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AttributeError: module 'scipy.signal' has no attribute 'gaussian_filter'

时间: 2024-05-14 15:11:17 浏览: 470
AttributeError: module 'scipy.signal' has no attribute 'gaussian_filter' 是一个 Python 错误，通常是因为 Scipy 的版本较低或者未正确安装所致。 scipy.signal.gaussian_filter 是 Scipy 中用于图像处理的一个函数，它可以对图像进行高斯滤波，从而实现模糊、去噪等效果。如果你的 Scipy 版本较低或者未正确安装，就可能会出现 AttributeError: module 'scipy.signal' has no attribute 'gaussian_filter' 这个错误。 解决方法通常有两种：一种是升级 Scipy 至最新版，另一种是重新安装 Scipy。 以下是回答你问题的相关问题：
相关问题

AttributeError: module 'scipy.signal' has no attribute 'gaussian'

AttributeError: 'module' object has no attribute 'function_name' 是Python中常见的错误提示，它表示你在尝试访问某个模块（这里是`scipy.signal`）里的属性（如`gaussian`），但是该模块实际上并没有这个属性。`scipy.signal.gaussian`在这个版本的`scipy`包里可能是不存在的，或者你拼写有误，或者是导入模块的方式不正确。 解决这个问题的步骤通常包括： 1. 检查函数名是否正确拼写：确认`gaussian`是不是应该为`gaussian()`或者其他的函数形式。 2. 确认已安装的scipy版本：查看你当前安装的scipy库是否有提供这个功能。你可以通过运行 `import scipy; print(scipy.__version__)` 来查看版本。 3. 更新依赖：如果发现确实旧版scipy缺少此功能，可以尝试更新到最新版scipy，通过pip命令 `pip install -U scipy` 进行升级。 4. 查阅文档：检查Scipy信号处理模块的官方文档，确认`gaussian`函数是否存在及其正确的使用方式。

报错AttributeError: module 'scipy.signal' has no attribute 'gaussian'如何解决

这个报错的意思是在使用scipy.signal中的gaussian函数时，发现该模块中没有这个函数。这可能是由于您的scipy版本过低或者没有安装scipy导致的。您可以尝试升级您的scipy版本或者安装scipy。 升级scipy的方法如下： ``` pip install --upgrade scipy ``` 安装scipy的方法如下： ``` pip install scipy ``` 如果您使用的是conda环境，可以使用以下命令进行升级或安装： ``` conda update scipy conda install scipy ```
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AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'的问题您具体怎么解决问题具体解决的seq_loss.py文件

AttributeError: 'open3d.cuda.pybind.geometry.PointCloud' object has no attribute 'filter_smooth_gaussian'

### 解决Open3D中PointCloud对象缺少filter_smooth_gaussian方法导致的AttributeError 当尝试调用不存在于当前版本中的函数时，Python会抛出AttributeError异常。对于Open3D库而言，如果遇到PointCloud对象...

Traceback (most recent call last): File "E:\lastcode\TurbulenceSim_v1-master\Turbulence_Sim_v1_python\sample2.py", line 26, in <module> ssim = skimage.measure.compare_ssim(img1, img2, data_range=255) AttributeError: module 'skimage.measure' has no attribute 'compare_s

gaussian_filter = gaussian(11, sigma) # Compute weighted means mu1 = convolve2d(img1, gaussian_filter, mode='same') mu2 = convolve2d(img2, gaussian_filter, mode='same') # Compute weighted variances ...

AttributeError: 'Image' object has no attribute 'canny'

当你在Python中遇到AttributeError: 'Image' object has no attribute 'canny'错误时，这是因为**Pillow库本身并不提供Canny边缘检测功能**。下面是完整的解决方案： #### 解决方案步骤 1. **安装必要的库** ...

时间序列AttributeError: 'ARIMAResults' object has no attribute 'fit'

引用:AttributeError: 'str' object has no attribute 'items'。这个错误通常出现在你尝试将一个字符串对象（str）作为字典（dict）来处理时。字符串对象没有items()方法，该方法用于返回字典的键值对。可以通过将...

Traceback (most recent call last): File "d:\海康\MVS\Development\Samples\Python\MvImport\one.py", line 495, in <module> mainWindow = ClothInspectionApp() File "d:\海康\MVS\Development\Samples\Python\MvImport\one.py", line 170, in __init__ self.setup_ui() File "d:\海康\MVS\Development\Samples\Python\MvImport\one.py", line 337, in setup_ui self.connect_signals() File "d:\海康\MVS\Development\Samples\Python\MvImport\one.py", line 347, in connect_signals self.btnCheckPrint.clicked.connect(self.check_print) AttributeError: 'ClothInspectionApp' object has no attribute 'check_print'

错误 AttributeError: 'ClothInspectionApp' object has no attribute 'check_print' 表示： 1. **方法未实现**：ClothInspectionApp 类中缺少 check_print 方法 2. **信号连接问题**：在 connect_signals ...

