В чем может быть ошибка?

Question

[JRBRO]

Пробовал запустить скрипт, который не работал прям никак. Переделал его чтобы все выводы работали. но осталось две ошибки

...

...

ssim_measures = {}
...

...
def calc_closest_val(dict, checkMax):
    result = {}
    if (checkMax):
        closest = max(dict.values())
    else:
        closest = min(dict.values())
            
    for key, value in dict.items():
        print("The difference between ", key ," and the original image is : \n", value)
        if (value == closest):
            result[key] = closest
    	    
    print("The closest value: ", closest)	    
    print("######################################################################")
    return result
    
ssim = calc_closest_val(ssim_measures, True)
print("The most similar according to SSIM: " , ssim)

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/user/ssim.py", line 49, in <module>
    ssim = calc_closest_val(ssim_measures, True)
  File "/Users/user/ssim.py", line 36, in calc_closest_val
    closest = max(dict.values())
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

Источник

В чем может быть проблема? Перегуглил, но пока ничего не помогло

Comments

[JRBRO]

При использовании совета в виде a.any(), a.all() выдает TypeError: 'bool' object is not iterable

[Алан Гибизов]

Попробуйте заменить имя переменной dict на любое, не являющееся именем встроенного типа python, к примеру my_dict.

[JRBRO]

Алан Гибизов, не помогло

[Алан Гибизов]

JRBRO, приведите в вопросе исправленный код и новую ошибку.

[JRBRO]

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/user/ssim.py", line 49, in <module>
    ssim = calc_closest_val(ssim_measures, True)
  File "/Users/user/ssim.py, line 36, in calc_closest_val
    closest = max(my_dict.values())
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

...
...

def calc_closest_val(my_dict, checkMax):
    result = {}
    if (checkMax):
        closest = max(my_dict.values())
    else:
        closest = min(my_dict.values())
            
    for key, value in my_dict.items():
        print("The difference between ", key ," and the original image is : \n", value)
        if (value == closest):
            result[key] = closest

...
...

Изменил имена, ошибка та же

[Алан Гибизов]

Кстати, а что лежит в ssim_measures? Положите в пример образец данных для этого объекта.

[JRBRO]

score, ssim_measures[img_path]= structural_similarity(before_gray, after_gray, full=True)

Вывод выглядит так:

1.0 
0.39 
0.33

[JRBRO]

Так, убрал переменную score и вот почти заробило

The difference between  dataset/1031.png  and the original image is :
 (1.0, array([[1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
       ...,
       [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.]]))
The difference between  dataset/1032.png  and the original image is :
 (0.39463490206448315, array([[0.96390728, 0.96390728, 0.96390728, ..., 0.94935428, 0.95422955,
        0.96262072],
       [0.96390728, 0.96390728, 0.96390728, ..., 0.95037674, 0.95556306,
        0.96262072],
       [0.96542089, 0.96542089, 0.96542089, ..., 0.95159068, 0.95631448,
        0.96284907],
       ...,
       [0.88780272, 0.88945048, 0.8959446 , ..., 0.12923806, 0.1293358 ,
        0.12989893],
       [0.91285562, 0.91285562, 0.916443  , ..., 0.12964783, 0.12972166,
        0.13018334],
       [0.93115689, 0.93115689, 0.93379464, ..., 0.12997426, 0.1300723 ,
        0.13053634]]))
The difference between  dataset/1033.png  and the original image is :
 (0.339799953965668, array([[0.07601922, 0.07601922, 0.07601922, ..., 0.05381174, 0.05381174,
        0.05381174],
       [0.07601922, 0.07601922, 0.07601922, ..., 0.05381174, 0.05381174,
        0.05381174],
       [0.07601922, 0.07601922, 0.07601922, ..., 0.05381174, 0.05381174,
        0.05381174],
       ...,
       [0.87094943, 0.87094943, 0.87094943, ..., 0.20371599, 0.20371599,
        0.20371599],
       [0.87094943, 0.87094943, 0.87094943, ..., 0.20371599, 0.20371599,
        0.20371599],
       [0.87094943, 0.87094943, 0.87094943, ..., 0.20371599, 0.20371599,
        0.20371599]]))
The closest value:  (1.0, array([[1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
       ...,
       [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.]]))
######################################################################
The most similar according to SSIM:  {'dataset/1031.png': (1.0, array([[1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
       ...,
       [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.]]))}

Answer 1

[JRBRO]

Решил. Собака была зарыта в чтении файлов.

Надо было убрать , full=True

Comments

[Алан Гибизов]

Где в приведённом коде full?
Если речь о structural_similarity, то опять же нет примера данных.

[Алан Гибизов]

В общем, это не ответ на поставленный вопрос.

[JRBRO]

Было показано в комментарии

score, ssim_measures[img_path]= structural_similarity(before_gray, after_gray, full=True)

Но чтобы было понятно почему не было указано в основе, т.к. без этого фулл до этого не работало, затем поменял пару строк и заработало

А полное решение

before_gray = cv2.cvtColor(test_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        after_gray = cv2.cvtColor(resized_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        ssim_measures[img_path]= structural_similarity(before_gray, after_gray)