ValueError：對於 arrays，無法將輸入數組從形狀 (x,y) 廣播到形狀 (x-1, y)，形狀使用相同的變量定義

Question

我正在嘗試通過排除目標數組的邊距來將數組保存到更大的數組中。 它在大多數情況下都有效，但有時目標數組的形狀似乎會在沒有明顯原因的情況下發生變化。 我真的不明白錯誤來自哪里，因為兩個形狀都是用相同的變量（Size_X 和 Size_Y）定義的。

Image_target_no_margins = cv2.resize((Result_cllRuntime['writeResult']['depthData']*-1), dsize=(Size_X,Size_Y))

# create an array full of 0 with the shape of the Image
Image_target = np.zeros((Size_Y_ini, Size_X_ini))
Image_target[Corner_index_Y:Corner_index_Y+Size_Y, Corner_index_X:Corner_index_X+Size_X] = Image_target_no_margins

在這種情況下，我得到的錯誤是“ValueError：無法將輸入數組從形狀（1500,1500）廣播到形狀（1499、1500）”

我打印了一些變量：

尺寸_X = 1500

尺寸_Y = 1500

大小_X_ini = 1700

大小_Y_ini = 1600

Corner_index_X = 102

Corner_index_Y = 101

我只是看不出形狀會有什么不同，但也許我看錯了。 非常感謝您的回答。

Answer 1

在 numpy 數組中，第一個軸是 Y，第二個是 X。所以代碼應該是：

Image_target = np.zeros((Size_Y_ini, Size_X_ini))
Image_target[Corner_index_Y:Corner_index_Y+Size_Y, Corner_index_X:Corner_index_X+Size_X] = Image_target_no_margins

Answer 2

我意識到這一行中的數值

Image_target[Corner_index_Y:Corner_index_Y+Size_Y, Corner_index_X:Corner_index_X+Size_X] = Image_target_no_margins

在這種情況下將是

Image_target[101:1601, 102:1602] = Image_target_no_margins

由於Image_target的形狀為 (1600, 1700)， Image_target[101:1601, 102:1602]將變為Image_target[101:1600, 102:1602] ，使其成為新的形狀 (1499,1500) 而不是 1500。

它大部分時間都在工作的原因是Corner_index_Y <= 100。現在我只需要找到我在定義Corner_index_Y出錯的地方