错误：操作数无法与形状一起广播（1776,1,2）（3896,1,2）

Question

我是新来的python和我试图编写一个代码，从图像中提取轮廓和排序他们轮廓列表中元素长度的升序。当我使用sort（）或list.sort（）时，出现错误：操作数不能与形状一起广播（1776,1,2）（3896,1,2） 我该如何解决这个问题？ 这是我正在使用的image。

我得到的错误信息是：

Traceback (most recent call last): 

File "/home/dehaoliu/opencv_test/Engineering drawings/example.py", line 19, in <module> 
    contours.sort() 
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1776,1,2) (3896,1,2) 

下面是缩短代码产生错误：

import cv2 
    import numpy as np 
    from math import sqrt 

name='20_right_5-1' 
img = cv2.imread(name+'.JPG') 
im = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
cv2.imwrite(name+"_dilation.jpg", closing) 
im = cv2.imread(name+'_dilation.jpg') 
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
#ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) 
blur = cv2.GaussianBlur(imgray,(5,5),0) 
ret,thresh = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) 
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 
cv2.drawContours(im, contours, -1, (0,255,0), 3) 

cv2.namedWindow("Contours") 
cv2.imshow("Contours", im) 

cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

cv2.imwrite(name+"_contour.jpg", im) 
print "this is contours" 
print contours 
print type(contours) 
contours.sort() 

Answer 1

注意，你原来的问题，你的缩短版都包含了一些错误，这使得再现你的问题有点困难。此外，你似乎正在做很多不必要的事情（例如不使用它们导入数学，图像，matplotlib，scipy等，或者只保存图像以另一个名称读取它们）。

无论如何，你的问题的核心可以很容易地回答。您contours，从cv2.findContours返回是这个样子：

>>> type(contours) 
list 
>>> len(contours) 
15 
>>> type(contours[0]) 
numpy.ndarray 
>>> print(contours[0].shape) 
(3888, 1, 2) 

即你的15个轮廓中的每一个都是一个形状为(N,1,2)的3d numpy阵列。除了单独维外，您在矩阵中基本上有N*2个点：N个整数对，即N对跟踪图像上给定轮廓的图像坐标。

现在，当你试图理清这个列表的阵列，蟒蛇试图比较两个元素，如

contours[0] < contours[1] 

但numpy的阵列相比的elementwise，与所谓的广播当数组在某些地方具有单例尺寸时使用。这意味着以下行为：

>>> np.random.rand(2,3) < np.random.rand(1,3) 
array([[ True, True, False], 
     [False, True, False]], dtype=bool) 
>>> np.random.rand(2,3) < np.random.rand(4,3) 
Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,3) (4,3) 

即，兼容形状的阵列（如(2,3)和(1,3)）被有效地沿单尺寸扩大和比较是由元素来完成元件。如果两种形状不匹配（例如(1776,1,2)和(3896,1,2)），则会出现错误。但是，这不是你想要做的！

你想要做的是清楚地表达你的问题：根据长度按升序排列轮廓。大！我们仍然可以使用contours.sort（或sorted()如果我们想要一个副本），但我们需要告诉sort什么排序。在我们的情况下，它需要按轮廓长度排序。轮廓的长度是多少？对于每个轮廓contour，它是其第一维度的大小，即contour.shape[0]。

底线是，你需要通过一键功能.sort，可让您通过等高线长度进行排序，从而导致整数（而不是数组）的比较：

>>> [contour.shape[0] for contour in contours] 
[3888, 1775, 1044, 1508, 255, 95, 233, 330, 310, 177, 155, 592, 506, 1044, 663] 
>>> contours.sort(key=lambda contour: contour.shape[0]) 
>>> [contour.shape[0] for contour in contours] 
[95, 155, 177, 233, 255, 310, 330, 506, 592, 663, 1044, 1044, 1508, 1775, 3888]