运行报错修正记录（更新ing）

最新推荐文章于 2024-06-10 21:25:28 发布

原创最新推荐文章于 2024-06-10 21:25:28 发布 · 102 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了OpenCV中出现的两个常见错误：(-215:Assertion failed)和cv2.xfeatures2d.SIFT_create()的缺失。解决方法包括检查图片路径和更新SIFT创建函数的调用方式。同时，指出了使用SIFT特征时应选择Python 3.9，而使用Keras和Tensorflow则推荐使用Python 3.7。

部署运行你感兴趣的模型镜像

1. error: (-215:Assertion failed)

图片路径错误

2. module ‘cv2.cv2‘ has no attribute ‘xfeatures2d‘

cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

改为

cv2.SIFT_create()

具体用法：https://blog.youkuaiyun.com/Gordon_Wei/article/details/88920411

3. 需要用到SIFT时，需要用python39，需要用keras，tensorflow时，需要用python37

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

cc_sensii

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

【学习笔记】Lean4基础 ing

pushiqiang的博客

07-04

2403

Lean4 简介与基础 Lean 是由微软研究院开发的交互式定理证明器和函数式编程语言，采用 Apache 2.0 开源协议。Lean4是其最新版本，兼具数学验证和编程功能。核心特性作为定理证明器：可严格验证数学定理作为编程语言：支持依赖类型的纯函数式编程开发环境单文件程序：通过lean --run执行多文件项目：使用Lake包管理工具构建推荐IDE：VS Code+官方插件基础语法表达式求值：#eval和#check命令变量定义：def用于全局变量，let用于局部变量函数调用：直接写

csapp-深入理解计算机系统学习记录

热门推荐

mackilo的博客

02-19

1万+

文章目录csapp 学习记录一第1章：计算机系统漫游信息就是位+上下文从一个c文件，到可执行目标文件整个翻译过程分为4个阶段程序执行的过程：摩尔定律：HELLO WORLD 可执行程序的产生理解编译过程及原理的意义何在可执行程序hello在计算机上执行的过程程序执行过程中的几点启示系统的硬件组成高速缓存存储设备形成层次结构操作系统管理硬件进程线程虚拟内存并发和并行线程级并发指令级并行第2章：信息表示和处理2.1 信息存储2.1.1 十六进制表示法2.1.2 字2.1.3 数据大小2.1.4 寻址和字节顺序2

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

PyTorch Python API详解大全（持续更新ing...）

诸神缄默不语的博客

04-23

8042

个人学习及记录使用。简单的PyTorch Python API解释一览表，持续更新。

【日常bug记录】

fhhvyhv的博客

11-17

124

日常bug

日常工作遇到的问题记录

fhhvyhv的博客

11-17

322

日常记录

计算机云计算常用英语（持续更新）

qq_53738093的博客

06-10

4654

小伙伴们，以下给大家带来的是，我学习过程中需要了解的英语单词基本含义，有助于学习过程中。

FPGA、集创赛记录

qq_44404407的博客

07-20

4009

文章目录比赛历程FPGA创新设计竞赛集成电路创新创业大赛比赛历程 FPGA创新设计竞赛 19.12.7 已经过去，拿到国二，有空再提。 20.1.15 这以前讨论了几次，加入了千核，容错这两个话题。阅读了十余篇期刊会议论文，确定自己研究的东西别人没有造过（造轮子难受，调研是个好习惯，可惜这次比赛匆忙没有调研） 20.2.10 这以前团队阅读了数十篇关于路由算法的硕博论文，个人完成了Q-learn......

前端面试题----百题大战(超详细哦,包含代码和示例哦,记得一键三连哦,持续更新中ing...)

