Question

我是Python的新手，我试图在下图中检测到一个椭圆：https://i.stack.imgur.com/5ybMh.jpg

但是当我使用这段代码时：

SendUrlEncodedAsync

我得到了ValueError：

缓冲区和内存视图在同一维度上不是连续的。

我使用的是scikit-image版本0.12.3。我认为min_size = 0和max_size = 0存在问题，但是我不确定错误是否存在这两个参数之间的上下文。在文档中，我无法找到有关参数的非常有用的信息。（http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.transform.html?highlight=transform#skimage.transform.hough_ellipse）

那么有人可以解释一下这个错误意味着什么，如果我必须更改参数，它们应该具有哪个值？

Answer 1

我终于在你的代码中发现了这个问题！：）

使用您在图片的canny功能中设置的参数，edges图片为空！（全黑）

这似乎是hough_ellipse函数的问题，您可以通过尝试运行以下内容来查看：

import numpy as np
from skimage.transform import hough_ellipse
result = hough_ellipse(np.zeros((100, 100)))

如果更改canny函数中的参数以获得至少几个轮廓，则不再引发错误。我相信这种行为是一个错误（它应该只返回一个空列表），我将报告它。

此后是我可以无误地运行的代码。 Canny算法和椭圆的参数是随机的。

from skimage import io
from skimage import data, color
from skimage.feature import canny
from skimage.transform import hough_ellipse

image_rgb = io.imread('5ybMh.jpg',)

image_gray = color.rgb2gray(image_rgb)
edges = canny(image_gray, low_threshold=.4, high_threshold=.9)

result = hough_ellipse(edges, threshold=20, min_size=10)

另一方面，我发现hough_ellipse功能对某些人而言非常缓慢，而且＃34;拥挤＆＃34;边缘地图。如果您遇到同样的问题，可能需要进行某种工件清理（例如删除非常短的边缘）。

在第二面注释中，skimage版本0.13.0已经用完，并且使用最新版本的库总是好的;）

注意：此错误已在库的0.14.x版本中修复。

缓冲区和内存视图在python中的相同维度中不是连续的

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