im = im[None]

时间: 2023-11-21 09:03:55 浏览: 49
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Python库 | im2dhist-0.1.0.6-py3-none-any.whl

这行代码是将数组 im 的维度扩展一维。通常情况下，神经网络的输入数据是以 batch 的形式输入的，也就是一次输入多个数据样本。而每个数据样本的输入都是一个张量，通常是一个多维数组。在这个过程中，需要将每个数据样本的张量维度保持一致，因此，如果输入的张量是三维的，需要将其扩展为四维的，增加一维 batch 维。这行代码的作用就是将 im 这个三维数组扩展为四维，添加一个 batch 维。
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《PyPI官网下载：animapp-0.1.5.3-py3-none-any.whl——深入了解Python库的发布与安装》 PyPI（Python Package Index），是Python开发者的重要资源库，它为全球的Python开发者提供了无数的第三方库，使得开发工作...

# Run inference model.warmup(imgsz=(1 if pt or model.triton else bs, 3, *imgsz)) # warmup seen, windows, dt = 0, [], (Profile(), Profile(), Profile()) for path, im, im0s, vid_cap, s in dataset: with dt[0]: im = torch.from_numpy(im).to(model.device) im = im.half() if model.fp16 else im.float() # uint8 to fp16/32 im /= 255 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if len(im.shape) == 3: im = im[None] # expand for batch dim

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于运行推理。具体来说，它使用指定的图像大小对模型进行预热。然后，它迭代数据集中的每个图像，并计算处理、推理和非最大抑制的时间。对于每个图像，它将图像转换为张量，并将其移动...

line 39, in detect_ssd _im = im.copy() AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'copy'

在你的情况下，错误是在第39行的im.copy()中发生的，因为im是NoneType对象，没有copy()方法。要解决这个问题，你需要确保在调用im.copy()之前，im已经被正确地赋值为一个图像对象。 以下是一些可能导致这个...

帮我继续写代码，实现一条线双线计数的功能。 while True: # 读取每帧图片 _, im = capture.read() if im is None: break # 缩小尺寸 im = cv2.resize(im, (width // 2, height // 2)) list_bboxs = [] # 更新跟踪器 # 跟踪器传入检测的模型和处理之后的图片 output_image_frame, list_bboxs = objtracker.update(detector, im) # 输出图片 output_image_frame = cv2.add(output_image_frame, color_polygons_image) if len(list_bboxs) > 0:

Certainly! Here's a continuation of the code to implement the line counting functionality: python # Iterate through each bounding box detected for bbox in list_bboxs: x, y, w, h = bbox ...

def currency_convert(im,er): if er == "USD": rate = 6.77 out = im*er return out elif er == "CNY": rate = 1 / 6.77 out = im*er return out else: return None er = input() im= float(input()) outed = currency_convert(im, er) if outed is None: print("不支持该种货币！") else: print("转换后的金额：{:.2f}".format(out))请帮我修改

def currency_convert(im, er): if er == "USD": rate = 6.77 out = im / rate return out elif er == "CNY": rate = 1 / 6.77 out = im * rate return out else: return None er = input("请输入汇率...

def currency_convert(im,er): if unit == "USD": rate = 6.77 out = im*er return out elif unit == "CNY": rate = 1 / 6.77 out = im*er return out else: return None er = input() im= float(input()) outed = currency_convert(im, er) if outed is None: print("不支持该种货币！") else: print("转换后的金额：{:.2f}".format(out))请帮我修改

def currency_convert(unit, im, er): if unit == "USD": rate = 6.77 out = im * rate / er return out elif unit == "CNY": rate = 1 / 6.77 out = im * rate * er return out else: return None unit ...

im.load() if im.readonly: im._copy() # make it writeable blend = 0 if mode is None: mode = im.mode if mode != im.mode: if mode == "RGBA" and im.mode == "RGB": blend = 1 else: msg = "mode mismatch" raise ValueError(msg) if mode == "P": self.palette = im.palette else: self.palette = None self._image = im self.im = im.im self.draw = Image.core.draw(self.im, blend) self.mode = mode if mode in ("I", "F"): self.ink = self.draw.draw_ink(1) else: self.ink = self.draw.draw_ink(-1) if mode in ("1", "P", "I", "F"): # FIXME: fix Fill2 to properly support matte for I+F images self.fontmode = "1" else: self.fontmode = "L" # aliasing is okay for other modes self.fill = False西边是这段代码的错误，应该怎么修改 File "F:\ana\anaconda3\envs\torch\lib\site-packages\PIL\ImageDraw.py", line 62, in __init__ im.load() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'load'

根据代码的错误提示，'numpy.ndarray'对象没有'load'属性，所以你需要将im对象更改为一个PIL图像对象，而不是一个numpy数组对象。 你可以使用PIL库中的Image.fromarray()方法将numpy数组转换为PIL图像对象，然后...