Yasuo的博客

04-04

1291

Vue.js：Vue.js 是一个渐进式 JavaScript 框架，它通过组合各种特性和插件，支持更加灵活的功能开发和定制化，而且拥有较小的体积和高效的性能。Vue.js 的优点包括易学易用、高效快速、灵活可定制、支持服务器渲染等；缺点则包括生态相对不够完善、开发规范相对不够统一等。React：React 是一个由 Facebook 所开发的 JavaScript 库，它采用了 Virtual DOM 技术，可以快速高效地渲染组件树，并且拥有完善的状态管理和数据传输机制。

vue+科大讯飞语音听写功能(解决针对vue new Worker报错问题)

qq_45963071的博客

08-21

1万+

1. 需求: 做语音说话然后转换成文字 2. 使用api: 科大讯飞语音听写 3. 在vue项目中配置文件步骤 4. 在配置完成后处理IatRecorder.js 里new Woeker()会报错的问题现在开始: 第一步：我们到官方先下载个js版的demo，拿到IatRecorder.js和transcode.worker.js文件复制到src下面 transcode.worker.js： // (function(){ self.onmessage = function(...

人力资源管理软件（完全免费）

03-08

修正保险支付再次选择，记录多后异常的漏洞（感谢杰杰）(人力资源软件) 简化网络模式的配置（感谢很多朋友）其他的一些优化(感谢杰锋、养山芋、忆江南、柳照小楼东,还有许多提出意见的朋友) 2008-04-09 人力资源...

yubaolee_OpenAuthNet_25456_1764964690631.zip

12-07

yubaolee_OpenAuthNet_25456_1764964690631.zip

基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）

12-07

基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要围绕《基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）》展开，介绍了利用Matlab进行电池充电控制策略的仿真与比较研究。重点对比了PID控制器与电流控制器在电池充电过程中的性能表现，涵盖系统建模、控制算法设计、仿真分析及结果评估等内容，旨在为电池管理系统中的充电控制提供优化方案和技术参考。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电池管理系统中充电控制策略的设计与优化；②开展PID控制与电流控制在动态响应、稳定性、充电效率等方面的性能对比研究；③支持教学实验、科研仿真及实际工程项目中的控制器选型与验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码进行仿真实践，重点关注控制器参数设置、系统响应曲线分析及不同工况下的性能差异，同时可扩展至其他先进控制算法（如模糊控制、自适应控制）的对比研究，以深化对电池充电控制技术的理解与应用。

一个基于SpringBoot和MyBatis框架开发的用于高校或公共图书馆自习室资源智能化管理的Web应用程序系统_包含用户注册登录座位预约状态查询取消预约留言反馈及管理员对自习室.zip

12-07

nats.swift-Swift资源

最新发布

12-08

Swift client for NATS, the cloud native messaging system.

ACM算法竞赛题解与优化技巧练习题

12-07

ACM算法竞赛题解与优化技巧

优化调度基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）

12-07

【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于改进遗传算法的公交车调度排班优化问题，旨在通过Matlab代码实现改进的遗传算法，解决公交系统中发车频率、车辆分配和司机排班等复杂调度难题。通过对传统遗传算法引入变异、精英保留等优化机制，提升算法收敛速度与全局搜索能力，从而获得更优的调度方案，有效降低运营成本并提高服务质量。研究涵盖了模型构建、算法设计、约束处理及仿真验证全过程，展示了智能优化算法在公共交通管理中的实际应用价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、交通运输规划或运筹学相关领域的研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决城市公交系统的发车调度与司机排班优化问题；②学习改进遗传算法的设计思路及其在复杂组合优化问题中的实现方法；③为智能交通系统（ITS）中的调度决策提供技术支持与仿真工具。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进策略与约束条件的建模方式，并可通过调整参数或引入新的优化机制进一步提升性能。

基于CNN的医疗影像智能分析与辅助诊断系统设计与实现源码.zip

12-07

基于CNN的医疗影像智能分析与辅助诊断系统设计与实现源码.zip

这是一个基于Docsify构建的综合性个人技术学习笔记与知识管理仓库用于系统化记录和整理作者在多个编程语言开发框架系统架构及计算机科学核心领域的自学心得实践总结与参考资料_.zip

12-07

【雷达跟踪与滤波-MATLAB例程】平面上的雷达跟踪与UKF（无迹卡尔曼滤波），估计目标轨迹，输出真值、误差曲线、误差特性等

12-07

【雷达跟踪与滤波-MATLAB例程】平面上的雷达跟踪与UKF（无迹卡尔曼滤波），估计目标轨迹，输出真值、误差曲线、误差特性等

运行报错修正记录 （更新ing）

运行报错修正记录（更新ing）