res = cv2.matchTemplate(char, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp:588: error: (-215:Assertion failed) corr.rows <= img.rows + templ.rows - 1 && corr.cols <= img.cols + templ.cols - 1 in function 'cv::crossCorr'

这个错误的意思是在模板匹配的过程中，计算得到的相关系数矩阵的大小超出了原始图像和模板图像的大小限制。具体来说，这个错误提示说明相关系数矩阵的行数（corr.rows）超出了（img.rows + templ.rows - 1），或者列数（corr.cols）超出了（img.cols + templ.cols - 1）。

这通常是由于模板图像的大小和位置与原始图像不匹配，或者使用的模板匹配方法不适合当前的应用场景导致的。你可以尝试调整模板图像的大小和位置，或者尝试使用其他的模板匹配方法（如cv2.TM_SQDIFF_NORMED或cv2.TM_CCORR_NORMED）来解决这个问题。同时，检查一下你的代码是否有其他错误或者变量定义不当的情况。

相关问题

glcm = cv2.calcGLCM(gray, [5], 0, 256)上述代码出现问题：AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'calcGLCM'

这是因为在 OpenCV 4.x 版本中，`cv2` 模块中已经没有 `calcGLCM` 函数了。如果你想使用 GLCM（灰度共生矩阵）特征，可以考虑使用 scikit-image 库中的 `greycomatrix` 函数来计算 GLCM 矩阵。

下面是一个示例代码，用于计算灰度图像的 GLCM 矩阵：

from skimage.feature import greycomatrix

# 读取灰度图像
gray = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算 GLCM 矩阵
glcm = greycomatrix(gray, distances=[5], angles=[0], levels=256, symmetric=True, normed=True)

其中，`distances` 参数指定 GLCM 矩阵中相邻像素之间的距离，`angles` 参数指定相邻像素之间的相对角度，`levels` 参数指定像素值的数量级，`symmetric` 参数指定是否考虑对称性，`normed` 参数指定是否对 GLCM 矩阵进行归一化。

import cv2 import numpy as np import pyautogui import tkinter as tk from PIL import ImageTk, Image class WindowDetector: def __init__(self, template_path): self.template = cv2.imread(template_path, 0) self.w, self.h = self.template.shape[::-1] def detect(self): screenshot = pyautogui.screenshot() screenshot = np.array(screenshot) screenshot = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2GRAY) res = cv2.matchTemplate(screenshot, self.template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(res >= threshold) for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(screenshot, pt, (pt[0] + self.w, pt[1] + self.h), (0, 0, 255), 2) return screenshot class App: def __init__(self, template_path): self.window_detector = WindowDetector(template_path) self.root = tk.Tk() self.root.title("Window Detector") self.root.geometry("800x600") self.canvas = tk.Canvas(self.root, width=800, height=600) self.canvas.pack() self.template = ImageTk.PhotoImage(Image.open(template_path)) tk.Button(self.root, text="Detect", command=self.detect_window).pack() tk.Label(self.root, image=self.template).pack() self.root.mainloop() def detect_window(self): screenshot = self.window_detector.detect() img = ImageTk.PhotoImage(Image.fromarray(screenshot)) self.canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=img) self.root.update_idletasks() if __name__ == "__main__": app = App("template.png")

这段代码是用来检测屏幕上是否存在一个特定的窗口，它首先读取一个模板图像，然后使用pyautogui库截取屏幕图像。接着，它使用OpenCV中的模板匹配算法来在屏幕截图中寻找模板图像的匹配位置。如果匹配程度超过了设定的阈值，就会在屏幕截图中标出匹配的位置。最后，它使用tkinter库创建了一个GUI窗口，其中包含一个按钮和一个标签，用户可以点击按钮来检测屏幕上是否存在指定的窗口，并在标签中显示检测结果。