error: (-215:Assertion failed) src.type() == CV_8UC1 in function 'cv::adaptiveThreshold'

这个错误是在函数'cv::adaptiveThreshold'中发生的。错误信息是'error: (-215:Assertion failed) src.type() == CV_8UC1'，它意味着输入图像的类型不是CV_8UC1，即输入图像不是单通道的8位无符号整数图像。这个错误可能是由于你传入了错误的图像类型或通道数引起的。

为了解决这个问题，你需要确保你传入的图像是单通道的8位无符号整数图像。你可以通过使用函数`cv::cvtColor`将图像转换为灰度图像，然后再应用自适应阈值。

相关问题

error: (-215:Assertion failed) src.type() == CV_8UC1 in function 'cv::distanceTransform'

问题中的错误信息"error: (-215:Assertion failed) src.type() == CV_8UC1 in function 'cv::distanceTransform'"是由OpenCV库中的distanceTransform函数引起的。这个错误是断言失败，意味着输入图像的类型不符合函数的期望类型CV_8UC1。CV_8UC1表示一个无符号8位单通道图像。要解决这个问题，你需要确保输入图像的类型是CV_8UC1。

引用中提到了一个类似的错误信息，在threshold函数中断言失败，断言条件是src.type() == CV_8UC1。这意味着在调用distanceTransform函数之前，你可能需要先进行类似的图像阈值化操作，将图像转换为CV_8UC1类型。

引用中提到了一个尝试将图像类型转换为CV_8UC1的方法，使用了img.convertTo(src, CV_8UC1)。然而，这种方法并没有解决问题，可能是因为转换操作没有成功。

解决这个问题的一种方法是确保在调用distanceTransform函数之前，图像已经是CV_8UC1类型。你可以使用cv2.cvtColor函数将图像转换为灰度图像，然后使用cv2.threshold函数进行阈值化操作，确保图像的类型是CV_8UC1。然后再调用distanceTransform函数。

另外，还有可能是在调用distanceTransform函数之前没有正确加载图像或者图像路径不正确导致的错误。你可以检查图像是否正确加载并且路径是否正确。

综上所述，为了解决错误"error: (-215:Assertion failed) src.type() == CV_8UC1 in function 'cv::distanceTransform'"，你可以按照以下步骤进行处理:

1. 确保正确加载图像并且图像路径正确。
2. 使用cv2.cvtColor函数将图像转换为灰度图像。
3. 使用cv2.threshold函数进行阈值化操作，将图像转换为CV_8UC1类型。
4. 然后再调用distanceTransform函数进行距离变换操作。

这样应该能够解决这个错误并正确执行distanceTransform函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【OpenCV错误】error: (-215:Assertion failed) src.type() == CV_8UC1 in function 'threshold'](https://blog.csdn.net/donaldsy/article/details/102078401)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [opencv bug 处理](https://download.csdn.net/download/rechard_han/10562169)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

error: (-215:Assertion failed) src.type() == CV_8UC1 in function 'cv::adaptiveThreshold'使用中文说明

错误：(-215：断言失败) src.type() == CV_8UC1 在函数 'cv::adaptiveThreshold' 中

解释：这个错误意味着在 OpenCV 中的自适应阈值函数中输入的图像不是灰度图像（单通道，8 位无符号整数类型）。这个函数只能处理灰度图像。

解决方法：将输入图像转换为灰度图像。可以使用 cvtColor 函数将彩色图像转换为灰度图像。例如：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray_img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

这里将彩色图像 'image.jpg' 转换为灰度图像，并使用自适应阈值函数计算二值化图像。