Question

我是python的新手，我试图编写一个从图像中提取轮廓的代码，并按照轮廓列表中元素长度的升序排序。当我使用sort（）或list.sort（）时，我得到一个错误：操作数无法与形状一起广播（1776,1,2）（3896,1,2）我怎么能解决这个问题？这是我正在使用的deployment instructions for GitHub Pages。

我得到的错误信息是：

Traceback (most recent call last):

File "/home/dehaoliu/opencv_test/Engineering drawings/example.py", line 19, in <module>
    contours.sort()
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1776,1,2) (3896,1,2)

以下是产生错误的缩短代码：

import cv2
    import numpy as np
    from math import sqrt

name='20_right_5-1'
img = cv2.imread(name+'.JPG')
im = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imwrite(name+"_dilation.jpg", closing)
im = cv2.imread(name+'_dilation.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
blur = cv2.GaussianBlur(imgray,(5,5),0)
ret,thresh = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cv2.drawContours(im, contours, -1, (0,255,0), 3)

cv2.namedWindow("Contours")
cv2.imshow("Contours", im)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv2.imwrite(name+"_contour.jpg", im)
print "this is contours"
print contours
print type(contours)
contours.sort()

Answer 1

请注意，原始问题和缩短版本都包含一些错误，这些错误会使重现问题变得有点困难。此外，您似乎做了很多不必要的事情（例如导入数学，图像，matplotlib，scipy等而不使用它们，或仅保存图像以便以另一个名称再次读取它们）。

无论如何，你的问题的核心可以轻松回答。从contours返回的cv2.findContours看起来像这样：

>>> type(contours)
list
>>> len(contours)
15
>>> type(contours[0])
numpy.ndarray
>>> print(contours[0].shape)
(3888, 1, 2)

即。您的15个轮廓中的每一个都是一个形状为(N,1,2)的3d numpy数组。除了单例维度之外，您基本上在矩阵中有N*2个点：N个整数对，即N个x,y个图像坐标对，用于跟踪图像上的给定轮廓

现在，当你尝试对这个数组列表进行排序时，python会尝试比较两个元素，例如

contours[0] < contours[1]

但是numpy数组被比较 elementwise ，当数组在某些地方具有单个维度时使用所谓的广播。这意味着以下行为：

>>> np.random.rand(2,3) < np.random.rand(1,3)
array([[ True,  True, False],
       [False,  True, False]], dtype=bool)
>>> np.random.rand(2,3) < np.random.rand(4,3)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,3) (4,3)

也就是说，兼容形状的数组（例如(2,3)和(1,3)）沿单例维度有效扩展，并且逐个元素地进行比较。如果两个形状不匹配（例如(1776,1,2)和(3896,1,2)），则会出现错误。但这不是你想要做的第一个！

您想要做的事情在您的问题中清楚地表达出来：按照长度按升序排列轮廓。大！我们仍然可以使用contours.sort（或sorted()如果我们想要副本），但我们需要告诉sort 要按什么排序。在我们的例子中，它需要按轮廓的长度排序。轮廓的长度是多少？对于每个轮廓contour，它是第一个维度的大小，即contour.shape[0]。

最重要的是你需要将一个键函数传递给.sort，它允许你按轮廓长度排序，从而导致比较整数（而不是数组）：

>>> [contour.shape[0] for contour in contours]
[3888, 1775, 1044, 1508, 255, 95, 233, 330, 310, 177, 155, 592, 506, 1044, 663]
>>> contours.sort(key=lambda contour: contour.shape[0])
>>> [contour.shape[0] for contour in contours]
[95, 155, 177, 233, 255, 310, 330, 506, 592, 663, 1044, 1044, 1508, 1775, 3888]

错误：操作数无法与形状一起广播（1776,1,2）（3896,1,2）

1 个答案: