cont in enumerate(contours):

时间: 2024-03-26 12:37:36 浏览: 41
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cont3d.m:生成 3d 矩阵的可视化。-matlab开发

这是一个Python中的for循环语句，其中contours是一个可迭代的对象（比如列表、元组等），enumerate()函数会将其转换为一个带有索引和对应元素的枚举对象。循环中的变量cont依次代表contours中的每个元素，而其对应的索引则通过枚举对象的方法获取。在本语句中，循环会执行contours的长度次数，每次循环中的cont都是contours中的一个元素。
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for i in cont: UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x81 in position 163: illegal multibyte sequence

这个错误提示是Unicode解码错误，指出在使用GBK编码时无法解码字节0x81，因为它是一个非法的多字节序列。这个错误通常发生在尝试将一个不兼容的编码格式应用于文本数据时。 解决这个问题的方法之一是使用正确的编码...

上述代码运行后报错Error in contrasts.fit(fit, cont.matrix) : Number of rows of contrast matrix must match number of coefficients in fit Execution halted，请进行修改和分析

根据报错信息，这个错误通常是由于对比矩阵的行数与拟合模型的系数数量不匹配导致的。要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法： 1. 检查对比矩阵的行数和拟合模型的系数数量是否匹配。确保对比矩阵的行数与系数...

<view class="r-cont">AppID：{{AppID}}</view>

在wxml中，使用双花括号{{}}来插入动态数据，可以在视图中显示AppID的值。...<view class="r-cont">AppID：{{AppID}} 这段代码将在页面中显示一个带有AppID值的视图。请确保在页面的js文件中定义了AppID变量。
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给出宏定义如下： DIF MACRO X,Y MOV AX,X SUB AX,Y ENDM ABSDIF MACRO V1,V2,V3 LOCAL CONT PUSH AX DIF V1,V2 CMP AX,0 JGE CONT NEG AX CONT: MOV V3,AX POP AX ENDM 试展开以下宏调用： ① ABSDIF P1,P2,DISTANCE ② ABSDIF [BX],[SI],[DI]

①展开后的代码如下： PUSH AX MOV AX,P1 ...CONT: MOV DISTANCE,AX POP AX ②展开后的代码如下： PUSH AX MOV AX,[BX] SUB AX,[SI] CMP AX,0 JGE CONT NEG AX CONT: MOV [DI],AX POP AX

for cont in range(10):在python中

例如：for cont in range(10) 将会循环 10 次，因为 range(10) 生成一个从 0 到 9 的数字序列。 ### 回答2： 在Python中，"for cont in range(10)"是一个循环语句，用于重复执行一段代码。代码中的"cont"是一个...

def _construct_imdb(self, cfg): """Constructs the imdb.""" img_dir = self.get_imagedir() assert os.path.exists(img_dir), "{} dir not found".format(img_dir) anno = self.get_anno() # Map class ids to contiguous ids self._class_ids = sorted(list(set(anno.values()))) self._class_id_cont_id = {v: i for i, v in enumerate(self._class_ids)} # Construct the image db self._imdb = [] for img_name, cls_id in anno.items(): cont_id = self._class_id_cont_id[cls_id] im_path = os.path.join(img_dir, img_name) self._imdb.append({"im_path": im_path, "class": cont_id}) logger.info("Number of images: {}".format(len(self._imdb))) logger.info("Number of classes: {}".format(len(self._class_ids)))

接着，使用 _class_id_cont_id 字典将每个类别 id 映射到连续的 id（从 0 开始），以便后续处理。最后，遍历所有标注信息，将图像路径和对应的连续类别 id 存储在 _imdb 列表中。 该方法最后输出日志信息，包括...

