小编Sar*_*pta的帖子

我对计算机视觉非常陌生，并且使用 OpenCV 库来实现一些基本功能，例如为相机打开一个窗口。我使用了 OpenCV 书中的代码，我从那里运行了一个代码。一部分如下图所示：

def run(self):
        """Run the main loop"""
        self._windowManager.createWindow()
        while self._windowManager.isWindowCreated:
            self._captureManager.enterFrame()
            frame = self._captureManager.frame

            self._captureManager.exitFrame()
            self._windowManager.processEvents()

我收到以下错误：

'module' object has no attribute 'nameWindow'

这是它指向的行：

    139     def createWindow (self):
    140            cv2.namedWindow(self._windowName)
--> 141            self._isWindowCreated = True
    142     def show(self, frame):
    143            cv2.imshow(self._windowName, frame)

有人可以帮助我这是怎么回事吗？

我正在尝试使用 SMR、Logistic 回归等各种技术创建 ML 模型（回归）。使用所有技术，我无法获得超过 35% 的效率。这就是我正在做的：

X_data = [X_data_distance]
X_data = np.vstack(X_data).astype(np.float64)
X_data = X_data.T
y_data = X_data_orders
#print(X_data.shape)
#print(y_data.shape)
#(10000, 1)
#(10000,)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_data, y_data, test_size=0.33, random_state=42)
svr_rbf = SVC(kernel= 'rbf', C= 1.0)
svr_rbf.fit(X_train, y_train)
plt.plot(X_data_distance, svr_rbf.predict(X_data), color= 'red', label= 'RBF model')

对于情节，我得到以下信息：

我尝试了各种参数调整，改变参数C，gamma甚至尝试了不同的内核，但没有改变精度。甚至尝试了SVR、逻辑回归而不是SVC，但没有任何帮助。我尝试了不同的缩放比例来训练输入数据，例如StandardScalar()和scale()。

我用这个作为参考

我应该怎么办？

我在MATLAB上编写代码,错误地写了这句话:

x = rand(1:3)

我得到以下输出:

有人可以向我解释这里发生了什么吗？它是3D矩阵吗？或者是其他东西？