ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-9-30d4162d3ab9> in <module>() ----> 1 contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 2 3 for item in contours: 4 rect = cv2.boundingRect(item) 5 x = rect[0] ValueError: too many values to unpack (expected 2)
时间: 2023-11-22 19:52:39 浏览: 40
这个错误的原因是 `cv2.findContours()` 函数的返回值在 OpenCV 3 和 OpenCV 4 中有所不同。在 OpenCV 4 中, `cv2.findContours()` 返回两个值,分别是轮廓和层级信息。而在 OpenCV 3 中, `cv2.findContours()` 只返回轮廓信息。
因此,如果你使用的是 OpenCV 3,那么你需要将代码修改为:
```python
contours, _ = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
如果你使用的是 OpenCV 4,则可以保留原来的代码不变。
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ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-e77514c20961> in <module> 25 26 # 构建新的数据集 ---> 27 for user_id, group in tqdm(grouped): 28 songs = list(group['song_id']) 29 for i in range(len(songs)): ValueError: too many values to unpack (expected 2)
这是一个 Python 的 ValueError 异常,提示你的代码在执行时出现了错误。具体来说,是因为在第 27 行代码中,你使用了 unpacking 的方式,但是却期望得到 2 个返回值。而实际上,grouped 这个变量返回的值可能不是一个长度为 2 的 tuple。你可以检查一下 grouped 这个变量的类型和值,看看是否符合你的预期。如果不符合,你需要调整代码以适应实际情况。
ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-22-000300cc57e6> in <module> ----> 1 QR(M) <ipython-input-21-01e8d556429b> in QR(A) 6 a = R[j:, j] 7 v = np.zeros(m) ----> 8 v[j:] = a + np.sign(a[0]) * np.linalg.norm(a) * np.eye(m)[j:] 9 v = v / np.linalg.norm(v) 10 H = np.eye(m) - 2 * np.outer(v, v) ValueError: could not broadcast input array from shape (10,10) into shape (10,)会报错
这个错误是因为在计算 `coeff_matrix` 时,使用了未定义的变量 `x`。可以将 `x` 定义为 `sp.symbols('a1:11')`,如下所示:
```
def QR(A):
m, n = A.shape
Q = np.eye(m)
R = A.copy()
for j in range(min(m, n)):
a = R[j:, j]
v = np.zeros(m)
v[j:] = a + np.sign(a[0]) * np.linalg.norm(a) * np.eye(m)[j:]
v = v / np.linalg.norm(v)
H = np.eye(m) - 2 * np.outer(v, v)
Q = Q @ H
R = H @ R
x = sp.symbols('a1:11')
coeff_matrix = sp.Matrix(np.zeros((10, 10)))
for i in range(10):
for j in range(10):
coeff_matrix[i, j] = sp.Matrix(x[i]).coeff(sp.Symbol('a{}'.format(j + 1)))
return(coeff_matrix)
```
这里定义 `x = sp.symbols('a1:11')`,并使用 `sp.Symbol('a{}'.format(j + 1))` 来获取符号变量 `a1` 至 `a10`。