小编Rox*_*nne的帖子

接手了一个数据库项目，我正在努力将远程数据库加载到本地数据库中。

该应用程序是用 django 构建的，本地数据库仍然依赖于sqlite开箱即用的。

所述远程数据库是postgresql类型。

我试图在终端中运行的代码：

python manage.py loaddata *[path to backup.json file]*

我收到了一些完整性错误，所以就像任何合理的人一样，我刷新了本地数据库，因为我无论如何都想加载远程数据。

python manage.py flush python manage.py syncdata

现在，当我尝试从 json 文件加载数据时，出现以下错误：

django.db.utils.IntegrityError：安装夹具“C:...\lit\backups\dbbackup_20190915_145546.json”时出现问题：无法加载 contenttypes.ContentType(pk=1)：唯一约束失败：django_content_type.app_label、django_conten t_type。模型

settings.py从以下位置更改文件：

`DATABASES = {
    'default':  {
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
        'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'),
    }
}`

到

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql_psycopg2',
        'NAME': 'lit',
        'USER': 'admin',
        'PASSWORD': 'admin',
        'HOST': 'localhost',
        'PORT': '5432'
    }

只是给了我一个新的错误。

django.db.utils.IntegrityError：安装固定装置“C:..\lit\backups\dbbackup_20190915_145546.json”时出现问题：无法加载 contenttypes.ContentType(pk=17)：重复键值违反了唯一约束“django_content_type_a pp_label_model_76bund”键 (app_label, model)=(admin, logentry) 已经存在。

我已经跑了

python manage.py makemigrations
python …

稍后编辑：我在这里上传了我的原始数据样本。它实际上是DICOM格式的分割图像。这个结构的体积是 ~ 16 mL，所以我假设内部椭球体积应该小于这个。为了从 DICOM 图像中提取点，我使用了以下代码：

import os
import numpy as np
import SimpleITK as sitk


def get_volume_ml(image):
    x_spacing, y_spacing, z_spacing = image.GetSpacing()
    image_nda = sitk.GetArrayFromImage(image)
    imageSegm_nda_NonZero = image_nda.nonzero()
    num_voxels = len(list(zip(imageSegm_nda_NonZero[0],
                              imageSegm_nda_NonZero[1],
                              imageSegm_nda_NonZero[2])))
    if 0 >= num_voxels:
        print('The mask image does not seem to contain an object.')
        return None
    volume_object_ml = (num_voxels * x_spacing * y_spacing * z_spacing) / 1000
    return volume_object_ml


def get_surface_points(folder_path):
    """
    :param folder_path: path to folder where DICOM images are stored
    :return: …

我有几个图像,经过一些基本的处理和轮廓检测后,我想将检测到的像素位置及其相邻的邻居值存储到Python数据结构中.我选择了numpy.array

使用以下方法检索每个Image的像素位置:

locationsPx = cv2.findNonZero(SomeBWImage)

它将返回一个形状数组(NumberOfPixels,1L,2L):

print(locationsPx[0]) : array([[1649,    4]])

例如.

我的问题是:是否可以将这个双数组存储在另一个数组的单个列上？或者我应该使用列表并将所有数组放在一起？

注意:图像的数据集可能会增加,因此我选择的数据结构的尺寸不仅很大,而且变化

编辑:或者numpy.array不是一个好主意,而Pandas Dataframe更适合？我愿意接受那些有更多经验的人的建议.

我创建了一个响应式网站，该网站应根据窗口大小进行相应缩放。该网站提供了一个绘图应用程序（使用鼠标/手指），该应用程序具有自己的缩放库，因此，我不想让用户使用经典的“缩放”来缩放页面，因为这会干扰我的库并产生偏移。

所以我添加了meta视口标签：

<meta name="viewport" content="width=device-width, user-scalable=no, initial-scale=1">

不应允许用户通过捏来缩放。但是确实如此。

Android v 6.01和Chrome v。53 完全忽略了user-scalable = no，而在Firefox v.48上，它按预期运行（或至少按我认为的运行）。无法使用Safari进行测试，因为我没有方便的iOS设备。

稍后编辑：当user-scalable = no时，Android v 6.01和Chrome v。52不允许捏合。

我在这里做错了什么？在最新版本的Chrome中，默认情况下会忽略用户可扩展属性吗？

傻问题在这里.

我想从一些黑白图像中找到像素的位置,并从Numpy库和OpenCV中找到这两个函数.

我在互联网上找到的例子(http://docs.opencv.org/trunk/d1/d32/tutorial_py_contour_properties.html):

    mask = np.zeros(imgray.shape,np.uint8)
    cv2.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1)
    pixelpoints = np.transpose(np.nonzero(mask))
    pixelpointsCV2 = cv2.findNonZero(mask)

哪个州

Numpy以(行,列)格式给出坐标,而OpenCV给出(x,y)格式的坐标.所以答案基本上是互换的.请注意,row = x和column = y.

根据我对英语的理解,是不是他们的解释错了？不应该是:

Numpy以(行,列)格式提供坐标,而OpenCV以(y,x)或(列,行)格式提供坐标.

我的问题是:

1. numpy返回(row,col)/(x,y)和OpenCV (y,x),其中row = x,col = y？虽然恕我直言,它应该是row = y,col = x？

2. 哪一个更有计算效率？在时间和资源方面.

也许我不是因为不是非英语母语人士而得到这么简单的事情.

搜索谷歌的直方图均衡Python或对比度拉伸Python我指向OpenCv中的python文档中的相同链接,这些链接实际上都与均衡而不是拉伸(IMO)有关.

1. http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/histograms/histogram_equalization/histogram_equalization.html

2. http://docs.opencv.org/3.2.0/d5/daf/tutorial_py_histogram_equalization.html

阅读文档,它似乎与措辞混淆,因为它将均衡描述为拉伸操作:

直方图均衡的作用是延伸此范围.

和

所以你需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示,来自维基百科),这就是直方图均衡所做的(简单来说)

我觉得这是错误的,因为维基百科上没有说直方图均衡意味着拉伸,而阅读其他来源则明确区分这两个操作.

1. http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/histeq.htm
2. http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/stretch.htm

我的问题:

1. OpenCV文档是否实际实现了直方图均衡,同时严重解释它？

   2. Python中的对比度拉伸是否有任何实现？(OpenCV等？)

我想以多个角度顺序旋转图像。我使用cv2.getRotationMatrix2Dand 来做到这一点cv2.warpAffine。有一对像素坐标 [x,y]，其中 x=cols, y=rows（在这种情况下）我想在旋转的图像中找到它们的新坐标。

我使用了以下由http://www.pyimagesearch.com/2017/01/02/rotate-images-correctly-with-opencv-and-python/提供的稍微更改的代码以及仿射变换的解释来尝试映射旋转图像中的点：http : //docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/warp_affine/warp_affine.html。

问题是我的映射或我的旋转是错误的，因为转换后的计算坐标是错误的。（我尝试手动计算角点以进行简单验证）

代码：

def rotate_bound(image, angle):
    # grab the dimensions of the image and then determine the
    # center
    (h, w) = image.shape[:2]
    (cX, cY) = ((w-1) // 2.0, (h-1)// 2.0)


# grab the rotation matrix (applying the negative of the
# angle to rotate clockwise), then grab the sine and cosine
# (i.e., the rotation components of the matrix) …

我希望在OpenCV Python中显示一些图像，每个子图周围都带有标题和边框。类似于以下内容（由以下stackoverflow帖子提供：OpenCV（Python）video subplots）：

我想要的是：

但是我只能通过修改代码来做到这一点。

 import cv2
 im1 = cv2.imread('Lenna.png')
 final_frame = cv2.hconcat((im1, im1))
 cv2.imshow('lena', final_frame)

是）我有的

是否可以使用OpenCV获得它？我知道一种解决方法是将文字放在图像上，但这不是我想要的，因为这样可以覆盖重要信息。

更新

我的不好，我最初没有指定：我有4个子图（所以有4个不同的图像），而不是示例中的两个。另外，由于我有视频（时间限制），因此我希望解决方案尽可能快