hist, bins = cv2.calcHist([h], [0], None, [180], [0, 180]) ValueError: too many values to unpack (expected 2)
时间: 2024-01-10 19:03:13 浏览: 30
这个错误通常是因为返回值的数量与接受值的数量不匹配导致的,你这里期望接收两个值,但返回的值太多了。我猜测你的代码可能是这样的:
```python
hist, bins = cv2.calcHist([h], [0], None, [180], [0, 180])
```
这里的 `cv2.calcHist` 函数返回了一个包含两个元素的元组,分别是直方图 `hist` 和直方图中每个 bin 的边界 `bins`。如果你只需要直方图而不需要 bin 的边界,可以这样写:
```python
hist = cv2.calcHist([h], [0], None, [180], [0, 180])
```
这样就只接收了一个返回值 `hist`,而且不会再出现 `ValueError: too many values to unpack` 错误了。
相关问题
hist, bins = np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256]) 能不能用hist = cv2.calcHist([img_GRAY], [0], None, [256], [0, 255])代替
可以,这两种方法都是用来计算灰度图像的直方图。第一种方法是使用NumPy库中的`numpy.histogram()`函数,第二种方法是使用OpenCV库中的`cv2.calcHist()`函数。它们的区别在于,`numpy.histogram()`函数返回的是一个元组,包含计算出的直方图和每个bin的边缘值,而`cv2.calcHist()`函数返回的是直方图本身。同时,`cv2.calcHist()`函数可以直接计算多通道图像的直方图。
hist = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])什么意思
`hist = cv2.calcHist([img],,None,[256],[0,256])`的意思是计算图像中灰度值为0的像素点的数量,并将结果存储在名为`hist`的变量中。这个函数使用OpenCV库中的`calcHist`函数来计算直方图。在这个例子中,`img`是输入的图像,``表示我们只关注图像的第一个通道(灰度图像只有一个通道),`None`表示没有使用掩码,`[256]`表示直方图的大小为256个bin,`[0,256]`表示灰度值的范围从0到255。最后,`hist`是一个256*1的矩阵,每个值代表对应灰度值的像素点数目。