修改为每行，histogram = np.zeros(width) for i in range(width): count = 0 for j in range(height): if img[j, i] > 0: count += 1 histogram[i] = count

好的，我已经理解了您的修改要求，将代码修改为每行一个语句的形式，如下所示：

histogram = np.zeros(width)
for i in range(width):
    count = 0
    for j in range(height):
        if img[j, i] > 0:
            count += 1
    histogram[i] = count

请注意，我已经将代码进行了格式化以便更好地阅读。这段代码的功能是计算给定二进制图像的垂直投影直方图。具体来说，它遍历图像的每一列，计算该列中非零像素的数量，然后将结果存储在 `histogram` 数组中。

相关问题

将程序修改为遍历每行图像histogram = np.zeros(width) for i in range(width): count = 0 for j in range(height): if img[j, i] > 0: count += 1 histogram[i] = count

好的，您想要将程序修改为遍历每行图像，以下是修改后的代码：

histogram = np.zeros(height)
for i in range(height):
    count = 0
    for j in range(width):
        if img[i, j] > 0:
            count += 1
    histogram[i] = count

这段代码的功能与之前的代码类似，但是它遍历了图像的每一行，计算了每一行中非零像素的数量，并将结果存储在 `histogram` 数组中。请注意，由于我们现在是遍历每一行，因此在计算中使用的索引已被调换，即 `img[i, j]` 代表第 i 行、第 j 列的像素值。

程序执行报错ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape，修改程序histogram = np.zeros(height) for i in range(height): count = 0 for j in range(width): if img[i, j] > 0: count += 1 histogram[i] = count

这个错误通常表示在进行元素级别的运算（如加、减、乘、除等）时，两个数组的形状不兼容。在您的代码中，我猜测错误可能是由于 `histogram` 数组的形状与 `count` 变量不兼容引起的。

请确保 `histogram` 数组的形状与 `count` 变量兼容。如果您的 `count` 变量是一个标量值，那么您需要将 `histogram` 数组的形状设置为 `(height,)`，即一个一维数组。如果 `count` 变量是一个一维数组，那么您需要将 `histogram` 数组的形状设置为与 `count` 数组相同的形状。

以下是一个例子，假设 `count` 变量是一个标量值：

histogram = np.zeros(height)
for i in range(height):
    count = 0
    for j in range(width):
        if img[i, j] > 0:
            count += 1
    histogram[i] = count

如果您的 `count` 变量是一个一维数组，例如 `(width,)`，那么您需要将 `histogram` 数组的形状设置为 `(width,)`，如下所示：

histogram = np.zeros((width,))
for i in range(height):
    count = np.zeros((width,))
    for j in range(width):
        if img[i, j] > 0:
            count[j] += 1
    histogram += count

在这种情况下，我们使用了一个形状为 `(width,)` 的零数组 `count` 来计算每一行中的非零像素数量。然后，我们将 `count` 数组添加到 `histogram` 数组中，以计算整个图像的垂直投影直方图。