Error in port widths or dimensions. Invalid dimension has been specified for input ' SFunction '.

时间: 2024-04-03 19:36:27 浏览: 248
这个错误通常是由于Simulink模型中的端口宽度或维度设置错误引起的。在Simulink中，每个模块的输入和输出端口都有一个预定义的宽度和维度，这些属性必须与相应的信号或数据类型匹配。 下面是一些可能导致此错误的原因和解决方法： 1. 端口宽度不匹配：检查模型中连接到输入和输出端口的信号或数据类型。确保它们的宽度匹配。如果不匹配，请使用Signal Builder或其他适当的工具来调整信号宽度。 2. 端口维度不匹配：检查信号或数据类型的维度是否正确。如果信号或数据是矩阵或数组，则需要确保其维度与端口定义匹配。可以使用Matrix Concatenate或其他适当的工具来调整维度。 3. 自定义S函数错误：如果使用自定义的S函数，可能需要检查其实现和参数设置是否正确。确保输入和输出端口的宽度和维度与模型定义匹配。 4. 模块参数设置错误：某些Simulink模块可能包含参数设置，这些参数可能会影响端口宽度和维度。检查每个模块的参数设置，并确保它们与模型定义匹配。 总之，要解决这个错误，需要仔细检查模型中所有端口和信号的宽度和维度设置，并确保它们与模型定义匹配。如果仍然存在问题，可以尝试使用Simulink诊断工具来找到问题的根源。
相关问题

rror in port widths or dimensions. Invalid dimension has been specified for input ' SFunction '.

这个错误通常是由于Simulink模型中的端口宽度或维度设置错误引起的。在Simulink中，每个模块的输入和输出端口都有一个预定义的宽度和维度，这些属性必须与相应的信号或数据类型匹配。 下面是一些可能导致此错误的原因和解决方法： 1. 端口宽度不匹配：检查模型中连接到输入和输出端口的信号或数据类型。确保它们的宽度匹配。如果不匹配，请使用Signal Builder或其他适当的工具来调整信号宽度。 2. 端口维度不匹配：检查信号或数据类型的维度是否正确。如果信号或数据是矩阵或数组，则需要确保其维度与端口定义匹配。可以使用Matrix Concatenate或其他适当的工具来调整维度。 3. 自定义S函数错误：如果使用自定义的S函数，可能需要检查其实现和参数设置是否正确。确保输入和输出端口的宽度和维度与模型定义匹配。 4. 模块参数设置错误：某些Simulink模块可能包含参数设置，这些参数可能会影响端口宽度和维度。检查每个模块的参数设置，并确保它们与模型定义匹配。 总之，要解决这个错误，需要仔细检查模型中所有端口和信号的宽度和维度设置，并确保它们与模型定义匹配。如果仍然存在问题，可以尝试使用Simulink诊断工具来找到问题的根源。

Error in port widths or dimensions. 'Output Port 1' of 'modern_atoma/Mux' is a one dimensional vector with 3 elements. Component:Simulink | Category:Model error Error in port widths or dimensions. Invalid dimension has been specified for 'Input Port 1'

这个错误可能是由于您的模型中有一个 Mux 模块的输出端口的维度与其中一个输入端口的维度不兼容引起的。您需要检查 Mux 模块的输出端口的维度是否与其连接的所有输入端口的维度匹配。您还可以检查模型中是否有其他错误，例如维度不匹配或未连接的端口。您可以查看模型中的错误报告，以获取更多详细信息，并对模型进行修复。
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error in port widths or dimens