设置具体回收时间，如下代码怎样让它回收内存？：def grab_screen(self,region=None): with ImageGrab.grab() as im: self.im_size = im.size im_bytes = im.tobytes() im.close() del im gc.collect() return im_bytes

def grab_screen(self, region=None): with ImageGrab.grab() as im: self.im_size = im.size im_bytes = im.tobytes() im.close() del im gc.collect() return im_bytes 请注意，手动触发垃圾回收机制...

rom osgeo import gdal import copy import numpy as np from PIL import Image from tqdm import tqdm # read image def readTif(fileName): dataset = gdal.Open(fileName) if dataset == None: print(fileName + "文件无法打开") width = dataset.RasterXSize # 栅格矩阵的列数 height = dataset.RasterYSize # 栅格矩阵的行数 data = dataset.ReadAsArray(0, 0, width, height) return data, dataset # 保存tif文件函数 def writeTiff(im_data, im_geotrans, im_proj, path): if 'int8' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_Byte elif 'int16' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_UInt16 else: datatype = gdal.GDT_Float32 if len(im_data.shape) == 3: im_bands, im_height, im_width = im_data.shape elif len(im_data.shape) == 2: im_data = np.array([im_data]) im_bands, im_height, im_width = im_data.shape # 创建文件 driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") dataset = driver.Create(path, int(im_width), int(im_height), int(im_bands), datatype) if (dataset != None): dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) # 写入仿射变换参数 dataset.SetProjection(im_proj) # 写入投影 for i in range(im_bands): dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i]) del dataset

你可以使用 Lua 的 io 库来读取和写入文件。以下是一个简单的 Lua 脚本，可以将 lvmvm 文件转换为 txt 文件： lua -- 打开 lvmvm 文件 local f = io.open("input.lvmvm", "rb") -- 读取文件内容 ...

File "D:\anaconda\envs\visionpro\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 1044, in convert im = self.im.quantize(colors) ValueError: image has wrong mode

这个错误通常是因为 PIL 库中的 quantize() 方法只能用于某些特定的图像模式，例如 P ...im = im.quantize(colors=256, method=0, kmeans=1, palette=None, dither=1, alpha=None) 这应该可以解决你遇到的问题。

im3 = im.copy() AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'copy'

这个错误通常是因为im对象为None，而None没有copy()方法。这可能是因为你没有正确加载或读取图像文件，或者文件路径不正确。你需要检查文件路径是否正确，确保你已经正确地加载了图像文件。如果问题仍然存在，你可以...

解释如下代码：def appendimages(im1,im2): """ Return a new image that appends the two images side-by-side. """ # select the image with the fewest rows and fill in enough empty rows rows1 = im1.shape[0] rows2 = im2.shape[0] if rows1 < rows2: im1 = np.concatenate((im1,np.zeros((rows2-rows1,im1.shape[1]))), axis=0) elif rows1 > rows2: im2 = np.concatenate((im2,np.zeros((rows1-rows2,im2.shape[1]))), axis=0) # if none of these cases they are equal, no filling needed. return np.concatenate((im1,im2), axis=1)

输入为两个图像(im1和im2)，输出为拼接后的图像。 该函数首先获取两个图像的行数(rows1和rows2)，然后比较它们的行数。如果第一个图像的行数(rows1)小于第二个图像的行数(rows2)，则在第一个图像的底部添加足够的...

解释 input_spec = [{ "image": InputSpec( shape=[None] + image_shape, name='image'), "im_shape": InputSpec( shape=[None, 2], name='im_shape'), "scale_factor": InputSpec( shape=[None, 2], name='scale_factor') }]

具体来说，这个模型接受三个输入：image、im_shape和scale_factor。其中，image是一个变长的二维张量，表示输入的图片；im_shape是一个形状为(N, 2)的张量，表示输入图片的原始形状；scale_factor是一个形状为(N, 2)...

def is_end_point_near_edge(l: np.array([]), im_w, im_h, thr=2.5): x = l[-1][0] y = l[-1][1] if 0 <= x < thr: if 0 <= y < im_h - thr: return 1 elif im_h - thr <= y < im_h: return 2 elif thr <= x <= im_w - thr: if 0 <= y < im_h - thr: return 0 elif im_h - thr <= y < im_h: return 3 elif im_w - thr < x < im_w: if 0 <= y < im_h - thr: return 5 elif im_h - thr <= y < im_h: return 4 else: raise ConnectionError('point_position_out_of_pic') return None

