今天在做阈值分割算法实验时，出现了如下错误。传入的的图像是经过中值滤波后的图像，原以为在进行滤波时进行了灰度化处理，就不需要在这里进行灰度转换了，但是经过多次排查后发现，是因为在传入经过中值滤波后的图像，没有加入灰度化处理。将传入图像经过灰度化处理，运行以下代码无异常。

Android报错之Couldnotresolveallfilesforconfiguration':app:debugRuntimeClasspath'.解决方法如下1.在Project的build.gradle的两处加入google()解决方法如下1.在Project的build.gradle的两处加入google()//Top-levelbuildfilewhereyoucanaddconfigurationoptionscommontoallsub-projects/modules.buildscript{repositories{google()jcenter()}dependenc

UnityError:Inordertobuildaplayergoto‘PlayerSettings…’toresolvetheincompatibilitybetweentheColorSpaceandthecurrentsettings.在Unity中切换安卓平台时，出现这个问题，修改PlayerSetting–>OtherSettings–>ColorSpace*-->Gamma比心~

cmd查看是否使用代理gitconfig--globalhttp.proxy取消代理gitconfig--global--unsethttp.proxy即可成功修改。但是，我在拉取代码时又报错，git提示Can'tupdate(masterhasnotrackedbranch)，原因是本地分支和远程分支没有关联，需要关联远程分支。解决方法为执行gitpush--set-upstreamoriginmaster这样本地分支就和远程master分支关联了。

文章目录一、前言二、问题分析与解决2.1最初的想法2.2编译一、前言在复现论文代码的时候，遇到了这样的一个错误：Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/wangzhenkuan/CORA-master/main.py",line22,inmodule>frommodelsimportbuild_modelFile"/home/wangzhenkuan/CORA-master/models/__init__.py",line1,inmodule>from.fast_detrimportbuildFile"/home/wangzhenkuan/CORA-m

解决方案：升级glibc到2.28版本wgethttps://mirror.bjtu.edu.cn/gnu/libc/glibc-2.28.tar.xztar-xfglibc-2.28.tar.xz-C/usr/local/cd/usr/local/glibc-2.28/mkdirbuildcdbuild/../configure--prefix=/usr/local/glibc-2.28运行到…/configure--prefix=/usr/local/glibc-2.28时报错报错1：configure:error:in`/root/test/glibc-2.28/build’:confi

解决方案：升级glibc到2.28版本wgethttps://mirror.bjtu.edu.cn/gnu/libc/glibc-2.28.tar.xztar-xfglibc-2.28.tar.xz-C/usr/local/cd/usr/local/glibc-2.28/mkdirbuildcdbuild/../configure--prefix=/usr/local/glibc-2.28运行到…/configure--prefix=/usr/local/glibc-2.28时报错报错1：configure:error:in`/root/test/glibc-2.28/build’:confi

np.objectwasadeprecatedaliasforthebuiltinobject.Toavoidthiserrorinexistingcode,useobjectbyitself.Doingthiswillnotmodifyanybehaviorandissafe.高版本的numpynp.object弃用了，把np.object改成object，或者降低numpy版本

最近在搞视频检测问题，在用到将视频分帧保存为图片时，图片可以保存，但是会出现(-215:Assertionfailed)!_img.empty()infunction'cv::imwrite'问题而不能正常运行，在检查代码、检查路径等措施均无果后，了解了视频分帧的原理后，才解决了问题，就这一个问题，解决了两天才解决，心态炸裂。缺少分帧结束的判断条件，在写入前，加上：ifframeisNone;      breakelse:#导入必备的文件库importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取视频并分帧为图片defvideo_to_fr

这个原因是torchvision的版本太久了，这个InterpolationMode是新版本中的函数，报错前的版本：torchvision=0.2.2torch=1.8.2解决办法：pipinstalltorchvision==0.9.1这个完全没有任何副作用，升级更高版本的，可能会卸载你之前的torch，比较麻烦。