# -*- coding: utf-8 -*- import sys import os import cv2 import numpy as np from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QPushButton, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QMessageBox, QLabel, QFileDialog, QToolBar, QComboBox, QStatusBar, QGroupBox, QSlider, QDockWidget, QProgressDialog, QLineEdit, QRadioButton, QButtonGroup, QCheckBox,QSpinBox) from PyQt5.QtCore import QRect, Qt, QSettings, QThread, pyqtSignal from CamOperation_class import CameraOperation sys.path.append("D:\\海康\\MVS\\Development\\Samples\\Python\\BasicDemo") import ctypes from datetime import datetime from MvCameraControl_class import * from MvErrorDefine_const import * from CameraParams_header import * from PyUICBasicDemo import Ui_MainWindow import logging import platform import serial import socket import time from scipy import ndimage import skimage.measure from skimage.metrics import structural_similarity as compare_ssim import subprocess # 配置日志系统 logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, # 设置为DEBUG级别获取更多信息 format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', handlers=[ logging.FileHandler("cloth_inspection_debug.log"), logging.StreamHandler() ] ) logging.info("布料印花检测系统启动") # 全局变量 current_sample_path = "" # 当前使用的样本路径 detection_history = [] # 检测历史记录 isGrabbing = False # 相机取流状态 isOpen = False # 相机打开状态 obj_cam_operation = None # 相机操作对象 frame_monitor_thread = None # 帧监控线程 sensor_monitor_thread = None # 传感器监控线程 sensor_controller = None # 传感器控制器 # ==================== 传感器通讯模块 ==================== # 在 SensorController 类中添加新方法 class SensorController: # ... 现有代码 ... def wait_for_material(self, delay_seconds=0): """ 等待布料到达（模拟实现） :param delay_seconds: 延迟秒数 """ if not self.connected: logging.warning("未连接传感器，跳过等待") return False logging.info(f"等待布料到达，延迟 {delay_seconds} 秒") # 实际应用中应根据传感器信号判断布料是否到位 # 这里使用简单的时间延迟模拟 start_time = time.time() while time.time() - start_time < delay_seconds: QThread.msleep(100) # 避免阻塞UI # 检查是否被取消 if not self.running: return False logging.info("布料已到位，准备拍摄") return True # 在 SensorMonitorThread 类中添加新方法 class SensorMonitorThread(QThread): # ... 现有代码 ... def wait_for_material(self, delay_seconds): """ 等待布料到达 """ return self.sensor_controller.wait_for_material(delay_seconds) # 修改 sensor_controlled_check 函数，添加延迟拍摄功能 def sensor_controlled_check(): """传感器控制的质量检测主流程""" # ... 前面的代码 ... # 新增：获取延迟时间设置 delay_seconds = mainWindow.ui.spinDelay.value() # 新增：等待布料到位 if sensor_controller and sensor_controller.connected and delay_seconds > 0: # 显示等待对话框 progress = QProgressDialog("等待布料到位...", "取消", 0, 100, mainWindow) progress.setWindowModality(Qt.WindowModal) progress.setValue(0) # 启动等待线程 def wait_thread(): start_time = time.time() while time.time() - start_time < delay_seconds: elapsed = time.time() - start_time progress.setValue(int((elapsed / delay_seconds) * 100)) QThread.msleep(100) if progress.wasCanceled(): return False return True # 使用线程避免阻塞UI from threading import Thread wait_result = [True] # 使用列表传递结果 thread = Thread(target=lambda: wait_result.append(wait_thread())) thread.start() # 等待线程完成 while thread.is_alive(): QApplication.processEvents() progress.close() if not wait_result[0]: logging.info("用户取消了等待") return # 执行图像捕获和检测 check_print_with_sensor(sensor_data) # ==================== 优化后的检测算法 ==================== def enhanced_check_print_quality(sample_image_path, test_image, threshold=0.05, sensor_data=None): """ 优化版布料印花检测算法，增加图像配准和特征匹配 :param sample_image_path: 合格样本图像路径 :param test_image: 测试图像 (numpy数组) :param threshold: 差异阈值 :param sensor_data: 传感器数据字典 :return: 是否合格，差异值，标记图像 """ # 根据传感器数据动态调整阈值 if sensor_data: # 速度越高，允许的差异阈值越大 speed_factor = min(1.0 + sensor_data['speed'] * 0.1, 1.5) # 温度/湿度影响 env_factor = 1.0 + abs(sensor_data['temperature'] - 25) * 0.01 + abs(sensor_data['humidity'] - 50) * 0.005 adjusted_threshold = threshold * speed_factor * env_factor logging.info(f"根据传感器数据调整阈值: 原始={threshold:.4f}, 调整后={adjusted_threshold:.4f}") else: adjusted_threshold = threshold try: # 读取样本图像 sample_img_data = np.fromfile(sample_image_path, dtype=np.uint8) sample_image = cv2.imdecode(sample_img_data, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if sample_image is None: logging.error(f"无法解码样本图像: {sample_image_path}") return None, None, None except Exception as e: logging.exception(f"样本图像读取异常: {str(e)}") return None, None, None # 确保测试图像是灰度图 if len(test_image.shape) == 3: test_image_gray = cv2.cvtColor(test_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) else: test_image_gray = test_image.copy() # 1. 图像预处理 sample_image = cv2.GaussianBlur(sample_image, (5, 5), 0) test_image_gray = cv2.GaussianBlur(test_image_gray, (5, 5), 0) # 2. 图像配准（解决位置偏移问题） try: # 使用ORB特征匹配进行图像配准 orb = cv2.ORB_create(nfeatures=200) keypoints1, descriptors1 = orb.detectAndCompute(sample_image, None) keypoints2, descriptors2 = orb.detectAndCompute(test_image_gray, None) if descriptors1 is None or descriptors2 is None: logging.warning("无法提取特征描述符，跳过配准") aligned_sample = sample_image else: # 使用BFMatcher进行特征匹配 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) matches = bf.match(descriptors1, descriptors2) matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) if len(matches) > 10: # 提取匹配点的坐标 src_pts = np.float32([keypoints1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([keypoints2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) # 计算单应性矩阵 H, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) if H is not None: # 应用变换 aligned_sample = cv2.warpPerspective( sample_image, H, (test_image_gray.shape[1], test_image_gray.shape[0]) ) logging.info("图像配准成功，使用配准后样本") else: aligned_sample = sample_image logging.warning("无法计算单应性矩阵，使用原始样本") else: aligned_sample = sample_image logging.warning("特征点匹配不足，跳过图像配准") except Exception as e: logging.error(f"图像配准失败: {str(e)}") aligned_sample = sample_image # 3. 确保图像大小一致 try: if aligned_sample.shape != test_image_gray.shape: test_image_gray = cv2.resize(test_image_gray, (aligned_sample.shape[1], aligned_sample.shape[0])) except Exception as e: logging.error(f"图像调整大小失败: {str(e)}") return None, None, None # 4. 计算结构相似性（SSIM）和差异 ssim_score, ssim_diff = skimage.measure.compare_ssim( aligned_sample, test_image_gray, full=True, gaussian_weights=True ) ssim_diff = (1 - ssim_diff) * 255 # 转换为0-255范围 # 5. 计算绝对差异 abs_diff = cv2.absdiff(aligned_sample, test_image_gray) # 6. 组合差异（SSIM差异对结构变化敏感，绝对差异对亮度变化敏感） combined_diff = cv2.addWeighted(ssim_diff.astype(np.uint8), 0.7, abs_diff, 0.3, 0) # 7. 二值化差异 _, thresholded = cv2.threshold(combined_diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 8. 形态学操作去除噪声 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) thresholded = cv2.morphologyEx(thresholded, cv2.MORPH_OPEN, kernel) thresholded = cv2.morphologyEx(thresholded, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 9. 计算差异比例 diff_pixels = np.count_nonzero(thresholded) total_pixels = aligned_sample.size diff_ratio = diff_pixels / total_pixels # 10. 判断是否合格 is_qualified = diff_ratio <= adjusted_threshold # 11. 创建标记图像 marked_image = cv2.cvtColor(test_image_gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR) marked_image[thresholded == 255] = [0, 0, 255] # 红色标记缺陷 # 12. 标记大面积缺陷区域 labels = skimage.measure.label(thresholded) properties = skimage.measure.regionprops(labels) for prop in properties: if prop.area > 50: # 只标记大于50像素的区域 y, x = prop.centroid cv2.putText(marked_image, f"Defect", (int(x), int(y)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 255), 1) return is_qualified, diff_ratio, marked_image # ==================== 传感器控制的质量检测流程 ==================== # 修改 sensor_controlled_check 函数 def sensor_controlled_check(): """传感器控制的质量检测主流程""" global isGrabbing, obj_cam_operation, current_sample_path, detection_history, sensor_controller logging.info("质量检测启动") # 1. 