如果点在图片边缘附近，则返回相应的数字，否则返回 None。具体返回的数字含义如下： - 0：点不靠近图片边缘； - 1：点靠近图片左边缘； - 2：点靠近图片下边缘； - 3：点靠近图片右边缘； - 4：点靠近图片上边缘；...

class Convolution: def __init__(self, W, b, stride=1, pad=0): self.W = W self.b = b self.stride = stride self.pad = pad # 中间数据（backward时使用） self.x = None self.col = None self.col_W = None # 权重和偏置参数的梯度 self.dW = None self.db = None def forward(self, x): FN, C, FH, FW = self.W.shape N, C, H, W = x.shape out_h = 1 + int((H + 2*self.pad - FH) / self.stride) out_w = 1 + int((W + 2*self.pad - FW) / self.stride) col = im2col(x, FH, FW, self.stride, self.pad) col_W = self.W.reshape(FN, -1).T out = np.dot(col, col_W) + self.b out = out.reshape(N, out_h, out_w, -1).transpose(0, 3, 1, 2) self.x = x self.col = col self.col_W = col_W return out def backward(self, dout): FN, C, FH, FW = self.W.shape dout = dout.transpose(0,2,3,1).reshape(-1, FN) self.db = np.sum(dout, axis=0) self.dW = np.dot(self.col.T, dout) self.dW = self.dW.transpose(1, 0).reshape(FN, C, FH, FW) dcol = np.dot(dout, self.col_W.T) dx = col2im(dcol, self.x.shape, FH, FW, self.stride, self.pad) return dx

这段代码定义了 Convolution 类的前向传播和反向传播方法，其中前向传播方法 forward 接受输入张量 x，返回卷积层的输出张量 out。在前向传播方法中，它首先计算输出张量 out 的高度和宽度，然后将输入张量 x 转换成...

这个代码怎么让im.show的图片保存到文件夹里# -*- coding: UTF-8 -*- import cv2 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont img = cv2.imread("6/00.jpg") # 原图灰度转换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) for i in range(1, 21): t1 = cv2.cvtColor(cv2.imread("7/" + str(i) + ".jpg"), cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 直方图计算的函数，反应灰度值的分布情况 hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0.0, 255.0]) h1 = cv2.calcHist([t1], [0], None, [256], [0.0, 255.0]) # 相关性计算，采用相关系数的方式 result = cv2.compareHist(hist, h1, method=cv2.HISTCMP_CORREL) im = Image.open("7/" + str(i) + ".jpg") draw = ImageDraw.Draw(im) fnt = ImageFont.truetype(r'simsun.ttc', 30) # 这里视作》=0.95认为相似，即合格 if result >= 0.95: draw.text((5, 10), u'合格', fill='red', font=fnt) else: draw.text((5, 10), u'不合格', fill='red', font=fnt) im.show("result" + str(i) + ".jpg")

可以使用im.save()来将图片保存到指定的文件夹中。例如，如果你想将im.show()的图片保存到名为“my_folder”的文件夹中，可以按照以下步骤操作： 1. 在代码中添加一个新的变量“save_dir”，来存储保存图片的目录...

这个代码怎么不让图片显示出来并把合格的图片放到一个文件夹里，把不合格的图片放到另一个文件夹# -- coding: UTF-8 -- import cv2 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont img = cv2.imread("6/00.jpg") # 原图灰度转换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) for i in range(1, 21): t1 = cv2.cvtColor(cv2.imread("7/" + str(i) + ".jpg"), cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 直方图计算的函数，反应灰度值的分布情况 hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0.0, 255.0]) h1 = cv2.calcHist([t1], [0], None, [256], [0.0, 255.0]) # 相关性计算，采用相关系数的方式 result = cv2.compareHist(hist, h1, method=cv2.HISTCMP_CORREL) im = Image.open("7/" + str(i) + ".jpg") draw = ImageDraw.Draw(im) fnt = ImageFont.truetype(r'simsun.ttc', 30) # 这里视作》=0.95认为相似，即合格 if result >= 0.95: draw.text((5, 10), u'合格', fill='red', font=fnt) else: draw.text((5, 10), u'不合格', fill='red', font=fnt) im.show("result" + str(i) + ".jpg")

里？ 要让图片显示出来，可能需要检查代码中的路径是否正确，图片是否存在，并确保代码在正确的环境中运行。如果要将合格和不合格的图片分别放到不同的文件夹中，需要进行条件判断，如使用if语句判断图片是否合格，...
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