error: (-215:Assertion failed) (mtype == CV_8U || mtype == CV_8S) && _mask.sameSize(*psrc1) in function 'cv::binary_op'
时间: 2024-03-02 09:51:17 浏览: 182
这个错误通常是因为在使用OpenCV库的函数时,输入的图像和掩码的数据类型不匹配或者尺寸不一致导致的。以下是可能的解决方案:
1. 确保输入图像和掩码的数据类型相同。例如,如果输入图像的数据类型为CV_32FC1,则掩码的数据类型也应该是CV_32FC1。
2. 确保输入图像和掩码的尺寸相同。可以使用cv::resize函数将它们的尺寸调整一致。
3. 如果您在使用掩码时没有显式地创建一个掩码图像,那么可以考虑创建一个与原始图像相同大小的掩码图像。
4. 如果您在使用掩码时没有显式地创建一个掩码图像,那么可以考虑使用cv::Mat::ones函数自动创建一个掩码图像。例如,如果您想使用一个矩形掩码来对图像进行掩膜操作,可以像这样创建一个矩形掩码图像:
```python
import cv2
# 加载图像
image = cv2.imread('example.jpg')
# 创建掩码图像
mask = cv2.Mat.ones(image.shape[:2], dtype=np.uint8)
# 定义矩形区域
rect = ((x1, y1), (x2, y2))
# 在掩码图像上绘制矩形
cv2.rectangle(mask, rect[0], rect[1], (255, 255, 255), -1)
# 对图像进行掩膜操作
masked = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
```
希望这些解决方案可以帮助您解决问题。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "D:\桌面\图像处理\实验一.py", line 18, in <module> img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask = mask) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\arithm.cpp:230: error: (-215:Assertion failed) (mtype == CV_8U || mtype == CV_8S) && _mask.sameSize(*psrc1) in function 'cv::binary_op'
这个错误是由于在调用 `cv2.bitwise_and()` 函数时,其中一个参数的数据类型不正确导致的。根据错误信息中的提示,`cv2.bitwise_and()` 函数要求输入图像和掩膜图像的数据类型必须是 `CV_8U` 或 `CV_8S`。
为了解决这个问题,你可以将输入图像和掩膜图像的数据类型转换为 `CV_8U` 类型。你可以使用 `cv2.convertScaleAbs()` 函数将图像转换为 `CV_8U` 类型。
以下是一个示例代码:
```python
img1_bg = cv2.bitwise_and(cv2.convertScaleAbs(roi), cv2.convertScaleAbs(roi), mask=mask)
```
在这个示例中,`roi` 是输入图像,`mask` 是掩膜图像。使用 `cv2.convertScaleAbs()` 函数将输入图像和掩膜图像转换为 `CV_8U` 类型,然后再传递给 `cv2.bitwise_and()` 函数。
请根据你的具体情况,将合适的图像和掩膜传递给 `cv2.bitwise_and()` 函数,并确保它们的数据类型正确。
cv2.error: OpenCV(4.8.0) /Users/runner/work/opencv-python/opencv-python/opencv/modules/core/src/arithm.cpp:230: error: (-215:Assertion failed) (mtype == CV_8U || mtype == CV_8S) && _mask.sameSize(*psrc1) in function 'binary_op'
这个错误通常发生在使用OpenCV进行图像时,出现了类型或尺寸不匹配的情况。具体来说,该错误表示输入图像的类型应为CV_8U(8位无符号整数)或CV_8S(8位有符号整数),并且与掩码图像的尺寸应相同。
您可以检查代码中涉及到图像处理的部分,确保输入图像和掩码图像的类型和尺寸是匹配的。您还可以尝试将输入图像和掩码图像转换为正确的类型,以解决这个问题。
阅读全文