我正在尝试使用一些简单的代码来运行blob检测:img=cv2.imread(args["image"])height,width,channels=img.shapeparams=cv2.SimpleBlobDetector_Params()params.filterByColor=Trueparams.blobColor=0blob_detector=cv2.SimpleBlobDetector(params)keypoints=blob_detector.detect(img)但是我不断收到以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"test2
我需要进行快速查询以查找某个点的特定GPS半径内的所有文档。半径会很小，精度也不是那么重要，所以我不需要考虑球面几何。会有很多写。使用2d索引会比2dsphere获得更好的性能吗？ 最佳答案 如果您在复合地理索引中绝对不需要球面几何或多个字段(请参阅MongoDB手册中关于GeospatialIndexes的注释)，则2d索引会更合适.将坐标保存为传统对(经度、纬度)而不是GeoJSON点也会有轻微的存储优势。这可能不足以显着影响您的写入性能，但这取决于您所说的“大量写入”是什么意思以及这些是否会插入您的I/O限制。我不确定不同地理
我需要进行快速查询以查找某个点的特定GPS半径内的所有文档。半径会很小，精度也不是那么重要，所以我不需要考虑球面几何。会有很多写。使用2d索引会比2dsphere获得更好的性能吗？ 最佳答案 如果您在复合地理索引中绝对不需要球面几何或多个字段(请参阅MongoDB手册中关于GeospatialIndexes的注释)，则2d索引会更合适.将坐标保存为传统对(经度、纬度)而不是GeoJSON点也会有轻微的存储优势。这可能不足以显着影响您的写入性能，但这取决于您所说的“大量写入”是什么意思以及这些是否会插入您的I/O限制。我不确定不同地理
我正在尝试使用OpenCV和Python计算图像(ndarray)中的CannyEdges。slice1=slices[15,:,:]slice1=slice1[40:80,60:100]printslice1.shapeprintslice1.dtypeslicecanny=cv2.Canny(slice1,1,100)输出:(40,40)float64...error:/Users/jmerkow/code/opencv-2.4.6.1/modules/imgproc/src/canny.cpp:49:error:(-215)src.depth()==CV_8Uinfunction
我试图通过取元素的平均值将一个numpy数组分组为更小的大小。比如对一个100x100数组中的每个5x5子数组取平均，以创建一个20x20大小的数组。由于我需要处理大量数据，这是一种有效的方法吗？ 最佳答案 我已经为较小的数组尝试过这个，所以用你的来测试一下:importnumpyasnpnbig=100nsmall=20big=np.arange(nbig*nbig).reshape([nbig,nbig])#100x100small=big.reshape([nsmall,nbig//nsmall,nsmall,nbig//ns
如何获取nD数组中列的长度？例如，我有一个称为a的nD数组。当我打印a.shape时，它返回(1,21)。我想做一个for循环，在数组a的列大小范围内。我如何获得的值 最佳答案 可以得到数组的第二维为:a.shape[1] 关于python/numpy:howtoget2Darraycolumnlength?，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7670226/
一些用户询问过numpy或scipy中图像卷积的速度或内存消耗[1,2,3,4]。从回复和我使用Numpy的经验来看，我认为这可能是numpy与Matlab或IDL相比的主要缺点。到目前为止，没有一个答案解决了整个问题，所以这里是:“在Python中计算2D卷积的最快方法是什么？”常见的python模块是公平的游戏:numpy、scipy和PIL(其他？)。为了具有挑战性的比较，我想提出以下规则:输入矩阵分别为2048x2048和32x32。单精度或double浮点均可接受。不计算将输入矩阵转换为适当格式所花费的时间-仅计算卷积步骤。用您的输出替换输入矩阵是可以接受的(有任何pytho
两个数组:a=numpy.array([[2,3,2],[5,6,1]])b=numpy.array([3,5])c=a*b我想要的是:c=[[6,9,6],[25,30,5]]但是，我收到了这个错误:ValueError:operandscouldnotbebroadcasttogetherwithshapes(2,3)(2)如何将一个nD数组与一维数组相乘，其中len(1D-array)==len(nDarray)？ 最佳答案 需要将数组b转换为(2,1)形状数组，在索引元组中使用None或numpy.newaxis:impor
在发帖之前，我做了很多搜索，发现thisquestion这可能正是我的问题。但是，我尝试了答案中提出的建议，但不幸的是，这并没有解决它，我无法添加评论以请求进一步解释，因为我是这里的新成员。无论如何，我想在Python中使用带有scikit-learn的高斯过程，从一个简单但真实的案例开始(使用scikit-learn文档中提供的示例)。我有一个名为X的2D输入集(8对2个参数)。我有8个对应的输出，收集在一维数组y中。#Inputs:8pointsX=np.array([[p1,q1],[p2,q2],[p3,q3],[p4,q4],[p5,q5],[p6,q6],[p7,q7],[
这个问题在这里已经有了答案:Convertingtwolistsintoamatrix(5个回答)关闭5年前。我有两个numpy一维数组，例如:a=np.array([1,2,3,4,5])b=np.array([6,7,8,9,10])那我怎样才能得到一个二维数组[[1,6],[2,7],[3,8],[4,9],[5,10]]？ 最佳答案 如果你有numpy数组，你可以使用dstack():importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4,5])b=np.array([6,7,8,9,10])c=np.dsta