'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 79: invalid continuation byte

- *3* [UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xd5 in position 0: invalid cont](https://blog.csdn.net/fengyuyeguirenenen/article/details/129053880)[target="_blank" data-report-click={...

contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到面积最大的连通域的标签 # largest_label = np.argmax(areas[1:]) + 1 # areas第一元素是背景的面积，所以要从除开背景之外的元素中找 areas_cont = np.array([cv2.contourArea(cnt) for cnt in contours]) largest_label = np.argmax(areas_cont) # 提取连通域的坐标点 max_area_contour = contours[largest_label] # 创建一个与掩模大小相同的零矩阵 max_area_mask = np.zeros_like(mask) # 将最大连通域的像素设置为1 cv2.drawContours(max_area_mask, [max_area_contour], -1, 1, thickness=cv2.FILLED) # 获取最大连通域的像素坐标 max_area_coords = np.argwhere(max_area_mask == 1) print(max_area_coords.shape)ada

然后，通过遍历contours列表计算每个连通域的面积，将结果存储在areas_cont数组中。 接下来，使用np.argmax()函数找到areas_cont中面积最大的连通域的索引，该索引即为largest_label。 通过largest_label索引获取...

15:23:44.436 -> --------------- CUT HERE FOR EXCEPTION DECODER --------------- 15:23:44.532 -> 15:23:44.532 -> Soft WDT reset 15:23:44.532 -> 15:23:44.532 -> Exception (4): 15:23:44.532 -> epc1=0x40106871 epc2=0x00000000 epc3=0x00000000 excvaddr=0x00000000 depc=0x00000000 15:23:44.628 -> 15:23:44.628 -> >>>stack>>> 15:23:44.628 -> 15:23:44.628 -> ctx: cont 15:23:44.628 -> sp: 3ffffd30 end: 3fffffd0 offset: 0160 15:23:44.676 -> 3ffffe90: 60000314 00000006 00000044 40202e23 15:23:44.724 -> 3ffffea0: 00000002 3ffee608 3ffee774 40202f11 15:23:44.820 -> 3ffffeb0: 00000048 3ffee774 00000001 3ffee57d 15:23:44.820 -> 3ffffec0: 60000314 00000001 3ffee774 00000002 15:23:44.916 -> 3ffffed0: 3ffef5c4 3ffee556 00000002 402013c0 15:23:44.965 -> 3ffffee0: 00000001 00000048 00000000 402013f4 15:23:45.012 -> 3ffffef0: 3ffee774 3ffee57c 00000002 402017e4 15:23:45.060 -> 3fffff00: 00000000 00000001 3ffee574 3ffef5c4 15:23:45.108 -> 3fffff10: 00000002 00000002 00000000 40201860 15:23:45.156 -> 3fffff20: 3ffee556 00000001 00000001 00000000 15:23:45.204 -> 3fffff30: 00000000 00000003 3ffef5c4 3ffee72c 15:23:45.252 -> 3fffff40: 3fffdad0 3ffee556 3ffee548 402015bc 15:23:45.300 -> 3fffff50: 60000314 00000000 3ffee548 402015e4 15:23:45.396 -> 3fffff60: 3fffdad0 00000000 3ffee548 40201692 15:23:45.396 -> 3fffff70: 00000001 00000048 3ffee548 402010a3 15:23:45.492 -> 3fffff80: 00000000 feefeffe 3ffee774 3ffee72c 15:23:45.492 -> 3fffff90: 3fffdad0 00000000 3ffee574 4020143c 15:23:45.588 -> 3fffffa0: 3ffee55c 00000000 3ffef5c4 3ffee72c 15:23:45.636 -> 3fffffb0: 3fffdad0 00000000 3ffee700 40202300 15:23:45.685 -> 3fffffc0: feefeffe feefeffe 3fffdab0 40100eb1 15:23:45.733 -> <<<stack<<< 15:23:45.733 -> 15:23:45.733 -> --------------- CUT HERE FOR EXCEPTION DECODER --------------- 15:23:45.828 -> H!⸮⸮L^⸮ ⸮⸮@H⸮JG⸮⸮⸮E

这是一个崩溃日志，其中包含了一些异常信息和堆栈跟踪。根据日志显示，发生了软件看门狗复位（Soft WDT reset）。异常（4）的详细信息包括了一些寄存器的值和堆栈跟踪。 这种类型的崩溃可能是由于代码错误、内存...

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