'jumpy.ndarray'对象在jupyter笔记本中第二次运行后无法调用

Question

非常简单的代码。一切正常。我将hls_binary和gradx放入comb_binary的方法中。

image = mpimg.imread('test_images/test4.jpg') 
comb_binary = comb_binary(image) 
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(28,16)) 
ax1.imshow(image2) 
ax1.set_title('A', fontsize=20) 
ax2.imshow(comb_binary, cmap = 'gray') 
ax2.set_title('B', fontsize=20) 

但是，如果我重新运行在笔记本电池，我会碰到这个错误：

'numpy.ndarray' object is not callable 

月1日的时间。它的工作原理：

运行该小区再次：

这里是所有方法的定义，以防万一：

def abs_sobel_thresh(img, orient, sobel_kernel, thresh): 
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) 
    if orient == 'x': 
     sobel = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0) 
    else: 
     sobel = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1) 
    abs_sobel = np.absolute(sobel) 
    scaled_sobel = np.uint8(255*abs_sobel/np.max(abs_sobel)) 
    grad_binary = np.zeros_like(scaled_sobel) 
    grad_binary[(scaled_sobel >= thresh[0]) & (scaled_sobel <= thresh[1])] = 1 
    return grad_binary 

def hls_select(img, thresh): 
    hls = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2HLS) 
    s_channel = hls[:,:,2] 
    hls_binary = np.zeros_like(s_channel) 
    hls_binary[(s_channel > thresh[0]) & (s_channel <= thresh[1])] = 1 
    return hls_binary 

def comb_binary(image): 
    gradx = abs_sobel_thresh(image, orient='x', sobel_kernel=9, thresh=(20, 100)) 
    hls_binary = hls_select(image, thresh=(170, 255)) 
    combined_binary_final = np.zeros_like(gradx) 
    combined_binary_final[(hls_binary == 1) | (gradx == 1)] = 1 
    return combined_binary_final 

Answer 1

您评估jupyter细胞时，它都会运行那些从前面的命令构建的环境中的命令。所以，当你有一条线时：

comb_binary = comb_binary(image) 

第一次一切都很好。你只需用它的结果代替comb_binary（函数）。现在comb_binary是一个numpy数组......但是，如果您尝试再次执行该单元格，则comb_binary现在是一个numpy数组 - 不是函数。这是一样的，如果你这样写：

comb_binary = comb_binary(image) 
comb_binary = comb_binary(image) 

而且你不会想到这向在大多数情况下工作了;-)。