resized_image = cv2.resize(image, (648, 648)) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4062: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize'

这个错误通常出现在您传递给cv2.resize()函数的图像大小不正确时。请确保您传递给cv2.resize()函数的参数是正确的，并且它们符合以下要求：

1. image是一个有效的图像。

2. 目标大小(width, height)是一个整数元组。

3. 目标大小必须是正数。

如果您的代码仍然出现这个错误，请检查您的图像是否存在或者图像的大小是否正确。您可以使用cv2.imread()函数读取图像，并使用cv2.imshow()函数显示图像以进行调试。

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def resize_norm_img(self, img, max_wh_ratio): imgC, imgH, imgW = self.rec_image_shape assert imgC == img.shape[2] imgW = int((32 * max_wh_ratio)) h, w = img.shape[:2] ratio = w / float(h) if math.ceil(imgH * ratio) > imgW: resized_w = imgW else: resized_w = int(math.ceil(imgH * ratio)) resized_image = cv2.resize(img, (resized_w, imgH)) resized_image = resized_image.astype('float32') # [0, 255] -> [0, 1] resized_image = resized_image.transpose((2, 0, 1)) / 255 # [0, 1] -> [-0.5, 0.5] resized_image -= 0.5 # [-0.5, 0.5] -> [-1, 1] resized_image /= 0.5 padding_im = np.zeros((imgC, imgH, imgW), dtype=np.float32) padding_im[:, :, 0:resized_w] = resized_image return padding_im

这段代码是一个OCR识别模型中的图像预处理部分。它的作用是将输入的图像进行缩放、归一化和填充，以适配模型的输入要求。

具体地，它首先确定了输入图像的通道数、高度和宽度，然后根据最大宽高比限制计算出缩放后的宽度。接着，它计算图像的宽高比，并根据它来确定缩放后的高度和宽度。接着，它将缩放后的图像进行归一化，将像素值从[0, 255]映射到[0, 1]，然后将像素值从[0, 1]映射到[-0.5, 0.5]，最后将像素值从[-0.5, 0.5]映射到[-1, 1]。最后，它将归一化后的图像填充到指定的高度和宽度，以适配模型的输入要求。

这段代码的作用是将输入图像转换为模型可以接受的格式，并且保证图像的信息不会丢失。

image_resized = cv2.resize(original, (resize_HW, resize_HW))

根据提供的引用内容，tf.image.resize_with_pad()函数用于调整图像的大小并将其填充到目标宽度和高度。它会保持图像的纵横比不变，以防止失真，并根据需要调整图像的大小，然后用零进行填充以匹配请求的尺寸。而tf.image.resize()函数用于使用指定的方法调整图像的大小，但如果原始图像的纵横比与目标尺寸不同，则会发生失真。

所以，根据你提供的代码，image_resized = cv2.resize(original, (resize_HW, resize_HW))是使用cv2库中的resize函数来将图像original调整为大小为(resize_HW, resize_HW)的图像。这里没有使用tf.image.resize_with_pad()或tf.image.resize()函数。