cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'boundingRect' > Overload resolution failed: > - array is not a numerical tuple > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'array'

这个错误通常是由于cv2.findContours()函数返回的轮廓列表为空，导致cv2.boundingRect()函数无法计算边界框而引起的。请确保在调用cv2.findContours()函数之前，使用cv2.threshold()或其他图像分割方法，将图像转换为二进制形式。另外，还需要确保使用的图像是正确的类型（例如，8位或32位浮点数），以及使用正确的数组格式（例如，numpy数组或OpenCV的UMat）。以下是一个更新后的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转换为HSV颜色空间
img = cv2.imread('image.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 定义红色的HSV范围
lower_red = np.array([0, 50, 50])
upper_red = np.array([10, 255, 255])
mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
lower_red = np.array([170, 50, 50])
upper_red = np.array([180, 255, 255])
mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
mask = cv2.bitwise_or(mask1, mask2)

# 将图像转换为二进制形式
_, binary = cv2.threshold(mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找红色矩形的轮廓并确定其边界框
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if len(contours) > 0:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])

    # 将矩形分成4个子矩形
    sub_w = int(w / 2)
    sub_h = int(h / 2)
    centers = [(x + sub_w, y + sub_h), (x + sub_w, y + 3 * sub_h), (x + 3 * sub_w, y + sub_h), (x + 3 * sub_w, y + 3 * sub_h)]

    # 绘制子矩形
    for center in centers:
        x, y = center
        cv2.rectangle(img, (x - sub_w, y - sub_h), (x + sub_w, y + sub_h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果图像
    cv2.imshow('Result', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
else:
    print('未找到红色矩形！')

如果问题仍然存在，请检查输入图像的位置和格式是否正确，并尝试使用不同的阈值或分割方法来处理图像。