小编val*_*tin的帖子

基本上,我使用python x32位从文件加载包含几个numpy数组的列表对象(以前使用python x64保存在pickle中).

我可以正确加载它们并检查内容但我不能使用它们.

TypeError: Cannot cast array data from dtype('int64') to dtype('int32')

如何将数组元素类型从列表中转换为int32,以便我可以将它们与python x32一起使用.

当我尝试执行以下部分时出现错误:

a=np.bincount(np.hstack(data['Y']))

看看里面是什么 data['Y']

我正在尝试从http://pointclouds.org/documentation/tutorials/pcl_visualizer.php运行以下PCL简单查看器示例， 我已经使用Cmake和推荐的Cmakelists.txt成功构建了二进制树。

生成后，当我尝试构建它时，出现以下错误：

error LNK2019: unresolved external symbol "public: void __thiscall pcl::visualization::PCLVisualizer::initCameraParameters(void)" (?initCameraParameters@PCLVisualizer@visualization@pcl@@QAEXXZ) referenced in function "class boost::shared_ptr<class pcl::visualization::PCLVisualizer> __cdecl simpleVis(class boost::shared_ptr<class pcl::PointCloud<struct pcl::PointXYZ> const >)" (?simpleVis@@YA?AV?$shared_ptr@VPCLVisualizer@visualization@pcl@@@boost@@V?$shared_ptr@$$CBV?$PointCloud@UPointXYZ@pcl@@@pcl@@@2@@Z)`

error LNK2019: unresolved external symbol "public: void __thiscall pcl::visualization::PCLVisualizer::addCoordinateSystem(double,int)" (?addCoordinateSystem@PCLVisualizer@visualization@pcl@@QAEXNH@Z) referenced in function "class boost::shared_ptr<class pcl::visualization::PCLVisualizer> __cdecl simpleVis(class boost::shared_ptr<class pcl::PointCloud<struct pcl::PointXYZ> const >)" (?simpleVis@@YA?AV?$shared_ptr@VPCLVisualizer@visualization@pcl@@@boost@@V?$shared_ptr@$$CBV?$PointCloud@UPointXYZ@pcl@@@pcl@@@2@@Z)


error LNK2019: unresolved external symbol "public: bool __thiscall pcl::visualization::PCLVisualizer::setPointCloudRenderingProperties(int,double,class std::basic_string<char,struct std::char_traits<char>,class std::allocator<char> > const &,int)" (?setPointCloudRenderingProperties@PCLVisualizer@visualization@pcl@@QAE_NHNABV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@H@Z) referenced in function "class boost::shared_ptr<class pcl::visualization::PCLVisualizer> __cdecl simpleVis(class boost::shared_ptr<class pcl::PointCloud<struct pcl::PointXYZ> …

我正在尝试使用3340正面图像和1224个负面图像为OpenCV中的行人训练一个类似于haar的分类器.(在.txt文件中我保留负图像名称,即负数(1).bmp,并在txt文件中保留正数,即图片(1).bmp 1 0 0 64 128.实际上正面的例子已经是裁剪图像行人所以我只需要为每个图像指定一个正样本.

在培训过程中的某个时刻,它停止并说:

"Opencv错误:断言失败(elements_read == 1)在未知函数中,文件c:\ path\cvhaartraining.cpp,第1858行"

关于是什么导致这个的任何想法？

有没有办法从 auto-sklearn 的独立 python 脚本中提取自动生成的机器学习管道？

以下是使用 auto-sklearn 的示例代码：

import autosklearn.classification
import sklearn.cross_validation
import sklearn.datasets
import sklearn.metrics

digits = sklearn.datasets.load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
X_train, X_test, y_train, y_test = sklearn.cross_validation.train_test_split(X, y, random_state=1)

automl = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier()
automl.fit(X_train, y_train)
y_hat = automl.predict(X_test)

print("Accuracy score", sklearn.metrics.accuracy_score(y_test, y_hat))

以某种方式自动生成等效的 python 代码会很好。

相比之下，当使用 TPOT 时，我们可以获得如下的独立管道：

from tpot import TPOTClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

digits = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, train_size=0.75, test_size=0.25)

tpot = TPOTClassifier(generations=5, population_size=20, verbosity=2) …

如何使用RGB值转置图像？也就是说,第一行中的所有像素都应该成为第1列中的像素,依此类推.

对于一个简单的1D案例,这是:

B=A';

我喜欢的东西

img=imread('name.bmp');

R=R';
G=G';
B=B';

然后让他们以某种方式组装成一个新的图像.

我需要在文件中指定一个矩阵,然后将其加载到OpenCV上作为Mat进一步处理.如何指定cols和lines以及元素在.xml或.yml文件中的位置？(例如A(i,j)i的元素从1到m行,j从1到n cols.例如在Matlab中,这是通过加载一个只包含数字的.dat文件来完成.与OpenCV混淆的是.yml或.xml还有其他一些脚本.