# 生成模板数据 template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", detector.getT(0), mask) object_mask=0 # 训练线性模板 detector.addTemplate(template_data, "object") 报错TypeError: linemod_Detector.addTemplate() missing required argument 'object_mask' (pos 3)
时间: 2024-02-01 13:16:38 浏览: 26
根据错误提示,linemod_Detector.addTemplate() 函数缺少所需的参数 object_mask,因此您需要在函数调用中添加 object_mask 参数。可以尝试以下代码:
```
template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", detector.getT(0), mask)
object_mask = np.zeros((template_gray.shape[0], template_gray.shape[1]), dtype=np.uint8)
detector.addTemplate(template_data, "object", object_mask)
```
在这里,我们通过使用 numpy 创建一个与模板图像大小相同的零数组来创建 object_mask。然后将它作为第三个参数传递给 detector.addTemplate() 函数。这应该可以解决您的问题。
相关问题
template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", detector.getT(0), mask) object_mask = np.zeros((template_gray.shape[0], template_gray.shape[1]), dtype=np.uint8) detector.addTemplate(template_data, "object", object_mask)报错TypeError: Can't parse 'sources'. Input argument doesn't provide sequence protocol
这个错误可能是由于 `detector.getT(0)` 返回的不是一个序列类型(list、tuple等),而是一个单独的值。这样就无法在 `cv2.linemod.Template()` 函数中正确使用。
你可以尝试将 `detector.getT(0)` 的返回值放入一个列表或元组中,例如:
```
template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", [detector.getT(0)], mask)
```
或者使用 `np.array()` 将其转换为数组类型,例如:
```
template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", np.array([detector.getT(0)]), mask)
```
这样应该可以解决这个问题。
template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", [detector.getT(0)], mask) object_mask = np.zeros((template_gray.shape[0], template_gray.shape[1]), dtype=np.uint8) detector.addTemplate(template_data, "object", object_mask)报错TypeError: Can't parse 'sources'. Input argument doesn't provide sequence protocol
这个错误可能是由于以下几种原因引起的:
1. `detector.getT(0)` 返回的不是一个可迭代对象,无法作为 `cv2.linemod.Template()` 函数的参数。请确保返回的对象是一个可迭代的序列,例如列表、元组或数组。
2. `mask` 参数不是一个可迭代对象,无法作为 `cv2.linemod.Template()` 函数的参数。请确保 `mask` 是一个可迭代的序列,例如列表、元组或数组。
3. `template_gray` 的形状与 `object_mask` 不匹配,导致无法创建一个与 `template_gray` 相同大小的零数组。请检查 `template_gray` 和 `object_mask` 的形状是否相同。
您可以尝试使用以下代码来避免这些问题:
```python
template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", [list(detector.getT(0))], [list(mask)])
object_mask = np.zeros(template_gray.shape[:2], dtype=np.uint8)
detector.addTemplate(template_data, "object", object_mask)
```
在这里,我们将 `detector.getT(0)` 和 `mask` 强制转换为列表,并将 `object_mask` 的形状限制为 `template_gray` 的前两个维度。这应该可以解决这个问题。