Python ubyte_标量中遇到运行时警告溢出

我得到的错误是：

from PIL import Image
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt

def threshold(imageArray):
    balanceAr = []
    newAr = imageArray
    for eachRow in imageArray:
        for eachPix in eachRow:
            avgNum = reduce(lambda x, y: x + y, eachPix[:3]) / len(eachPix[:3])
            balanceAr.append(avgNum)
    balance = reduce(lambda x, y: x + y, balanceAr) / len(balanceAr)
    for eachRow in newAr:
        for eachPix in eachRow:
            if reduce(lambda x, y: x + y, eachPix[:3]) / len(eachPix[:3]) > balance:
                eachPix[0] = 255
                eachPix[1] = 255
                eachPix[2] = 255
                eachPix[3] = 255
            else:
                eachPix[0] = 0
                eachPix[1] = 0
                eachPix[2] = 0
                eachPix[3] = 255
    return newAr




i = Image.open('images/numbers/0.1.png')
iar = np.asarray(i)
3iar = threshold(iar)

i2 = Image.open('images/numbers/y0.4.png')
iar2 = np.asarray(i2)
#iar2 = threshold(iar2)

i3 = Image.open('images/numbers/y0.5.png')
iar3 = np.asarray(i3)
#iar3 = threshold(iar3)

i4 = Image.open('images/sentdex.png') 
iar4 = np.asarray(i4)
#iar4 = threshold(iar4)

threshold(iar3)
fig = plt.figure()
ax1 = plt.subplot2grid((8,6), (0,0), rowspan = 4, colspan = 3)
ax2 = plt.subplot2grid((8,6), (4,0), rowspan = 4, colspan = 3)
ax3 = plt.subplot2grid((8,6), (0,3), rowspan = 4, colspan = 3)
ax4 = plt.subplot2grid((8,6), (4,3), rowspan = 4, colspan = 3)

ax1.imshow(iar)
ax2.imshow(iar2)
ax3.imshow(iar3)
ax4.imshow(iar4)

plt.show()

警告（来自警告模块）：
文件“C:\WinPython-32bit-2.7.9.5\python-2.7.9\Lib\idlelib\MuditPracticals\Image\u Recognition\imagerec.py”，第11行
avgNum=reduce（λx，y:x+y，eachPix[：3]）/len（eachPix[：3]）
RuntimeWarning:ubyte_标量中遇到溢出
警告（来自警告模块）：
文件“C:\WinPython-32bit-2.7.9.5\python-2.7.9\Lib\idlelib\MuditPracticals\Image\u Recognition\imagerec.py”，第16行
如果减少（λx，y:x+y，每个pIx[：3]）/len（每个pIx[：3]）>余额：
RuntimeWarning:ubyte_标量中遇到溢出
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“C:\WinPython-32bit-2.7.9.5\python-2.7.9\Lib\idlelib\MuditPracticals\Image\u Recognition\imagerec.py”，第47行，在
阈值（iar3）
文件“C:\WinPython-32bit-2.7.9.5\python-2.7.9\Lib\idlelib\MuditPracticals\Image\u Recognition\imagerec.py”，第17行，在阈值中
eachPix[0]=255
ValueError:分配目标为只读

关于溢出运行时警告：

---

您不必担心这些，它们本质上告诉您的是，

uint_8

（无符号整数）

类型（通常用于图像文件）的范围已超出其可接受范围

从提供的链接来看，
uint_8
类型具有以下范围：

无符号整数（0到255）

numpy
只是发出警告，通知您溢出。谢天谢地，它会自动将结果调整为可接受范围的值

例如：

Warning (from warnings module):
  File "C:\WinPython-32bit-2.7.9.5\python-2.7.9\Lib\idlelib\MuditPracticals\Image_Recognition\imagerec.py", line 11
    avgNum = reduce(lambda x, y: x + y, eachPix[:3]) / len(eachPix[:3])
RuntimeWarning: overflow encountered in ubyte_scalars

Warning (from warnings module):
  File "C:\WinPython-32bit-2.7.9.5\python-2.7.9\Lib\idlelib\MuditPracticals\Image_Recognition\imagerec.py", line 16
    if reduce(lambda x, y: x + y, eachPix[:3]) / len(eachPix[:3]) > balance:
RuntimeWarning: overflow encountered in ubyte_scalars

Traceback (most recent call last):
  File "C:\WinPython-32bit-2.7.9.5\python-2.7.9\Lib\idlelib\MuditPracticals\Image_Recognition\imagerec.py", line 47, in <module>
    threshold(iar3)
  File "C:\WinPython-32bit-2.7.9.5\python-2.7.9\Lib\idlelib\MuditPracticals\Image_Recognition\imagerec.py", line 17, in threshold
    eachPix[0] = 255
ValueError: assignment destination is read-only


关于实际错误：

您的错误
值错误：将值分配给
numpy
数组
newAr
时，分配目标为只读
。
它是信息性的，它告诉你的是数组是只读的；内容为只读：您可以访问它们，但不能修改它们

所以像这样的行动：

from PIL import Image
import numpy as np

img = Image.open("/path/to/image.png")
img_array = np.asarray(img) # array values are of type uint_8 (!)

print img_array[0][0] # prints [ 12,  21,  56, 255] 

uint8_1 = img_array[0][0][3] # = 255
uint8_2 = img_array[0][0][2] # = 56

uint8_3 = uint8_1 + uint8_2 

# When executed raises a RuntimeWarning of overflow ubyte_scalars
# But! The result 'rolls over' to the acceptable range. So,
print uint8_3  # prints 55

将引发一个
ValueError

谢天谢地，通过为数组设置标志参数，可以轻松绕过此问题：

# using img_array from previous snippet.
img_array[0][0][0] = 200 


正在抑制溢出运行时警告：

最后一句话：你总是可以的，尽管这通常不是最好的主意。（控制台中的几个警告很烦人，但它们可以让您更清楚地了解情况）

为此，只需在导入numpy后添加以下内容：

# using img_array from the previous snippet
# make it writeable 
img_array.setflags(write=True)

# Values of img_array[0][0] are, as before: [ 12,  21,  56, 255]
# changing the values for your array is possible now!
img_array[0][0][0] = 200

print img_array[0][0] # prints [ 200,  21,  56, 255]

i1=Image.open（'images/numbers/0.1.png'））
iar1=np.数组（i1）

使用数组而不是数组方法尝试用y:int（x）+int（y）替换y:x+y

import numpy as np
np.seterr(over='ignore')