检查传感器连接状态 sensor_data = None if sensor_controller and sensor_controller.connected: # 读取传感器数据 sensor_data = sensor_controller.read_data() if not sensor_data: QMessageBox.warning(mainWindow, "传感器警告", "无法读取传感器数据，将使用默认参数", QMessageBox.Ok) else: # 根据传感器数据调整生产参数 adjust_production_parameters(sensor_data) else: logging.info("未连接传感器，使用默认参数检测") # 2. 执行图像捕获和检测 check_print_with_sensor(sensor_data) # 布料印花检测函数（使用优化算法） def check_print_with_sensor(sensor_data=None): """ 使用优化算法检测布料印花是否合格 """ global isGrabbing, obj_cam_operation, current_sample_path, detection_history logging.info("检测印花质量按钮按下") # 1. 检查相机状态 if not isGrabbing: logging.warning("相机未取流") QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", "请先开始取流并捕获图像！", QMessageBox.Ok) return # 2. 检查相机操作对象 if not obj_cam_operation: logging.error("相机操作对象未初始化") QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", "相机未正确初始化！", QMessageBox.Ok) return # 3. 检查样本路径 if not current_sample_path or not os.path.exists(current_sample_path): logging.warning(f"无效样本路径: {current_sample_path}") QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", "请先设置有效的标准样本图像！", QMessageBox.Ok) return # 使用进度对话框防止UI阻塞 progress = QProgressDialog("正在检测...", "取消", 0, 100, mainWindow) progress.setWindowModality(Qt.WindowModal) progress.setValue(10) try: # 4. 获取当前帧 logging.info("尝试获取当前帧") test_image = obj_cam_operation.get_current_frame() progress.setValue(30) if test_image is None: logging.warning("获取当前帧失败") QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", "无法获取当前帧图像！", QMessageBox.Ok) return # 5. 获取差异度阈值 diff_threshold = mainWindow.ui.sliderDiffThreshold.value() / 100.0 logging.info(f"使用差异度阈值: {diff_threshold}") progress.setValue(50) # 6. 执行检测 is_qualified, diff_ratio, marked_image = enhanced_check_print_quality( current_sample_path, test_image, threshold=diff_threshold, sensor_data=sensor_data ) progress.setValue(70) # 检查返回结果是否有效 if is_qualified is None: logging.error("检测函数返回无效结果") QMessageBox.critical(mainWindow, "检测错误", "检测失败，请检查日志", QMessageBox.Ok) return logging.info(f"检测结果: 合格={is_qualified}, 差异={diff_ratio}") progress.setValue(90) # 7. 更新UI update_diff_display(diff_ratio, is_qualified) result_text = f"印花是否合格: {'合格' if is_qualified else '不合格'}\n差异占比: {diff_ratio*100:.2f}%\n阈值: {diff_threshold*100:.2f}%" QMessageBox.information(mainWindow, "检测结果", result_text, QMessageBox.Ok) if marked_image is not None: cv2.imshow("缺陷标记结果", marked_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() else: logging.warning("标记图像为空") # 8. 记录检测结果 detection_result = { 'timestamp': datetime.now(), 'qualified': is_qualified, 'diff_ratio': diff_ratio, 'threshold': diff_threshold, 'sensor_data': sensor_data if sensor_data else {} } detection_history.append(detection_result) update_history_display() progress.setValue(100) except Exception as e: logging.exception("印花检测失败") QMessageBox.critical(mainWindow, "检测错误", f"检测过程中发生错误: {str(e)}", QMessageBox.Ok) finally: progress.close() # 更新检测结果显示 def update_diff_display(diff_ratio, is_qualified): """ 更新差异度显示控件 """ # 更新当前差异度显示 mainWindow.ui.lblCurrentDiff.setText(f"当前差异度: {diff_ratio*100:.2f}%") # 根据合格状态设置颜色 if is_qualified: mainWindow.ui.lblDiffStatus.setText("状态: 合格") mainWindow.ui.lblDiffStatus.setStyleSheet("color: green; font-size: 12px;") else: mainWindow.ui.lblDiffStatus.setText("状态: 不合格") mainWindow.ui.lblDiffStatus.setStyleSheet("color: red; font-size: 12px;") # 更新差异度阈值显示 def update_diff_threshold(value): """ 当滑块值改变时更新阈值显示 """ mainWindow.ui.lblDiffValue.setText(f"{value}%") # 保存标准样本函数 def save_sample_image(): global isGrabbing, obj_cam_operation, current_sample_path if not isGrabbing: QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", "请先开始取流并捕获图像！", QMessageBox.Ok) return # 检查是否有有效图像 if not obj_cam_operation.is_frame_available(): QMessageBox.warning(mainWindow, "无有效图像", "未捕获到有效图像，请检查相机状态！", QMessageBox.Ok) return # 读取上次使用的路径 settings = QSettings("ClothInspection", "CameraApp") last_dir = settings.value("last_save_dir", os.path.join(os.getcwd(), "captures")) # 创建默认文件名 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") default_filename = f"sample_{timestamp}" # 弹出文件保存对话框 file_path, selected_filter = QFileDialog.getSaveFileName( mainWindow, "保存标准样本图像", os.path.join(last_dir, default_filename), "BMP Files (*.bmp);;PNG Files (*.png);;JPEG Files (*.jpg);;所有文件 (*)", options=QFileDialog.DontUseNativeDialog ) if not file_path: logging.info("用户取消了图像保存操作") return # 用户取消保存 # 处理文件扩展名 file_extension = os.path.splitext(file_path)[1].lower() if not file_extension: # 根据选择的过滤器添加扩展名 if "BMP" in selected_filter: file_path += ".bmp" elif "PNG" in selected_filter: file_path += ".png" elif "JPEG" in selected_filter or "JPG" in selected_filter: file_path += ".jpg" else: # 默认使用BMP格式 file_path += ".bmp" file_extension = os.path.splitext(file_path)[1].lower() # 根据扩展名设置保存格式 format_mapping = { ".bmp": "bmp", ".png": "png", ".jpg": "jpg", ".jpeg": "jpg" } save_format = format_mapping.get(file_extension) if not save_format: QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", "不支持的文件格式！", QMessageBox.Ok) return # 确保目录存在 directory = os.path.dirname(file_path) if directory and not os.path.exists(directory): try: os.makedirs(directory, exist_ok=True) logging.info(f"创建目录: {directory}") except OSError as e: error_msg = f"无法创建目录 {directory}: {str(e)}" QMessageBox.critical(mainWindow, "目录创建错误", error_msg, QMessageBox.Ok) return # 保存当前帧作为标准样本 try: ret = obj_cam_operation.save_image(file_path, save_format) if ret != MV_OK: strError = f"保存样本图像失败: {hex(ret)}" QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", strError, QMessageBox.Ok) else: success_msg = f"标准样本已保存至:\n{file_path}" QMessageBox.information(mainWindow, "成功", success_msg, QMessageBox.Ok) # 更新当前样本路径 current_sample_path = file_path update_sample_display() # 保存当前目录 settings.setValue("last_save_dir", os.path.dirname(file_path)) except Exception as e: error_msg = f"保存图像时发生错误: {str(e)}" QMessageBox.critical(mainWindow, "异常错误", error_msg, QMessageBox.Ok) logging.exception("保存样本图像时发生异常") # 预览当前样本 def preview_sample(): global current_sample_path if not current_sample_path or not os.path.exists(current_sample_path): QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", "请先设置有效的标准样本图像！", QMessageBox.Ok) return try: # 使用安全方法读取图像 img_data = np.fromfile(current_sample_path, dtype=np.uint8) sample_img = cv2.imdecode(img_data, cv2.IMREAD_COLOR) if sample_img is None: raise Exception("无法加载图像") cv2.imshow("标准样本预览", sample_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() except Exception as e: QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", f"预览样本失败: {str(e)}", QMessageBox.Ok) # 更新样本路径显示 def update_sample_display(): global current_sample_path if current_sample_path: mainWindow.ui.lblSamplePath.setText(f"当前样本: {os.path.basename(current_sample_path)}") mainWindow.ui.lblSamplePath.setToolTip(current_sample_path) mainWindow.ui.bnPreviewSample.setEnabled(True) else: mainWindow.ui.lblSamplePath.setText("当前样本: 未设置样本") mainWindow.ui.bnPreviewSample.setEnabled(False) # 更新历史记录显示 def update_history_display(): global detection_history mainWindow.ui.cbHistory.clear() for i, result in enumerate(detection_history[-10:]): # 显示最近10条记录 timestamp = result['timestamp'].strftime("%H:%M:%S") status = "合格" if result['qualified'] else "不合格" ratio = f"{result['diff_ratio']*100:.2f}%" mainWindow.ui.cbHistory.addItem(f"[{timestamp}] {status} - 差异: {ratio}") # 获取选取设备信息的索引，通过[]之间的字符去解析 def TxtWrapBy(start_str, end, all): start = all.find(start_str) if start >= 0: start += len(start_str) end = all.find(end, start) if end >= 0: return all[start:end].strip() # 将返回的错误码转换为十六进制显示 def ToHexStr(num): """将错误码转换为十六进制字符串""" # 处理非整数输入 if not isinstance(num, int): try: # 尝试转换为整数 num = int(num) except: # 无法转换时返回类型信息 return f"<非整数:{type(num)}>" chaDic = {10: 'a', 11: 'b', 12: 'c', 13: 'd', 14: 'e', 15: 'f'} hexStr = "" # 处理负数 if num < 0: num = num + 2 ** 32 # 转换为十六进制 while num >= 16: digit = num % 16 hexStr = chaDic.get(digit, str(digit)) + hexStr num //= 16 hexStr = chaDic.get(num, str(num)) + hexStr return "0x" + hexStr # 绑定下拉列表至设备信息索引 def xFunc(event): global nSelCamIndex nSelCamIndex = TxtWrapBy("[", "]", mainWindow.ui.ComboDevices.get()) # Decoding Characters def decoding_char(c_ubyte_value): c_char_p_value = ctypes.cast(c_ubyte_value, ctypes.c_char_p) try: decode_str = c_char_p_value.value.decode('gbk') # Chinese characters except UnicodeDecodeError: decode_str = str(c_char_p_value.value) return decode_str # ch:枚举相机 | en:enum devices def enum_devices(): global deviceList global obj_cam_operation deviceList = MV_CC_DEVICE_INFO_LIST() n_layer_type = (MV_GIGE_DEVICE | MV_USB_DEVICE | MV_GENTL_CAMERALINK_DEVICE | MV_GENTL_CXP_DEVICE | MV_GENTL_XOF_DEVICE) ret = MvCamera.MV_CC_EnumDevices(n_layer_type, deviceList) if ret != 0: strError = "Enum devices fail! ret = :" + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", strError, QMessageBox.Ok) return ret if deviceList.nDeviceNum == 0: QMessageBox.warning(mainWindow, "Info", "Find no device", QMessageBox.Ok) return ret print("Find %d devices!" % deviceList.nDeviceNum) devList = [] for i in range(0, deviceList.nDeviceNum): mvcc_dev_info = cast(deviceList.pDeviceInfo[i], POINTER(MV_CC_DEVICE_INFO)).contents if mvcc_dev_info.nTLayerType == MV_GIGE_DEVICE or mvcc_dev_info.nTLayerType == MV_GENTL_GIGE_DEVICE: print("\ngige device: [%d]" % i) user_defined_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stGigEInfo.chUserDefinedName) model_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stGigEInfo.chModelName) print("device user define name: " + user_defined_name) print("device model name: " + model_name) nip1 = ((mvcc_dev_info.SpecialInfo.stGigEInfo.nCurrentIp & 0xff000000) >> 24) nip2 = ((mvcc_dev_info.SpecialInfo.stGigEInfo.nCurrentIp & 0x00ff0000) >> 16) nip3 = ((mvcc_dev_info.SpecialInfo.stGigEInfo.nCurrentIp & 0x0000ff00) >> 8) nip4 = (mvcc_dev_info.SpecialInfo.stGigEInfo.nCurrentIp & 0x000000ff) print("current ip: %d.%d.%d.%d " % (nip1, nip2, nip3, nip4)) devList.append( "[" + str(i) + "]GigE: " + user_defined_name + " " + model_name + "(" + str(nip1) + "." + str( nip2) + "." + str(nip3) + "." + str(nip4) + ")") elif mvcc_dev_info.nTLayerType == MV_USB_DEVICE: print("\nu3v device: [%d]" % i) user_defined_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stUsb3VInfo.chUserDefinedName) model_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stUsb3VInfo.chModelName) print("device user define name: " + user_defined_name) print("device model name: " + model_name) strSerialNumber = "" for per in mvcc_dev_info.SpecialInfo.stUsb3VInfo.chSerialNumber: if per == 0: break strSerialNumber = strSerialNumber + chr(per) print("user serial number: " + strSerialNumber) devList.append("[" + str(i) + "]USB: " + user_defined_name + " " + model_name + "(" + str(strSerialNumber) + ")") elif mvcc_dev_info.nTLayerType == MV_GENTL_CAMERALINK_DEVICE: print("\nCML device: [%d]" % i) user_defined_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stCMLInfo.chUserDefinedName) model_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stCMLInfo.chModelName) print("device user define name: " + user_defined_name) print("device model name: " + model_name) strSerialNumber = "" for per in mvcc_dev_info.SpecialInfo.stCMLInfo.chSerialNumber: if per == 0: break strSerialNumber = strSerialNumber + chr(per) print("user serial number: " + strSerialNumber) devList.append("[" + str(i) + "]CML: " + user_defined_name + " " + model_name + "(" + str(strSerialNumber) + ")") elif mvcc_dev_info.nTLayerType == MV_GENTL_CXP_DEVICE: print("\nCXP device: [%d]" % i) user_defined_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stCXPInfo.chUserDefinedName) model_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stCXPInfo.chModelName) print("device user define name: " + user_defined_name) print("device model name: " + model_name) strSerialNumber = "" for per in mvcc_dev_info.SpecialInfo.stCXPInfo.chSerialNumber: if per == 0: break strSerialNumber = strSerialNumber + chr(per) print("user serial number: "+strSerialNumber) devList.append("[" + str(i) + "]CXP: " + user_defined_name + " " + model_name + "(" + str(strSerialNumber) + ")") elif mvcc_dev_info.nTLayerType == MV_GENTL_XOF_DEVICE: print("\nXoF device: [%d]" % i) user_defined_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stXoFInfo.chUserDefinedName) model_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stXoFInfo.chModelName) print("device user define name: " + user_defined_name) print("device model name: " + model_name) strSerialNumber = "" for per in mvcc_dev_info.SpecialInfo.stXoFInfo.chSerialNumber: if per == 0: break strSerialNumber = strSerialNumber + chr(per) print("user serial number: " + strSerialNumber) devList.append("[" + str(i) + "]XoF: " + user_defined_name + " " + model_name + "(" + str(strSerialNumber) + ")") mainWindow.ui.ComboDevices.clear() mainWindow.ui.ComboDevices.addItems(devList) mainWindow.ui.ComboDevices.setCurrentIndex(0) class FrameMonitorThread(QThread): frame_status = pyqtSignal(str) def __init__(self, cam_operation): super().__init__() self.cam_operation = cam_operation self.running = True def run(self): while self.running: if self.cam_operation: status = self.cam_operation.get_frame_status() frame_text = "有帧" if status.get('current_frame', False) else "无帧" self.frame_status.emit(f"帧状态: {frame_text}") QThread.msleep(500) def stop(self): self.running = False # ch:打开相机 | en:open device def open_device(): global deviceList global nSelCamIndex global obj_cam_operation global isOpen global frame_monitor_thread global mainWindow if isOpen: QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", 'Camera is Running!', QMessageBox.Ok) return MV_E_CALLORDER nSelCamIndex = mainWindow.ui.ComboDevices.currentIndex() if nSelCamIndex < 0: QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", 'Please select a camera!', QMessageBox.Ok) return MV_E_CALLORDER # 创建 MvCamera 实例 cam = MvCamera() # 修复：使用 cam 而不是 obj_cam_operation obj_cam_operation = CameraOperation(cam, deviceList, nSelCamIndex) ret = obj_cam_operation.open_device() if 0 != ret: strError = "Open device failed ret:" + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", strError, QMessageBox.Ok) isOpen = False else: set_continue_mode() get_param() isOpen = True enable_controls() # 启动帧监控线程 frame_monitor_thread = FrameMonitorThread(obj_cam_operation) frame_monitor_thread.frame_status.connect(mainWindow.ui.statusBar.showMessage) frame_monitor_thread.start() # ch:开始取流 | en:Start grab image def start_grabbing(): global obj_cam_operation global isGrabbing ret = obj_cam_operation.start_grabbing(mainWindow.ui.widgetDisplay.winId()) if ret != 0: strError = "Start grabbing failed ret:" + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", strError, QMessageBox.Ok) else: isGrabbing = True enable_controls() # ch:停止取流 | en:Stop grab image def stop_grabbing(): global obj_cam_operation global isGrabbing ret = obj_cam_operation.Stop_grabbing() if ret != 0: strError = "Stop grabbing failed ret:" + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", strError, QMessageBox.Ok) else: isGrabbing = False enable_controls() # ch:关闭设备 | Close device def close_device(): global isOpen global isGrabbing global obj_cam_operation global frame_monitor_thread # 停止帧监控线程 if frame_monitor_thread and frame_monitor_thread.isRunning(): frame_monitor_thread.stop() frame_monitor_thread.wait(2000) if isOpen: obj_cam_operation.close_device() isOpen = False isGrabbing = False enable_controls() # ch:设置触发模式 | en:set trigger mode def set_continue_mode(): ret = obj_cam_operation.set_trigger_mode(False) if ret != 0: strError = "Set continue mode failed ret:" + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", strError, QMessageBox.Ok) else: mainWindow.ui.radioContinueMode.setChecked(True) mainWindow.ui.radioTriggerMode.setChecked(False) mainWindow.ui.bnSoftwareTrigger.setEnabled(False) # ch:设置软触发模式 | en:set software trigger mode def set_software_trigger_mode(): ret = obj_cam_operation.set_trigger_mode(True) if ret != 0: strError = "Set trigger mode failed ret:" + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", strError, QMessageBox.Ok) else: mainWindow.ui.radioContinueMode.setChecked(False) mainWindow.ui.radioTriggerMode.setChecked(True) mainWindow.ui.bnSoftwareTrigger.setEnabled(isGrabbing) # ch:设置触发命令 | en:set trigger software def trigger_once(): ret = obj_cam_operation.trigger_once() if ret != 0: strError = "TriggerSoftware failed ret:" + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", strError, QMessageBox.Ok) # 保存图像对话框 def save_image_dialog(): """ 打开保存图像对话框并保存当前帧 """ global isGrabbing, obj_cam_operation # 检查相机状态 if not isGrabbing: QMessageBox.warning(mainWindow, "相机未就绪", "请先开始取流并捕获图像！", QMessageBox.Ok) return # 检查是否有有效图像 if not obj_cam_operation.is_frame_available(): QMessageBox.warning(mainWindow, "无有效图像", "未捕获到有效图像，请检查相机状态！", QMessageBox.Ok) return # 读取上次使用的路径 settings = QSettings("ClothInspection", "CameraApp") last_dir = settings.value("last_save_dir", os.path.join(os.getcwd(), "captures")) # 创建默认文件名 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") default_filename = f"capture_{timestamp}" # 弹出文件保存对话框 file_path, selected_filter = QFileDialog.getSaveFileName( mainWindow, "保存图像", os.path.join(last_dir, default_filename), # 初始路径 "BMP 图像 (*.bmp);;JPEG 图像 (*.jpg);;PNG 图像 (*.png);;TIFF 图像 (*.tiff);;所有文件 (*)", options=QFileDialog.DontUseNativeDialog ) # 用户取消操作 if not file_path: logging.info("用户取消了图像保存操作") return # 处理文件扩展名 file_extension = os.path.splitext(file_path)[1].lower() if not file_extension: # 根据选择的过滤器添加扩展名 if "BMP" in selected_filter: file_path += ".bmp" elif "JPEG" in selected_filter or "JPG" in selected_filter: file_path += ".jpg" elif "PNG" in selected_filter: file_path += ".png" elif "TIFF" in selected_filter: file_path += ".tiff" else: # 默认使用BMP格式 file_path += ".bmp" # 确定保存格式 format_mapping = { ".bmp": "bmp", ".jpg": "jpg", ".jpeg": "jpg", ".png": "png", ".tiff": "tiff", ".tif": "tiff" } file_extension = os.path.splitext(file_path)[1].lower() save_format = format_mapping.get(file_extension, "bmp") # 确保目录存在 directory = os.path.dirname(file_path) if directory and not os.path.exists(directory): try: os.makedirs(directory, exist_ok=True) except OSError as e: QMessageBox.critical(mainWindow, "目录错误", f"无法创建目录:\n{str(e)}", QMessageBox.Ok) return # 保存图像 try: ret = obj_cam_operation.save_image(file_path, save_format) if ret == MV_OK: QMessageBox.information(mainWindow, "保存成功", f"图像已保存至:\n{file_path}", QMessageBox.Ok) logging.info(f"图像保存成功: {file_path}") # 保存当前目录 settings.setValue("last_save_dir", os.path.dirname(file_path)) else: error_msg = f"保存失败! 错误代码: {hex(ret)}" QMessageBox.warning(mainWindow, "保存失败", error_msg, QMessageBox.Ok) logging.error(f"图像保存失败: {file_path}, 错误代码: {hex(ret)}") except Exception as e: QMessageBox.critical(mainWindow, "保存错误", f"保存图像时发生错误:\n{str(e)}", QMessageBox.Ok) logging.exception(f"保存图像时发生异常: {file_path}") def is_float(str): try: float(str) return True except ValueError: return False # ch: 获取参数 | en:get param def get_param(): try: # 调用方法获取参数 ret = obj_cam_operation.get_parameters() # 记录调用结果（调试用） logging.debug(f"get_param() 返回: {ret} (类型: {type(ret)})") # 处理错误码 if ret != MV_OK: strError = "获取参数失败，错误码: " + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", strError, QMessageBox.Ok) else: # 成功获取参数后更新UI mainWindow.ui.edtExposureTime.setText("{0:.2f}".format(obj_cam_operation.exposure_time)) mainWindow.ui.edtGain.setText("{0:.2f}".format(obj_cam_operation.gain)) mainWindow.ui.edtFrameRate.setText("{0:.2f}".format(obj_cam_operation.frame_rate)) # 记录成功信息 logging.info("成功获取相机参数") except Exception as e: # 处理所有异常 error_msg = f"获取参数时发生错误: {str(e)}" logging.error(error_msg) QMessageBox.critical(mainWindow, "严重错误", error_msg, QMessageBox.Ok) # ch: 设置参数 | en:set param def set_param(): frame_rate = mainWindow.ui.edtFrameRate.text() exposure = mainWindow.ui.edtExposureTime.text() gain = mainWindow.ui.edtGain.text() if not (is_float(frame_rate) and is_float(exposure) and is_float(gain)): strError = "设置参数失败: 参数必须是有效的浮点数" QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", strError, QMessageBox.Ok) return MV_E_PARAMETER try: # 使用正确的参数顺序和关键字 ret = obj_cam_operation.set_param( frame_rate=float(frame_rate), exposure_time=float(exposure), gain=float(gain) ) if ret != MV_OK: strError = "设置参数失败，错误码: " + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", strError, QMessageBox.Ok) else: logging.info("参数设置成功") return MV_OK except Exception as e: error_msg = f"设置参数时发生错误: {str(e)}" logging.error(error_msg) QMessageBox.critical(mainWindow, "严重错误", error_msg, QMessageBox.Ok) return MV_E_STATE # ch: 设置控件状态 | en:set enable status def enable_controls(): global isGrabbing global isOpen # 先设置group的状态，再单独设置各控件状态 mainWindow.ui.groupGrab.setEnabled(isOpen) mainWindow.ui.groupParam.setEnabled(isOpen) mainWindow.ui.bnOpen.setEnabled(not isOpen) mainWindow.ui.bnClose.setEnabled(isOpen) mainWindow.ui.bnStart.setEnabled(isOpen and (not isGrabbing)) mainWindow.ui.bnStop.setEnabled(isOpen and isGrabbing) mainWindow.ui.bnSoftwareTrigger.setEnabled(isGrabbing and mainWindow.ui.radioTriggerMode.isChecked()) mainWindow.ui.bnSaveImage.setEnabled(isOpen and isGrabbing) mainWindow.ui #添加检测按钮控制 mainWindow.ui.bnCheckPrint.setEnabled(isOpen and isGrabbing) mainWindow.ui.bnSaveSample.setEnabled(isOpen and isGrabbing) mainWindow.ui.bnPreviewSample.setEnabled(bool(current_sample_path)) class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # 创建UI实例 self.ui = Ui_MainWindow() self.ui.setupUi(self) def closeEvent(self, event): """重写关闭事件，执行清理操作""" logging.info("主窗口关闭，执行清理...") # 关闭设备 close_device() # 断开传感器 disconnect_sensor() event.accept() if __name__ == "__main__": # 初始化UI app = QApplication(sys.argv) # 创建主窗口实例 mainWindow = MainWindow() # 扩大主窗口尺寸 mainWindow.resize(1200, 800) # 宽度1200，高度800 # 创建工具栏 toolbar = mainWindow.addToolBar("检测工具") # 添加检测按钮 mainWindow.ui.bnCheckPrint = QPushButton("检测印花质量") toolbar.addWidget(mainWindow.ui.bnCheckPrint) # 添加保存样本按钮 mainWindow.ui.bnSaveSample = QPushButton("保存标准样本") toolbar.addWidget(mainWindow.ui.bnSaveSample) # 添加预览样本按钮 mainWindow.ui.bnPreviewSample = QPushButton("预览样本") toolbar.addWidget(mainWindow.ui.bnPreviewSample) # 添加历史记录下拉框 mainWindow.ui.cbHistory = QComboBox() mainWindow.ui.cbHistory.setMinimumWidth(300) toolbar.addWidget(QLabel("历史记录:")) toolbar.addWidget(mainWindow.ui.cbHistory) # 添加当前样本显示标签 mainWindow.ui.lblSamplePath = QLabel("当前样本: 未设置样本") status_bar = mainWindow.statusBar() status_bar.addPermanentWidget(mainWindow.ui.lblSamplePath) # === 新增差异度调整控件 === # 创建右侧面板容器 right_panel = QWidget() right_layout = QVBoxLayout(right_panel) right_layout.setContentsMargins(10, 10, 10, 10) # 创建差异度调整组 diff_group = QGroupBox("差异度调整") diff_layout = QVBoxLayout(diff_group) # 差异度阈值控制 mainWindow.ui.lblDiffThreshold = QLabel("差异度阈值 (0-100%):") mainWindow.ui.sliderDiffThreshold = QSlider(Qt.Horizontal) mainWindow.ui.sliderDiffThreshold.setRange(0, 100) # 0-100% mainWindow.ui.sliderDiffThreshold.setValue(5) # 默认5% mainWindow.ui.lblDiffValue = QLabel("5%") # 当前差异度显示 mainWindow.ui.lblCurrentDiff = QLabel("当前差异度: -") mainWindow.ui.lblCurrentDiff.setStyleSheet("font-size: 14px; font-weight: bold;") # 差异度状态指示器 mainWindow.ui.lblDiffStatus = QLabel("状态: 未检测") mainWindow.ui.lblDiffStatus.setStyleSheet("font-size: 12px;") # 布局控件 diff_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblDiffThreshold) diff_layout.addWidget(mainWindow.ui.sliderDiffThreshold) diff_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblDiffValue) diff_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblCurrentDiff) diff_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblDiffStatus) # 添加差异度组到右侧布局 right_layout.addWidget(diff_group) # === 新增传感器控制面板 === sensor_panel = QGroupBox("传感器控制") sensor_layout = QVBoxLayout(sensor_panel) # 传感器类型选择 sensor_type_layout = QHBoxLayout() mainWindow.ui.lblSensorType = QLabel("传感器类型:") mainWindow.ui.cbSensorType = QComboBox() mainWindow.ui.cbSensorType.addItems(["串口", "以太网"]) sensor_type_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblSensorType) sensor_type_layout.addWidget(mainWindow.ui.cbSensorType) # 串口参数 mainWindow.ui.serialGroup = QGroupBox("串口参数") serial_layout = QVBoxLayout(mainWindow.ui.serialGroup) mainWindow.ui.lblComPort = QLabel("端口:") mainWindow.ui.cbComPort = QComboBox() # 获取可用串口 (Windows) if platform.system() == 'Windows': ports = [f"COM{i}" for i in range(1, 21)] else: ports = [f"/dev/ttyS{i}" for i in range(0, 4)] + [f"/dev/ttyUSB{i}" for i in range(0, 4)] mainWindow.ui.cbComPort.addItems(ports) mainWindow.ui.lblBaudrate = QLabel("波特率:") mainWindow.ui.cbBaudrate = QComboBox() mainWindow.ui.cbBaudrate.addItems(["9600", "19200", "38400", "57600", "115200"]) mainWindow.ui.cbBaudrate.setCurrentText("115200") serial_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblComPort) serial_layout.addWidget(mainWindow.ui.cbComPort) serial_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblBaudrate) serial_layout.addWidget(mainWindow.ui.cbBaudrate) # 以太网参数 mainWindow.ui.ethernetGroup = QGroupBox("以太网参数") ethernet_layout = QVBoxLayout(mainWindow.ui.ethernetGroup) mainWindow.ui.lblIP = QLabel("IP地址:") mainWindow.ui.edtIP = QLineEdit("192.168.1.100") mainWindow.ui.lblPort = QLabel("端口:") mainWindow.ui.edtPort = QLineEdit("502") ethernet_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblIP) ethernet_layout.addWidget(mainWindow.ui.edtIP) ethernet_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblPort) ethernet_layout.addWidget(mainWindow.ui.edtPort) # 连接/断开按钮 mainWindow.ui.bnConnectSensor = QPushButton("连接传感器") mainWindow.ui.bnDisconnectSensor = QPushButton("断开传感器") mainWindow.ui.bnDisconnectSensor.setEnabled(False) # 传感器数据显示 mainWindow.ui.lblSensorData = QLabel("传感器数据: 未连接") mainWindow.ui.lblSensorData.setStyleSheet("font-size: 10pt;") # 添加到布局 sensor_layout.addLayout(sensor_type_layout) sensor_layout.addWidget(mainWindow.ui.serialGroup) sensor_layout.addWidget(mainWindow.ui.ethernetGroup) sensor_layout.addWidget(mainWindow.ui.bnConnectSensor) sensor_layout.addWidget(mainWindow.ui.bnDisconnectSensor) sensor_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblSensorData) # 添加到右侧面板 right_layout.addWidget(sensor_panel) # 添加拉伸项使控件靠上 right_layout.addStretch(1) # 创建停靠窗口 dock = QDockWidget("检测控制面板", mainWindow) dock.setWidget(right_panel) dock.setFeatures(QDockWidget.DockWidgetMovable | QDockWidget.DockWidgetFloatable) mainWindow.addDockWidget(Qt.RightDockWidgetArea, dock) # === 差异度调整功能实现 === # 更新差异度阈值显示 def update_diff_threshold(value): mainWindow.ui.lblDiffValue.setText(f"{value}%") # 连接滑块信号 mainWindow.ui.sliderDiffThreshold.valueChanged.connect(update_diff_threshold) # 更新检测结果显示 def update_diff_display(diff_ratio, is_qualified): # 更新当前差异度显示 mainWindow.ui.lblCurrentDiff.setText(f"当前差异度: {diff_ratio*100:.2f}%") # 根据合格状态设置颜色 if is_qualified: mainWindow.ui.lblDiffStatus.setText("状态: 合格") mainWindow.ui.lblDiffStatus.setStyleSheet("color: green; font-size: 12px;") else: mainWindow.ui.lblDiffStatus.setText("状态: 不合格") mainWindow.ui.lblDiffStatus.setStyleSheet("color: red; font-size: 12px;") # 绑定按钮事件 mainWindow.ui.bnCheckPrint.clicked.connect(sensor_controlled_check) mainWindow.ui.bnSaveSample.clicked.connect(save_sample_image) mainWindow.ui.bnPreviewSample.clicked.connect(preview_sample) # 传感器类型切换 def update_sensor_ui(index): mainWindow.ui.serialGroup.setVisible(index == 0) mainWindow.ui.ethernetGroup.setVisible(index == 1) mainWindow.ui.cbSensorType.currentIndexChanged.connect(update_sensor_ui) update_sensor_ui(0) # 初始显示串口 # 传感器连接 def connect_sensor(): global sensor_monitor_thread, sensor_controller sensor_type = mainWindow.ui.cbSensorType.currentText() if sensor_controller is None: sensor_controller = SensorController() if sensor_type == "串口": config = { 'type': 'serial', 'port': mainWindow.ui.cbComPort.currentText(), 'baudrate': int(mainWindow.ui.cbBaudrate.currentText()), 'timeout': 1.0 } else: # 以太网 config = { 'type': 'ethernet', 'ip': mainWindow.ui.edtIP.text(), 'port': int(mainWindow.ui.edtPort.text()), 'timeout': 1.0 } if sensor_controller.connect(config): mainWindow.ui.bnConnectSensor.setEnabled(False) mainWindow.ui.bnDisconnectSensor.setEnabled(True) # 启动传感器数据监控线程 sensor_monitor_thread = SensorMonitorThread(sensor_controller) sensor_monitor_thread.data_updated.connect(update_sensor_display) sensor_monitor_thread.start() # 传感器断开 def disconnect_sensor(): global sensor_monitor_thread if sensor_controller: sensor_controller.disconnect() mainWindow.ui.bnConnectSensor.setEnabled(True) mainWindow.ui.bnDisconnectSensor.setEnabled(False) if sensor_monitor_thread and sensor_monitor_thread.isRunning(): sensor_monitor_thread.stop() sensor_monitor_thread.wait(2000) sensor_monitor_thread = None mainWindow.ui.lblSensorData.setText("传感器数据: 未连接") mainWindow.ui.bnConnectSensor.clicked.connect(connect_sensor) mainWindow.ui.bnDisconnectSensor.clicked.connect(disconnect_sensor) # === 新增延迟拍摄设置 === delay_layout = QHBoxLayout() mainWindow.ui.lblDelay = QLabel("触发延迟(秒):") mainWindow.ui.spinDelay = QSpinBox() mainWindow.ui.spinDelay.setRange(0, 60) # 0-60秒 mainWindow.ui.spinDelay.setValue(0) # 默认无延迟 mainWindow.ui.spinDelay.setToolTip("传感器检测到布料后延迟拍摄的时间") delay_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblDelay) delay_layout.addWidget(mainWindow.ui.spinDelay) # 添加到传感器布局中 sensor_layout.addLayout(delay_layout) def update_sensor_display(data): text = (f"张力: {data['tension']:.2f}N | " f"速度: {data['speed']:.2f}m/s | " f"温度: {data['temperature']:.1f}°C | " f"湿度: {data['humidity']:.1f}%") mainWindow.ui.lblSensorData.setText(text) # 绑定其他按钮事件 mainWindow.ui.bnEnum.clicked.connect(enum_devices) mainWindow.ui.bnOpen.clicked.connect(open_device) mainWindow.ui.bnClose.clicked.connect(close_device) mainWindow.ui.bnStart.clicked.connect(start_grabbing) mainWindow.ui.bnStop.clicked.connect(stop_grabbing) mainWindow.ui.bnSoftwareTrigger.clicked.connect(trigger_once) mainWindow.ui.radioTriggerMode.clicked.connect(set_software_trigger_mode) mainWindow.ui.radioContinueMode.clicked.connect(set_continue_mode) mainWindow.ui.bnGetParam.clicked.connect(get_param) mainWindow.ui.bnSetParam.clicked.connect(set_param) # 修改保存图像按钮连接 mainWindow.ui.bnSaveImage.clicked.connect(save_image_dialog) # 显示主窗口 mainWindow.show() # 执行应用 app.exec_() # 关闭设备 close_device() # 断开传感器 disconnect_sensor() sys.exit() 将你刚刚提出的解决方案放入这个代码里

