(-215:Assertion failed) count >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S) in function 'cv::arcLength'

这个错误通常是由于输入数据的问题引起的。在OpenCV中，当使用`cv::arcLength`函数计算轮廓的弧长时，会出现`(-215:Assertion failed) count >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S)`的错误。

这个错误的原因可能有以下几种情况：
1. 输入的轮廓数量小于0。
2. 输入的轮廓深度不是`CV_32F`或`CV_32S`。

为了解决这个问题，你可以检查以下几点：
1. 确保你的轮廓数量大于等于0。
2. 确保你的轮廓深度是`CV_32F`或`CV_32S`。

如果你使用的是OpenCV 4.0版本，你可以尝试以下代码来找到轮廓并按面积排序：

cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]

这段代码会找到图像中的轮廓，并按照轮廓的面积进行排序，然后选择前5个面积最大的轮廓。

相关问题

OpenCV(4.5.4) ./modules/imgproc/src/morph.dispatch.cpp:1022: error: (-215:Assertion failed) !src.empty() in function 'dilate'

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它可以用于处理图像和视频数据，包括图像滤波、边缘检测、特征提取、目标检测、图像分割等任务。

根据你提供的错误信息，这是一个关于dilate函数的错误。该错误信息中的assertion failed表示断言失败，即输入的图像为空。在OpenCV中，dilate函数用于图像膨胀操作，但是在这个错误中，输入图像为空，导致断言失败。

要解决这个问题，你需要确保输入的图像不为空。可以检查一下你的代码中是否正确加载了图像，并且图像的路径是否正确。另外，还可以使用断言或条件语句来判断图像是否为空，以避免出现这个错误。

Traceback (most recent call last): File "D:\3344\main.py", line 4, in <module> lap = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_16S,ksize=3) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\deriv.cpp:792: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::Laplacian'

这个错误提示是因为输入的图像为空，即img为空。这可能是由于以下原因之一导致的：

1. 图像路径不正确，导致无法读入图像。你可以检查一下图像路径是否正确，或者使用绝对路径来读取图像。

2. 图像格式不正确，导致无法读入图像。你可以检查一下图像的格式是否正确，例如是否为JPEG、PNG等格式的图像。

3. 图像读入函数返回了空值，导致img为空。你可以检查一下图像读入函数的返回值，例如imread函数是否成功读入了图像。