在Python3.x中调用Matlab.m文件后，如何解决“TypeError”和“ValueError”？

Question

我想在Python中调用Matlab.m文件和函数，但是由于Matlab和Python之间的数据类型不同，出现了一个关于TypeError: unsupported Python data type: numpy.ndarray的错误。在

作为下面代码中的一个示例，VoxelSizeUnification是一个Matlab函数，我想在Python中调用它，它的输入来自Python数据类型：

import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()

xyzSpacing = [dcm_image.SliceThickness, dcm_image.PixelSpacing[1], dcm_image.PixelSpacing[0]]
xyzNewSpacing = [1.25, 1.25, 1.25]
eng.VoxelSizeUnification(volume_image, xyzNewSpacing, xyzSpacing)  # TypeError: unsupported Python data type: numpy.ndarray

即：

^{pr2}$

另外，我使用link1搜索，但我不想保存文件然后再加载它们。同样在link2中，mlab应该使用python>；=2.7，我的python是3.6.6和matlab2017b

另外，我尝试了matlab.double，并用一个示例测试了上面的代码，没有任何错误：

xyzNewSpacing = matlab.double([1.25, 1.25, 1.25])
xyzSpacing = matlab.double([1.5, 1.5, 1.5])
vol = matlab.double([[[1, 2, 1], [3, 1, 5], [2, 1, 2]],
                     [[2, 3, 1], [1, 2, 3], [2, 1, 3]],
                     [[4, 2, 1], [2, 3, 1], [3, 2, 1]]])
ret = eng.VoxelSizeUnification(vol, xyzNewSpacing, xyzSpacing)

但是对于volume_image这是一个3D图像数组，我收到一个关于ValueError: initializer must be a rectangular nested sequence的错误。在

Python：

xyzNewSpacing = matlab.double([1.25, 1.25, 1.25])
xyzSpacing = matlab.double([1.5, 1.5, 1.5])
d = matlab.double(volume_image) # ValueError: initializer must be a rectangular nested sequence
ret = eng.VoxelSizeUnification(d, xyzSpacing, xyzNewSpacing)

Matlab软件：

function outputSize = VoxelSizeUnification(d, xyzSpacing, xyzNewSpacing)
         outputSize = [ceil((d(1)*xyzSpacing(1))/xyzNewSpacing(1))...
                      ceil((d(2)*xyzSpacing(2))/xyzNewSpacing(2))...
                       ceil((d(3)*xyzSpacing(3))/xyzNewSpacing(3))];
end

ValueError: initializer must be a rectangular nested sequence的原因是什么？谢谢。在

Answer 1

你试过用mlabwrap吗？在

查看此链接-可能会有所帮助

Calling MATLAB .m-files and functions in Python script

Answer 2

错误是由于datatypes而使用volume_image = volume_image.tolist()解决了错误。然而，这需要大量的运行时间。所以，如果每个人都有一个好主意，请分享。在