Question

我提取特征并将它们作为向量传递给训练分类器。我收到了这个错误：

unsupported operand type(s) for -: 'list' and 'int'`

我理解错误，但我似乎不知道我做错了什么，有什么帮助？

def featurestest (img):
    # corners
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 25, 0.01, 10)
    corners = np.int0(corners)

    for i in corners:
        x, y = i.ravel()
        cv2.circle(img, (x, y), 3, 255, -1)

    # edges
    edges = cv2.Canny(gray, 10, 100, apertureSize=3)
    minLineLength = 50
    lines = cv2.HoughLinesP(image=edges, rho=1, theta=np.pi / 180, threshold=100, lines=np.array([]),
                            minLineLength=minLineLength, maxLineGap=80)

    a, b, c = lines.shape
    for i in range(a):
        cv2.line(gray, (lines[i][0][0], lines[i][0][1]), (lines[i][0][2], lines[i][0][3]), (0, 0, 255), 3, cv2.LINE_AA)
    # print(lines, edges)

    # aspect ratio
    ar = 1.0 * float(img.shape[1] / img.shape[0])

    # skew and kurtosis

    skew = scipy.stats.skew(img)
    kurt = scipy.stats.kurtosis(img)

    for i in range(0, img.shape[0]):
        for j in range(0, img.shape[1]):

         vector_val = np.arange([lines,edges, ar, x, y, skew,kurt])
         return_raf= (vector_val)

    return return_raf

Answer 1

该行

vector_val = np.arange([lines, edges, ar, x, y, skew, kurt])

错了。我不确定你要做什么，但np.arange需要启动，停止和步长，并返回该范围内均匀间隔数字的数组。你给它一个列表作为它的第一个参数，这是一个类型错误。

出现实际的错误消息，因为np.arange内部正在通过执行(stop - start) / step之类的操作来计算其范围。在这种情况下，stop是您提供的列表，start默认为0.所以它正在执行[lines, edges, ar, x, y, skew, kurt] - 0，这会在此处引发确切的TypeError。< / p>

不支持的操作数类型 - ：＆＃39; list＆＃39;和＆＃39; int＆＃39;

1 个答案: