小编sin*_*ium的帖子

我正在开展一个项目,其中有两个动作将同时发生(同时:通过pi-camera流式传输视频并通过传感器进行测量).我打算绘制这个项目的用例图.
据我所知,用例图中不存在并行性的概念.
但只是为了确保:是否可以在用例图中绘制同步用例？

根据opencv 的这个文档，这个链接和这个链接也是：

C++：

void fastNlMeansDenoising(InputArray src, OutputArray dst, float h=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21 )  

Python：

cv2.fastNlMeansDenoising(src[, dst[, h[, templateWindowSize[, searchWindowSize]]]]) ? dst

参数（简要）如下：

• src – 输入图像。

• dst – 与 src 具有相同大小和类型的输出图像。

• templateWindowSize – 模板补丁的大小（以像素为单位）。应该是奇葩。

• searchWindowSize – 窗口的大小（以像素为单位）。应该是奇葩。

• h – 调节过滤强度的参数。

据我所知，在Python中，我们可以采取DST /输出变量的方法的是：dst = cv2.method(input, param1, param2, ..., paramx)。而且我们不需要在方法中放置任何东西（即我们不需要这样做：dst = cv2.method(input, None, param1, param2, ..., paramx)。
虽然这适用于不同的 OpenCV 方法，但它不适用于fastNlMeansDenoising。
以下代码将澄清我的问题：

import cv2
import numpy as np …

我使用以下代码创建scikit RandomForest 模型并对其进行训练然后保存：

import pandas as pd 
import sklearn
from pandas import Series, DataFrame
from sklearn.model_selection import train_test_split
import sklearn.metrics
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pickle

data = pd.read_csv("data_30000_30.csv")
data.head() #Just to give you an idea about how my CSV file looks like
feature_cols = ["width1", "width2", "width3", "width4", "width5", "width6", "width7", "width8", "width9", "width10"]

x = data[feature_cols]
y = data.label
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y , test_size = 0.3)



classifier = RandomForestClassifier(n_estimators = 100)
classifier.fit(x_train, …

我已经安装了opencv 3.4.3（使用pip3 install opencv-python和pip3 install opencv-python-contrib）

当我运行包含此行的代码时：
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
我收到此错误：

AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'xfeatures2d'

是xfeatures2d功能不再通过OpenCV的3.4.3支持？