from scipy import ndimage import skimage.metrics # 修改1: 使用正确的metrics模块 import subprocess # 配置日志系统 logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, # 设置为DEBUG级别获取更多信息 format='%...

Traceback (most recent call last): File "/root/ultralytics-8.3.22/yolov11_train.py", line 7, in <module> model.train(data=r'ultralytics-8.3.22/datasets/data.yaml', #数据集yaml文件 File "/root/ultralytics-8.3.22/ultralytics/engine/model.py", line 802, in train self.trainer.train() File "/root/ultralytics-8.3.22/ultralytics/engine/trainer.py", line 207, in train self._do_train(world_size) File "/root/ultralytics-8.3.22/ultralytics/engine/trainer.py", line 476, in _do_train self.plot_metrics() File "/root/ultralytics-8.3.22/ultralytics/models/yolo/detect/train.py", line 137, in plot_metrics plot_results(file=self.csv, on_plot=self.on_plot) # save results.png ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/ultralytics-8.3.22/ultralytics/utils/__init__.py", line 316, in wrapper result = func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/ultralytics-8.3.22/ultralytics/utils/plotting.py", line 1153, in plot_results from scipy.ndimage import gaussian_filter1d ModuleNotFoundError: No module named 'scipy'

好的，我现在需要解决用户遇到的ModuleNotFoundError: No module named 'scipy'问题。...- 若出现AttributeError: 'Hardswish' object has no attribute 'inplace'，需检查PyTorch版本兼容性（引用[2]）[^2]。

