给出的是GAE上的以下模型:avatar=db.BlobProperty()通过调用图像实例属性高度或宽度(seedocumentation):height=profile.avatar.height抛出以下错误:AttributeError:'Blob'objecthasnoattribute'height'PIL已安装。 最佳答案 如果图像存储在BlobProperty中，则数据存储在数据存储中，如果profile是您的实体，则高度可以通过以下方式访问:fromgoogle.appengine.apiimportimageshe
我正在尝试使用pygit2在git裸存储库中执行与gitlogfilename等效的操作。该文档仅解释了如何像这样执行gitlog:frompygit2importGIT_SORT_TIMEforcommitinrepo.walk(oid,GIT_SORT_TIME):print(commit.hex)你有什么想法吗？谢谢编辑:我现在有这样的事情，或多或少是精确的:frompygit2importGIT_SORT_TIME,Repositoryrepo=Repository('/path/to/repo')defiter_commits(name):last_commit=Nonela
我有一个蠕虫的二进制图像(blob提取效果很好)。我有兴趣在blob(蠕虫)上拟合一条中心线。到目前为止我想到了这个:从多边形开始(在图像中提取blob的轮廓之后)我应用了voronoi计算并丢弃了多边形(蓝色)之外的所有顶点，这给了我黑色中心线我可以进一步使用它来拟合平滑的中心线。但是，此计算一点也不稳健(由于移除了不在多边形内部的voronoi顶点？)有人知道获取多边形中心线或blob对象(二值图像)中心线的算法工作流程吗？(骨架化？使用内边中点的多边形三角剖分)这是一个演示: 最佳答案 我找到了更好的解决方案:skeltoni
我正在开发一个程序，该程序将跟踪二进制Blob中心的点，类似于弯曲的五彩纸屑。稍后我将用三次样条曲线拟合这些点。作为计划的一部分，我需要:-创建一个二维向量，对二值图像中的斜线进行采样，-计算沿五彩纸屑团每个位置使用的角度。以下是一些图像示例，以及所追踪点的草图:找到黑色五彩纸屑垂直部分的中心很简单。假设你在一个黑色像素中，找到左右白色边缘，中间是它们之间距离的一半。这样做很容易，因为用于进行上述计算的二维向量只是图像的一行。但是五彩纸屑并不总是笔直垂直排列!有时它们是弯曲的，或水平对齐的。这里需要的是一个2d向量，它以一定角度切割五彩纸屑的一部分。从图像中采样这个有角度的矢量的最有效
我正在使用MicrosoftAzureSDKforPython在项目中。我想将Blob从一个容器移动或复制到另一个容器。例如https://demostorage.blob.core.windows.net/image-container/pretty.jpg我想把这个blob移动到https://demostorage.blob.core.windows.net/demo-container/我在pythonSDK中找到了以下方法，但无法理解。defcopy_blob(self,container_name,blob_name,...):我该怎么做？谢谢
我在尝试使用我在scikitlearn中构建的模型进行预测时遇到此错误。我知道有很多关于此的问题，但我的问题似乎与他们不同，因为我在输入和模型特征之间大相径庭。这是我训练模型的代码(仅供引用，.csv文件有45列，其中一列是已知值):importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportensemblefromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorfromsklearn.externalsimportjoblibdf=pd.read_c
我正在使用plone.app.blob将大型ZODB对象存储在blobstorage目录中。这减少了Data.fs的大小压力，但我还没有找到任何关于备份此数据的建议。我已经通过将网络备份工具指向repozo备份目录来备份Data.fs。我应该简单地将那个工具指向blobstorage目录来备份我的blob吗？如果在复制过程中重新打包数据库或添加和删除blob怎么办？blobstorage目录中是否有必须按特定顺序复制过来的文件？ 最佳答案 对Data.fs进行repozo备份，然后对blobstorage目录进行rsync应该是安全
有人能告诉我是否可以直接从Azureblob存储中读取csv文件作为流并使用Python对其进行处理吗？我知道它可以使用C#.Net(如下所示)来完成，但想知道Python中的等效库来执行此操作。CloudBlobClientclient=storageAccount.CreateCloudBlobClient();CloudBlobContainercontainer=client.GetContainerReference("outfiles");CloudBlobblob=container.GetBlobReference("Test.csv");*
我有一个包含全年数据的时间序列数据集(日期是索引)。每15分钟(全年)测量一次数据，这导致每天有96个时间步长。数据已经标准化。变量是相关的。除VAR外的所有变量都是天气指标。VAR在一天和一周内是季节性的(因为它在周末看起来有点不同，但每个周末都差不多)。VAR值是固定的。我想预测接下来两天(提前192步)和接下来7天(提前672步)的VAR值。这是数据集的样本:DateIdxVARdewpthumpresstemp2017-04-1700:00:000.3693970.1550390.3867920.1967210.2388892017-04-1700:15:000.3632140
我有图像特征提取问题。输入图像是二进制的(黑色和白色)，可能包含面积和长宽比大致已知的Blob。这些需要使用一些最佳拟合算法与椭圆拟合。示例输入:期望的输出:可能有多个blob(零个或多个)，数量事先未知。所有Blob的大致面积和纵横比是已知的(并且是相同的)。图像中有多少，它们的位置、方向和实际大小是我要查找的内容。根据实际发现的大小和纵横比，输出应该是每个Blob的最佳椭圆。让这件事变得困难的是噪音和可能的重叠。有噪音的例子:有重叠和噪音的例子:嘈杂的图像可能在Blob中有孔洞，周围还散布着其他小Blob。其他小Blob未计算在内，因为它们太小并且没有足够密集地覆盖任何区域以被视为
