怎样解决下面的报错:gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor'

这个错误提示告诉我们源图像为空或未找到。可能的解决方法是：

1. 检查输入参数的数据类型和维度是否正确；
2. 确保源图像路径正确且存在，或者将图像读取到内存中并传递给函数；
3. 检查OpenCV库是否正确配置。

您可以检查代码并尝试实现这些解决方案。

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Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject\guidao.py", line 20, in <module> imggray = cv2.cvtColor(selected_files, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'cvtColor' > Overload resolution failed: > - src is not a numpy array, neither a scalar > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'src'

根据错误信息看，是因为 `cvtColor` 函数的第一个参数需要是一个 numpy 数组，而 `selected_files` 是一个文件名列表，不是 numpy 数组。因此，你需要在读取每个文件时使用 OpenCV 的 `imread` 函数将其转换为 numpy 数组，然后再将其转换为灰度图像。

以下是修改后的代码：

import os
import cv2
import random

# 文件夹路径
folder_path = "path/to/folder"

# 读取文件夹中所有文件名
files = os.listdir(folder_path)

# 随机选择 20 个文件
selected_files = random.sample(files, 20)

# 读取每个文件并转换为灰度图像
images = []
for file_name in selected_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    img = cv2.imread(file_path)
    imggray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    images.append(imggray)

# 显示灰度图像
for img in images:
    cv2.imshow("Gray Image", img)
    cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们使用 `imread` 函数读取每个文件，并使用 `cvtColor` 函数将其转换为灰度图像。然后将每个灰度图像添加到 `images` 列表中。最后，我们循环显示每个灰度图像。

请注意，你需要将 `folder_path` 替换为你的文件夹路径。

D:\python3.8\python.exe D:/pythonProject1/bishe1.py 俯视or侧视：俯视 D:\python3.8\lib\site-packages\skimage\io\_plugins\matplotlib_plugin.py:149: UserWarning: Low image data range; displaying image with stretched contrast. lo, hi, cmap = _get_display_range(image) Traceback (most recent call last): File "D:/pythonProject1/bishe1.py", line 65, in <module> contours,h=cv.findContours(edge,cv.RETR_TREE,cv.CHAIN_APPROX_NONE) cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\contours.cpp:197: error: (-210:Unsupported format or combination of formats) [Start]FindContours supports only CV_8UC1 images when mode != CV_RETR_FLOODFILL otherwise supports CV_32SC1 images only in function 'cvStartFindContours_Impl' 进程已结束,退出代码1

根据你的描述，这是一段 Python 代码，使用了 OpenCV 库中的 findContours 函数进行轮廓查找。但是在调用 findContours 函数时，出现了错误。错误信息显示 findContours 函数的参数有误，可能是由于输入的图像格式不正确导致的。建议检查一下输入的图像是否为灰度图像，以及是否使用了正确的数据类型。在调用 findContours 函数时，可以使用 cv2.cvtColor() 函数将彩色图像转换为灰度图像，然后使用 astype() 函数将数据类型转换为 uint8，即可避免这个错误。代码如下：

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = gray.astype('uint8')
contours, hierarchy = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

其中，cv2.COLOR_BGR2GRAY 是将彩色图像转换为灰度图像的参数。astype() 函数用于将数据类型转换为 uint8。