小编Yos*_*gih的帖子

让我们直截了当。

我有私人项目在 open-cv 中使用边界框来阻止或像素化图像，类似于审查图像，灵感来自本文：

https://www.researchgate.net/publication/325746502_Seamless_Nudity_Censorship_an_Image-to-Image_Translation_Approach_based_on_Adversarial_Training

我已经找到了使用Keras对审查器区域进行分类的方法，但仍然不知道如何使用边界框将分类区域像素化，并将其叠加到原始图像上。任何帮助表示赞赏。

这是我想做的过程的示例：

该.json文件包含来自ECG机器的记录。文件格式如下：

[-0.140625,-0.15234375,-0.15234375,...,-0.19335937499999997,0 ]

但是，当我尝试使用此代码时，它显示了一个错误

def load_tester(path):
  dataset = '{"fruits": }'
  data = json.loads(path)
  print(data)
  return(np.asarray(nt))

这是错误：

raise JSONDecodeError("Expecting value", s, err.value) from None
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

我想将该文件保存到numpy数组中，并变得与json使用的格式相同。