小编Can*_*kel的帖子

我需要为项目创建一个自定义GUI框架.我实际上创建了一个非常原始的GUI框架,它有按钮,图像,文本等.但它非常简单,我没有任何设计GUI框架的先验知识.我们正在进行的项目有点严重,我需要做得更好.那么,您可以为我推荐哪些书籍或任何类型的文档？

注意:我想以面向对象的方式创建框架,我可能会使用C#,但文档不需要在C#中.

我有一个Python程序,它通过请求包为每个轮询使用不同的线程并行发送几个(大约5-6个)长轮询请求.我意识到我的一些线程有时会冻结.发生这种情况时,我发送请求的服务器不会收到请求.我也在请求上设置了超时,但它不起作用.

try:
    print("This line prints")
    response = requests.head(poll_request_url, timeout=180)
    print("This line does not print when freeze occurs")
except ReadTimeout:
    print("Request exception.")
except RequestException as e:
    print("Request exception.")
except Exception:
    print("Unknown exception.")
print("This line does not print either when freeze occurs.")

我在使用Raspbian OS的Raspberry Pi 2硬件上执行此操作.

当我使用Python 2.7时,我使用了同样的程序而没有任何问题.最近我切换到Python 3.5.我使用2.8.1和2.9.1的两个请求版本进行了测试.

此问题不会经常发生,但在不同的线程上每天发生2-3次.

可能是什么问题？我该怎么调试呢？

编辑:通过更新Linux内核解决了这个问题.

您好我正在尝试做一些图像处理.我使用Microsoft Kinect来检测房间里的人.我得到深度数据,做一些背景减法工作,最后得到一个像这样的视频序列当一个人进入场景并走动时:

http://www.screenr.com/h7f8

我放了一个视频,以便您可以看到视频中噪音的行为.不同的颜色代表不同的深度.白色代表空.你可以看到它很嘈杂,尤其是红色噪音.

我需要尽可能地摆脱除人类以外的一切.当我进行侵蚀/扩张(使用非常大的窗口大小)时,我可以摆脱很多噪音,但我想知道是否还有其他方法可以使用.特别是视频中的红噪声很难通过侵蚀/扩张来消除.

一些说明:

1)如果我们知道场景中没有人,但我们所做的背景减法是完全自动的,即使场景中有人,甚至当相机移动等时,也可以进行更好的背景减法.这是我们现在可以得到的最好的背景减法.

2)该算法将在嵌入式系统上实时工作.因此,算法越有效,越容易.而且它不一定是完美的.虽然也欢迎复杂的信号处理技术(也许我们可能会在另一个不需要嵌入式实时处理的项目中使用它们).

3)我不需要实际的代码.只是想法.

我正在绘制 matplotlib 图，我的 x 轴由 YYYYMM 格式的年份和月份字符串组成，例如2019012019 年 1 月。

我的问题是一些数据跨越很长一段时间，这使得 x 轴刻度标签如此密集，以至于它们相互堆积并且变得无法阅读。

我尝试将字体变小，并将标签旋转 90 度，这有很大帮助，但对于我的某些数据来说仍然不够。

这是我的 x 轴之一的示例，它看起来不错：

这是一个 x 轴的例子，它太密集了，因为数据跨越了很长一段时间：

因此，当刻度标签开始相互堆积时，我希望 matplotlib 跳过打印一些刻度标签。比如打印一月的标签，跳过打印二月、三月、四月和五月的标签，打印六月的标签，跳过打印七月、八月的标签等等。但是我不知道怎么做？

或者我可以使用其他任何类型的解决方案来克服这个问题吗？

我有一个表示为二维数组的图像。我想获取从点 1 到点 2 的直线上的像素坐标。

例如，假设我有一张尺寸为 5x4 的图像，如下图所示。我有一条从坐标处的点 1 到坐标(0, 2)处的点 2 的线(4, 1)。就像下图中的红线一样：

所以在这里我想将蓝色像素的坐标作为列表获取，如下所示：[(0, 2), (1, 2), (2, 2), (2, 1), (3, 1), (4, 1)]

我怎样才能实现这个目标？

我正在使用 Python 和 numpy，但实际上任何语言（包括伪代码）的解决方案都会有所帮助。然后我可以尝试将其转换为 numpy 解决方案。

我有一个使用Bottle框架用Python编写的简单服务器应用程序.在一条路线上,我创建了一个图像并将其写入流中,我希望将其作为响应返回.我知道如何使用static_file函数返回一个图像文件,但这对我来说代价很高,因为我需要先将图像写入文件.我想直接使用流对象提供图像.我怎样才能做到这一点？

我当前的代码是这样的(文件版本):

@route('/image')
def video_image():
    pi_camera.capture("image.jpg", format='jpeg')

    return static_file("image.jpg",
                       root=".",
                       mimetype='image/jpg')

而不是这个,我想做这样的事情:

@route('/image')
def video_image():
    image_buffer = BytesIO()
    pi_camera.capture(image_buffer, format='jpeg') # This works without a problem

    # What to write here?

我有一个字节数组中的二进制数据，我想先gzip，然后通过请求发布。我发现了如何gzip文件，但找不到字节数组。那么，如何通过Python gzip一个字节数组呢？

我有一个二维数组，我使用ndimage.label()如下函数来标记簇：

import numpy as np
from scipy.ndimage import label

input_array = np.array([[0, 1, 1, 0],
                        [1, 1, 0, 0],
                        [0, 0, 0, 1],
                        [0, 0, 0, 1]])

labeled_array, _ = label(input_array)

# Result:
# labeled_array == [[0, 1, 1, 0],
#                   [1, 1, 0, 0],
#                   [0, 0, 0, 2],
#                   [0, 0, 0, 2]]

我可以获得标记簇的元素计数、质心或边界框。但我还想获得簇中每个元素的坐标。像这样的东西（数据结构不一定是这样的，任何数据结构都可以）：

{
    1: [(0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1)],  # Coordinates of the elements that have the label "1"
    2: [(2, …