献的和，询问间互相独立。 输入格式 第一行三个用空格隔开的数 n,m,xn,m,x。 第二行 nn 个数表示每个点的颜色。 之后 n-1n−1 行每行两个用空格隔开的数 x,yx,y 表示一条边。 之后一行 x+1x+1 个数表示 A_0A 0 ​ 到 A_xA x ​ 。 之后 mm 行，每行两个用空格隔开的数 l,rl,r 表示一次询问。 输出格式 输出 mm 行，每行一个数表示这次询问的答案。 输入输出样例 输入 #1复制 6 3 5 1 1 4 5 1 4 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 1 1 4 5 1 4 1 1 4 5 1 4 输出 #1复制 1 4 4代码

memset(h, -1, sizeof h); cin >> n >> m >> x; for (int i = 1; i <= n; i ++ ) cin >> w[i]; for (int i = 1; i ; i ++ ) { int a, b; cin >> a >> b; add(a, b), add(b, a); } for (int i = 0; i <= x;...
-

ezmlm-www-开源：Perl/CGI界面浏览ezmlm-idx档案

1. 搜索功能：允许用户通过关键词或其他条件搜索邮件列表档案中的邮件。 2. 浏览功能：提供一个简单的目录结构让用户可以浏览邮件列表的档案。 3. 信息查看：展示搜索结果和邮件内容的详细信息，包括发件人、收件人...
-

auto-pip-idx-0.1.1a0: Zookeeper 分布式云原生 Python库发布

资源摘要信息: "PyPI 官网下载 | auto-pip-idx-0.1.1a0.tar.gz" 知识点: 1. PyPI官网介绍 PyPI全称是Python Package Index，即Python包索引，它是Python编程语言的官方第三方库仓库，相当于其他语言的包管理器如...

最新推荐

recommend-type

精细金属掩模板(FMM)行业研究报告 显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用

精细金属掩模板（FMM）作为OLED蒸镀工艺中的核心消耗部件，负责沉积RGB有机物质形成像素。材料由Frame、Cover等五部分组成，需满足特定热膨胀性能。制作工艺包括蚀刻、电铸等，影响FMM性能。适用于显示技术研究人员、产业分析师，旨在提供FMM材料技术发展、市场规模及产业链结构的深入解析。
recommend-type

【创新未发表】斑马算法ZOA-Kmean-Transformer-LSTM负荷预测Matlab源码 9515期.zip

CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：Main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2024b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除Main.m的其他m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 CSDN博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 智能优化算法优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.6 其他优化算法优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测
recommend-type

j link 修复问题套件

j link 修复问题套件
recommend-type

C#实现modbusRTU(实现了01 3 05 06 16等5个功能码)

资源包括 modbuspoll 虚拟串口软件vspd modsim32和modscan32 以及C#版的modbus程序 打开modsim32连接串口2 打开程序连接串口3 即可和Mdosim32进行读写通信。 本代码为C# winform程序，实现了01 03 05 06 16总共五个功能码的功能。 备注: 01功能码：读线圈开关。 03功能码： 读寄存器值。 05功能码：写线圈开关。 06功能码：写单个寄存器值。 16功能码：写多个寄存器值。
recommend-type

【创新未发表】基于matlab粒子群算法PSO-PID控制器优化【含Matlab源码 9659期】.zip

CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，尽我所能，为你服务； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除main.m的其他m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 CSDN博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 智能优化算法优化PID系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化PID 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化PID 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化PID 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化PID 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化PID 4.4.6 其他优化算法优化PID
recommend-type

Angular实现MarcHayek简历展示应用教程

资源摘要信息:"MarcHayek-CV:我的简历的Angular应用" Angular 应用是一个基于Angular框架开发的前端应用程序。Angular是一个由谷歌（Google）维护和开发的开源前端框架，它使用TypeScript作为主要编程语言，并且是单页面应用程序（SPA）的优秀解决方案。该应用不仅展示了Marc Hayek的个人简历，而且还介绍了如何在本地环境中设置和配置该Angular项目。 知识点详细说明： 1. Angular 应用程序设置： - Angular 应用程序通常依赖于Node.js运行环境，因此首先需要全局安装Node.js包管理器npm。 - 在本案例中，通过npm安装了两个开发工具：bower和gulp。bower是一个前端包管理器，用于管理项目依赖，而gulp则是一个自动化构建工具，用于处理如压缩、编译、单元测试等任务。 2. 本地环境安装步骤： - 安装命令`npm install -g bower`和`npm install --global gulp`用来全局安装这两个工具。 - 使用git命令克隆远程仓库到本地服务器。支持使用SSH方式（`***:marc-hayek/MarcHayek-CV.git`）和HTTPS方式（需要替换为具体用户名，如`git clone ***`）。 3. 配置流程： - 在server文件夹中的config.json文件里，需要添加用户的电子邮件和密码，以便该应用能够通过内置的联系功能发送信息给Marc Hayek。 - 如果想要在本地服务器上运行该应用程序，则需要根据不同的环境配置（开发环境或生产环境）修改config.json文件中的“baseURL”选项。具体而言，开发环境下通常设置为“../build”，生产环境下设置为“../bin”。 4. 使用的技术栈： - JavaScript：虽然没有直接提到，但是由于Angular框架主要是用JavaScript来编写的，因此这是必须理解的核心技术之一。 - TypeScript：Angular使用TypeScript作为开发语言，它是JavaScript的一个超集，添加了静态类型检查等功能。 - Node.js和npm：用于运行JavaScript代码以及管理JavaScript项目的依赖。 - Git：版本控制系统，用于代码的版本管理及协作开发。 5. 关于项目结构： - 该应用的项目文件夹结构可能遵循Angular CLI的典型结构，包含了如下目录：app（存放应用组件）、assets（存放静态资源如图片、样式表等）、environments（存放环境配置文件）、server（存放服务器配置文件如上文的config.json）等。 6. 开发和构建流程： - 开发时，可能会使用Angular CLI来快速生成组件、服务等，并利用热重载等特性进行实时开发。 - 构建应用时，通过gulp等构建工具可以进行代码压缩、ES6转译、单元测试等自动化任务，以确保代码的质量和性能优化。 7. 部署： - 项目最终需要部署到服务器上，配置文件中的“baseURL”选项指明了服务器上的资源基础路径。 8. 关于Git仓库： - 压缩包子文件的名称为MarcHayek-CV-master，表明这是一个使用Git版本控制的仓库，且存在一个名为master的分支，这通常是项目的主分支。 以上知识点围绕Angular应用“MarcHayek-CV:我的简历”的创建、配置、开发、构建及部署流程进行了详细说明，涉及了前端开发中常见的工具、技术及工作流。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）

![深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）](https://d8it4huxumps7.cloudfront.net/uploads/images/65e82a01a4196_dangling_pointer_in_c_2.jpg?d=2000x2000) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 内存溢出的概念及影响 内存溢出，又称
recommend-type

Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

在Java中，你可以使用`java.time`包中的类来处理日期和时间，包括格式化和调整。下面是一个示例，展示了如何根据给定的日期字符串（假设格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"）进行这样的处理： ```java import java.text.SimpleDateFormat; import java.time.LocalDateTime; import java.time.ZoneId; import java.time.ZonedDateTime; public class Main { public static void main(String[] args
recommend-type

Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。