我是openCV的初学者，正在尝试分析数独求解器的现有代码。有这段代码会引发错误。
samples = np.float32(np.loadtxt('feature_vector_pixels.data'))
responses = np.float32(np.loadtxt('samples_pixels.data'))
model = cv2.ml.KNearest_create()
model.train(samples, responses)
错误如下Type Error: Only length-1 arrays can be converted to Python Scalars。
完整的回溯如下：
C:\Study stuff\FinalProject>c:\Python27\python.exe Sudoku.py
Traceback (most recent call last):
File "Sudoku.py", line 15, in <module>
model.train(samples, responses)
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars
关于这个问题有什么想法吗？
您收到的错误消息：
TypeError: Only length-1 arrays can be converted to Python Scalars
字面意思是：您在期望单个值或单个元素数组的位置提供了一个以上元素的数组。
所以传递给call的参数之一是model.train(samples, responses)require和标量...但是，哪一个呢？
看看KNearest类的最新文档，可以让我们看到StatsModel.train方法的签名：
虚拟布尔cv :: ml :: StatModel :: train（InputArray示例，int布局，InputArray响应）
显然，增加了一个新的layout论点。但这对文档的含义有些晦涩。
在不了解文件内容的情况下，我无法确定您是否需要传递ROW_SAMPLE或COL_SAMPLE，但是有了这些信息，我可以找到一个类似的问题，其解决方案是将cv2.ml.ROW_SAMPLE第二个参数添加到train方法中：
model.train(samples, cv2.ml.ROW_SAMPLE, responses)
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