C:\Anaconda\python.exe C:\Users\汤伟娟\PycharmProjects\pythonProject\地形等高线图.py C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\geoaxes.py:527: UserWarning: Glyph 30446 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-76EE}) missing from current font. super()._update_title_position(renderer) C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\geoaxes.py:527: UserWarning: Glyph 26631 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6807}) missing from current font. super()._update_title_position(renderer) C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\geoaxes.py:527: UserWarning: Glyph 28857 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-70B9}) missing from current font. super()._update_title_position(renderer) C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\geoaxes.py:527: UserWarning: Glyph 21608 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5468}) missing from current font. super()._update_title_position(renderer) C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\geoaxes.py:527: UserWarning: Glyph 22260 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-56F4}) missing from current font. super()._update_title_position(renderer) C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\geoaxes.py:527: UserWarning: Glyph 22320 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5730}) missing from current font. super()._update_title_position(renderer) C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\geoaxes.py:527: UserWarning: Glyph 24418 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5F62}) missing from current font. super()._update_title_position(renderer) C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\geoaxes.py:527: UserWarning: Glyph 31561 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-7B49}) missing from current font. super()._update_title_position(renderer) C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\geoaxes.py:527: UserWarning: Glyph 39640 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-9AD8}) missing from current font. super()._update_title_position(renderer) C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\geoaxes.py:527: UserWarning: Glyph 32447 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-7EBF}) missing from current font. super()._update_title_position(renderer) C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\geoaxes.py:527: UserWarning: Glyph 22270 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-56FE}) missing from current font. super()._update_title_position(renderer) C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\geoaxes.py:527: UserWarning: Glyph 38388 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-95F4}) missing from current font. super()._update_title_position(renderer) C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\geoaxes.py:527: UserWarning: Glyph 38548 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-9694}) missing from current font. super()._update_title_position(renderer) C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\geoaxes.py:527: UserWarning: Glyph 65306 (\N{FULLWIDTH COLON}) missing from current font. super()._update_title_position(renderer) C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\geoaxes.py:527: UserWarning: Glyph 31859 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-7C73}) missing from current font. super()._update_title_position(renderer) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\汤伟娟\PycharmProjects\pythonProject\地形等高线图.py", line 204, in <module> plot_simple_contour( File "C:\Users\汤伟娟\PycharmProjects\pythonProject\地形等高线图.py", line 190, in plot_simple_contour plt.tight_layout() File "C:\Anaconda\Lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 2349, in tight_layout return gcf().tight_layout(pad=pad, h_pad=h_pad, w_pad=w_pad, rect=rect) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Anaconda\Lib\site-packages\matplotlib\figure.py", line 3544, in tight_layout engine.execute(self) File "C:\Anaconda\Lib\site-packages\matplotlib\layout_engine.py", line 184, in execute kwargs = get_tight_layout_figure( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Anaconda\Lib\site-packages\matplotlib\_tight_layout.py", line 266, in get_tight_layout_figure kwargs = _auto_adjust_subplotpars(fig, renderer, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Anaconda\Lib\site-packages\matplotlib\_tight_layout.py", line 82, in _auto_adjust_subplotpars bb += [martist._get_tightbbox_for_layout_only(ax, renderer)] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Anaconda\Lib\site-packages\matplotlib\artist.py", line 1415, in _get_tightbbox_for_layout_only return obj.get_tightbbox(*args, **{**kwargs, "for_layout_only": True}) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\geoaxes.py", line 498, in get_tightbbox return super().get_tightbbox(renderer, *args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Anaconda\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 4388, in get_tightbbox self._update_title_position(renderer) File "C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\geoaxes.py", line 543, in _update_title_position gl._draw_gridliner(renderer=renderer) File "C:\Anaconda\Lib\site-packages\cartopy\mpl\gridliner.py", line 789, in _draw_gridliner formatter.set_locs(line_ticks) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'function' object has no attribute 'set_locs' 进程已结束，退出代码为 1

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