Python scikit图像转换值错误：缓冲区不连续

我正在使用skimage transform模块的

resize

方法

不总是这样，但有时，我在这行上会出错：

candidate = resize(np.copy(img[candidate_box[0]:candidate_box[2],candidate_box[1]:candidate_box[3]]), (50,100))

它告诉我：

ValueError: Buffer not C contiguous

如何修复此问题？

重塑（和其他操作）有时会破坏阵列的连续性。您可以通过查看

标志来检查是否发生了这种情况：

>>> a = np.arange(10).reshape(5, 2).T
>>> a.flags
  C_CONTIGUOUS : False # reshaped array is no longer C contiguous
  F_CONTIGUOUS : True
  OWNDATA : False
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False

尝试使用以下命令创建数组的C连续副本：

函数返回一个与目标数组形状和值相同的数组，但返回的数组存储为C连续数组。
我发现一个错误可能引发此异常。确保您的区域位于图像中。例如，假设图像是300x200，区域是[199:299100:199]。注299>200。如果执行调整大小（图像[100:199，199:299]），您将看到此错误

希望它能对您有所帮助。
也许您可以提供一个显示此行为的自包含片段吗？这是不应该发生的，如果发生了，我想修复一个bug。调整非连续阵列的大小在我的系统上有效。您建议我在哪里添加ascontiguousarray部分？我是这样尝试的：
candidate=resize（np.ascontiguousarray（img[candidate\u-box[0]：candidate\u-box[2]、candidate\u-box[1]：candidate\u-box[3]]，（50100））
@user961627是的，如果
resize
要求数组是C连续的，这似乎是一个使用它的好地方。
 >>> b = np.ascontiguousarray(a)
 >>> b.flags
  C_CONTIGUOUS : True # array b is a C contiguous copy of array a
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False