ValueError: Only images with 2 spatial dimensions are supported. If using with color/multichannel im
skimage库 HOG报错
- 问题描述
- 解决方法
问题描述
我的Python代码为:
des, hog_image = hog(img, orientations=8, pixels_per_cell=(16, 16), cells_per_block=(1, 1), visualize=True, multichannel=True)
此时我的 img 的shape 为 (150, 150)
然后当我在使用 skimage库中的hog
时,报了如下错误:
ValueError: Only images with 2 spatial dimensions are supported. If using with color/multichannel images, specify `multichannel=True`.
解决方法
直接把multichannel=True 删掉就行了,简单粗暴~
ValueError: Only images with 2 spatial dimensions are supported. If using with color/multichannel im相关推荐
- StyleMapGAN: Exploiting Spatial Dimensions of Latent in GAN for Real-time Image Editing | 翻译笔记
StyleMapGAN 继 StyleGAN2 发扬光大 https://github.com/naver-ai/StyleMapGAN https://arxiv.org/pdf/2104.1475 ...
- CV17 HOG特征提取算法
文章目录 Hog流程 Hog特征原理 1.梯度方向和模的计算 2.计算cell的梯度直方图 3.block归一化 理解直方图 1.三角形内部 2.靠近水平边缘 3.靠近垂直边缘 4.靠近对角线边缘 H ...
- 使用Spyder生成动态二维码遇到的问题 ImportError 、ValueError 、OSError
看到各种各样的动态二维码真的是超级心动,于是打算自己用python(我使用的是Spyder)做一个属于自己的动态二维码,结果,踩了如下这些坑. 代码写完以后发现没有 MyQR 模块 原因及解决方法: ...
- seaborn颜色报错 ValueError: Invalid RGBA argument: [‘#f9802d‘, ‘#f26b15‘, ‘#fdc48f‘]
sns.boxplot(x,y, color=['#f9802d', '#f26b15', '#fdc48f']) 报错:ValueError: Invalid RGBA argument: ['#f ...
- (原)linux下caffe模型转tensorflow模型
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7419352.html 参考网址: https://github.com/ethereon/caffe- ...
- python tensorflow tf.layers.max_pooling2d() 2维输入(例如图像)的最大池化层
from tensorflow\python\layers\pooling.py @tf_export('layers.max_pooling2d') def max_pooling2d(inputs ...
- 卷积在计算机中实现+pool作用+数据预处理目的+特征归一化+理解BN+感受野理解与计算+梯度回传+NMS/soft NMS
一.卷积在计算机中实现 1.卷积 将其存入内存当中再操作(按照"行先序"): 这样就造成混乱. 故需要im2col操作,将特征图转换成庞大的矩阵来进行卷积计算,利用矩阵加速来实现, ...
- Tensorflow Object detection API 在 Windows10 配置
Tensorflow Object detection API 在 Windows10 下的配置不如在 Ubuntu 下配置方便,但还是有方法的,介绍一下我的配置流程. 官方目标检测的demo中调用了 ...
- 【TensorFlow实战】TensorFlow实现经典卷积神经网络之ResNet
ResNet ResNet(Residual Neural Network)通过使用Residual Unit成功训练152层深的神经网络,在ILSVRC 2015比赛中获得冠军,取得3.57%的to ...
- Slim下的函数介绍(一)(转)
1.slim.conv2d:二维卷积 2.slim.nets.resnet_utils.conv2d_same():使用"SAME"填充的二维卷积 3. tf.variable_s ...
最新文章
- 老李分享:Web Services 组件 2
- [crypto]-51.2-从rsa公钥中提取N和E
- 剑三服务器文件在哪里,剑三服务器同步设置在哪
- 强名称程序集(strong name assembly)——为程序集赋予强名称
- datatable的数据进行组内排序_排序算法学习分享(四)希尔排序
- PAT乙:1009 说反话
- python数据类型--数字、字符串
- LeetCode 322. 零钱兑换(动态规划)
- webapi 状态返回 php,让WebAPI 返回JSON格式的数据实例教程
- C#基础回顾(一)—C#访问修饰符
- 2019年最好的7个人工智能聊天机器人
- 【AutoSec 汽车安全直播课】:整车网络安全威胁分析与风险评估(TARA)方法与实践
- 开发者工具的暖心提示语
- vue中使用电子签名
- NAACL'22 Findings | 社交媒体上的抱怨强度分析
- Android 调整进程的最大fd 数目
- Java算法——整数转罗马数字(LeetCode第12题)
- 【MySQL数据库隔离级别】
- 记录使用 Vue 过程中遇到的一些技术点
- 网络诊断工具解决无法上网的问题.
热门文章
- matlab读取hpf文件,chpf
- 简简的语法12——限定词到底是什么?在句子中起什么作用?
- 视频直播连麦技术详解
- react 中使用 marked + highlight.js 使语法高亮
- 百度智能云智慧监管平台落地宁波,物联网加持赋能安全生产
- KMP算法的应用——碱基序列匹配
- Mysql_DTL_数据库事务_03
- 2019 年第 28 周 DApp 影响力排行榜 | TokenInsight
- 3.并列句的起源与本质
- 延时降低90% | 国内首份《超低延时直播(快直播)白皮书》技术解码