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img = imread(r'I:\\18Breakageratecalculation\\mask-slic use\\maskSLIC-master\\1\\056.jpg') # The ROI is also stored as an image for viewing convenience # But the roi input input maskSLIC should be a binary image with the same spatial # Dimensions as the image (in this case 300x451) roi = imread(r'I:\\18Breakageratecalculation\\mask-slic use\\maskSLIC-master\\1\\0562.png') # The alpha channel is used to store the ROI in this case and is converted into a logical array of 0s and 1s roi = roi[:, :, 3] > 0 # Alternatively a mask could be created manually with for example a disk: # roi = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1])) # a, b = 150, 150 # r = 100 # y,x = np.ogrid[-a:img.shape[0]-a, -b:img.shape[1]-b] # mask = x*x + y*y <= r*r # roi[mask] = 1 # ~~~~~~~~~~~~ Example 1: maskSLIC ~~~~~~~~~~~~~ t1 = time.time() # Note that compactness is defined differently because a grid is not used. Lower compactness for maskSLIC is equivalent segments = seg.slic(img, compactness=10, seed_type='nplace', mask=roi, n_segments=120, recompute_seeds=True, plot_examples=True, enforce_connectivity=True) print("Time: {:.2f} s".format(time.time() - t1)) plt.figure() plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) plt.contour(roi, contours=1, colors='red', linewidths=0.5) plt.axis('off') # ~~~~~~~~~~~ Example 2: SLIC ~~~~~~~~~~~~~~~~~ t1 = time.time() segments = seg.slic(img, compactness=10, seed_type='grid', n_segments=100, plot_examples=False, enforce_connectivity=True) # segments[roi==0] = -1 print("Time: {:.2f} s".format(time.time() - t1)) plt.figure() plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) plt.contour(roi, contours=1, colors='red', linewidths=1) plt.axis('off') plt.show() plt.show()怎么保存结果

plt.contour(roi, contours=1, colors='red', linewidths=0.5) plt.axis('off') plt.savefig('example1.png') # 保存图片 plt.show() 这样就会在当前路径下生成一个名为example1.png的图片文件，其中包含分割...

bbox = ndimage.find_objects(stack) widths = [] depths = [] for obj in bbox: # 计算对象在每个轴上的最大宽度和最大深度 subarray = stack[obj] width = subarray.shape[0] depth = subarray.shape[1] for axis in range(1, subarray.ndim): proj = np.max(subarray, axis=axis) proj_bbox = ndimage.find_objects(proj > 0.5) if len(proj_bbox) > 0: proj_width = proj_bbox[0][0].stop - proj_bbox[0][0].start proj_depth = proj_bbox[0][1].stop - proj_bbox[0][1].start if proj_width > width: width = proj_width if proj_depth > depth: depth = proj_depth widths.append(width) depths.append(depth)详细解释每行代码的意思

16. widths.append(width) 将当前子数组在 x 轴上的最大宽度存储在 widths 列表中。 17. depths.append(depth) 将当前子数组在 y 轴上的最大深度存储在 depths 列表中。 最终，widths 和 depths ...

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function [mag,ax,ay, or] = Canny(im, sigma) % Magic numbers GaussianDieOff = .0001; % Design the filters - a gaussian and its derivative pw = 1:30; % possible widths ssq = sigma^2; width = find(exp(-(pw.*pw)/(2*ssq))>GaussianDieOff,1,'last'); if isempty(width) width = 1; % the user entered a really small sigma end gau=fspecial('gaussian',2*width+1,1); % Find the directional derivative of 2D Gaussian (along X-axis) % Since the result is symmetric along X, we can get the derivative along % Y-axis simply by transposing the result for X direction. [x,y]=meshgrid(-width:width,-width:width); dgau2D=-x.*exp(-(x.*x+y.*y)/(2*ssq))/(pi*ssq); % Convolve the filters with the image in each direction % The canny edge detector first requires convolution with % 2D gaussian, and then with the derivitave of a gaussian. % Since gaussian filter is separable, for smoothing, we can use % two 1D convolutions in order to achieve the effect of convolving % with 2D Gaussian. We convolve along rows and then columns. %smooth the image out aSmooth=imfilter(im,gau,'conv','replicate'); % run the filter across rows aSmooth=imfilter(aSmooth,gau','conv','replicate'); % and then across columns %apply directional derivatives ax = imfilter(aSmooth, dgau2D, 'conv','replicate'); ay = imfilter(aSmooth, dgau2D', 'conv','replicate'); mag = sqrt((ax.*ax) + (ay.*ay)); magmax = max(mag(:)); if magmax>0 mag = mag / magmax; % normalize end or = atan2(-ay, ax); % Angles -pi to + pi. neg = or<0; % Map angles to 0-pi. or = or.*~neg + (or+pi).*neg; or = or*180/pi; % Convert to degrees. end

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