cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\arithm.cpp:650: error: (-209:Sizes of input arguments do not match) The operation is neither 'array op array' (where arrays have the same size and the same number of channel

这个错误通常是由于输入的数组不具有相同的大小和通道数量引起的。在OpenCV中，很多操作要求输入数组的大小和通道数量相同。

要解决这个问题，你可以检查你的输入数组的大小和通道数量是否匹配。确保它们具有相同的形状和通道数。

另外，你还可以尝试使用OpenCV提供的函数来确保输入数组的大小和通道数量匹配。例如，你可以使用`cv2.resize()`函数来调整图像的大小，或者使用`cv2.cvtColor()`函数来转换图像的通道数量。

如果你能提供更多的代码和上下文，我可以给出更具体的建议来解决这个问题。

相关问题

cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\smooth.dispatch.cpp:617: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::GaussianBlur'

这个错误提示意味着输入的图像为空或者不存在。可能的原因有：

1. 图像文件不存在或者路径不正确。请检查代码中读取图像的路径是否正确。
2. 图像读取失败。请检查图像文件是否已经损坏或者无法被解码。
3. 输入的图像为空。请检查代码中读取图像的语句是否执行成功，并且确保图像数据已经正确加载到内存中。

您可以在代码中添加一些检查语句，例如：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
if img is None:
    print('Failed to read image!')
else:
    # 计算高斯滤波后的图像
    sigma1 = 1.0
    sigma2 = 2.0
    ksize = int(3 * sigma2)
    gauss1 = cv2.GaussianBlur(img, (ksize, ksize), sigma1)
    gauss2 = cv2.GaussianBlur(img, (ksize, ksize), sigma2)

    # 计算高斯差分图像
    dog = gauss1 - gauss2

    # 显示结果
    cv2.imshow('Original Image', img)
    cv2.imshow('DoG Image', dog)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

这样可以更好地排除一些常见的问题。如果仍然无法解决问题，请提供更多的错误信息和代码上下文，以便我们更好地帮助您。

--------------------------------------------------------------------------- error Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_5544\1055753196.py in <module> 17 # 训练K-近邻分类器 18 knn = cv2.ml.KNearest_create() ---> 19 knn.train(np.array(face_images), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(face_labels)) 20 21 # 读取测试图像 error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\ml\src\data.cpp:257: error: (-215:Assertion failed) samples.type() == CV_32F || samples.type() == CV_32S in function 'cv::ml::TrainDataImpl::setData'

这个错误提示是因为训练数据的数据类型不正确。在使用`cv2.ml.KNearest_create()`训练KNN分类器时，数据应该是单精度浮点型（`CV_32F`）或整型（`CV_32S`）。

你可以尝试将代码中的数据类型转换为单精度浮点型，如下所示：

face_images = np.array(face_images, dtype=np.float32)
face_labels = np.array(face_labels, dtype=np.float32)

# 训练K-近邻分类器
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(face_images, cv2.ml.ROW_SAMPLE, face_labels)

这样就可以解决这个错误。希望对你有帮助。