将 PHP 函数转换为 Python 函数时，需要注意两者之间语法和特性上的差异。
问题背景
我们试图将下面的 PHP 函数移植到 Python。但是，在执行移植过程中，我们遇到了一个错误：line 189, in detectOnSubImage
rect = rects[i_rect]
IndexError: list index out of range
rects 接受位于 current_node[1] 的列表
rects = current_node[1]
而且，当循环变量 i_rect 大于或等于 rects 列表长度时，while 循环将不退出。
在我们移植这个 PHP 函数到 Python 时遗漏了什么？正确的 Python 代码等价物是什么？
PHP 代码如下：
protected function detectOnSubImage($x, $y, $scale, $ii, $ii2, $w, $iiw, $inv_area)
{$inv_area";$mean = ($ii[($y+$w)*$iiw + $x + $w] + $ii[$y*$iiw+$x] - $ii[($y+$w)*$iiw+$x] - $ii[$y*$iiw+$x+$w])*$inv_area;$vnorm = ($ii2[($y+$w)*$iiw + $x + $w]+ $ii2[$y*$iiw+$x]- $ii2[($y+$w)*$iiw+$x]- $ii2[$y*$iiw+$x+$w])*$inv_area - ($mean*$mean);$vnorm = $vnorm > 1 ? sqrt($vnorm) : 1;$passed = true;for ($i_stage = 0; $i_stage < count($this->detection_data); $i_stage++) {$stage = $this->detection_data[$i_stage];$trees = $stage[0];$stage_thresh = $stage[1];$stage_sum = 0;for ($i_tree = 0; $i_tree < count($trees); $i_tree++) {$tree = $trees[$i_tree];$current_node = $tree[0];$tree_sum = 0;while ($current_node != null) {$vals = $current_node[0];$node_thresh = $vals[0];$leftval = $vals[1];$rightval = $vals[2];$leftidx = $vals[3];$rightidx = $vals[4];$rects = $current_node[1];$rect_sum = 0;for ($i_rect = 0; $i_rect < count($rects); $i_rect++) {$s = $scale;$rect = $rects[$i_rect];$rx = ($rect[0]*$s+$x)>>0;$ry = ($rect[1]*$s+$y)>>0;$rw = ($rect[2]*$s)>>0;$rh = ($rect[3]*$s)>>0;$wt = $rect[4];$r_sum = ($ii[($ry+$rh)*$iiw + $rx + $rw]+ $ii[$ry*$iiw+$rx]- $ii[($ry+$rh)*$iiw+$rx]- $ii[$ry*$iiw+$rx+$rw])*$wt;$rect_sum += $r_sum;}$rect_sum *= $inv_area;$current_node = null;if ($rect_sum >= $node_thresh*$vnorm) {if ($rightidx == -1) {$tree_sum = $rightval;} else {$current_node = $tree[$rightidx];}} else {if ($leftidx == -1) {$tree_sum = $leftval;} else {$current_node = $tree[$leftidx];}}}$stage_sum += $tree_sum;}if ($stage_sum < $stage_thresh) {return false;}}return true;}
}
Python 代码如下：
def detectOnSubImage(self, x, y, scale, ii, ii2, w, iiw, inv_area): mean = (ii[(y+w)*iiw + x + w] + ii[y*iiw+x] - ii[(y+w)*iiw+x] - ii[y*iiw+x+w])*inv_area vnorm = (ii2[(y+w)*iiw + x + w] + ii2[y*iiw+x] - ii2[(y+w)*iiw+x] - ii2[y*iiw+x+w])*inv_area - (mean*mean) vnorm = sqrt(vnorm) if vnorm > 1 else 1 #var foo = (test) ? "True" : "False"; #foo = "True" if test else "False" passed = True #for i_stage in xrange(0, i_stage < (len(self.detection_data)), i_stage= i_stage+1): i_stage=0 while i_stage < len(self.detection_data): i_stage= i_stage+1 stage = self.detection_data[i_stage] trees = stage[0] stage_thresh = stage[1]stage_sum = 0#for i_tree in xrange( 0, i_tree < len(trees), i_tree= i_tree+1):i_tree=0while i_tree < len(trees):i_tree= i_tree+1tree = trees[i_tree]current_node = tree[0]tree_sum = 0while (current_node != None):vals = current_node[0]node_thresh = vals[0]leftval = vals[1]rightval = vals[2]leftidx = vals[3]rightidx = vals[4]rects = current_node[1]rect_sum = 0#for i_rect in xrange(0, i_rect < len(rects), i_rect = i_rec+1):i_rect = 0while i_rect < len(rects):i_rect = i_rect+1s = scalerect = rects[i_rect]rx = (rect[0]*s+x)>>0ry = (rect[1]*s+y)>>0rw = (rect[2]*s)>>0rh = (rect[3]*s)>>0wt = rect[4]r_sum = (ii[(ry+rh)*iiw + rx + rw] + ii[ry*iiw+rx] - ii[(ry+rh)*iiw+rx] - ii[ry*iiw+rx+rw])*wtrect_sum = rect_sum + r_sumrect_sum = rect_sum * inv_areacurrent_node = Noneif (rect_sum >= node_thresh*vnorm):if (rightidx == -1):tree_sum = rightvalelse: current_node = tree[rightidx]else:if (leftidx == -1):tree_sum = leftvalelse:current_node = tree[leftidx]stage_sum = stage_sum + tree_sumif (stage_sum < stage_thresh):return falsereturn True解决方法
- 在 Python 版本的 detectOnSubImage 方法中，使用 range() 函数代替 xrange() 函数。
- 在 Python 版本的 detectOnSubImage 方法中，使用 while 循环代替 for 循环。
- 在 Python 版本的 detectOnSubImage 方法中，使用 if 语句代替 var_dump() 函数。
- 在 Python 版本的 detectOnSubImage 方法中，使用 sqrt() 函数计算 vnorm。
代码例子
正确的 Python 代码等价物如下：
def detectOnSubImage(self, x, y, scale, ii, ii2, w, iiw, inv_area): mean = (ii[(y+w)*iiw + x + w] + ii[y*iiw+x] - ii[(y+w)*iiw+
如果有更复杂的 PHP 函数逻辑，请提供代码，我可以进一步帮助转换！