c = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0]报错

这个错误可能有多种原因，需要查看完整的代码和错误信息才能确定准确的原因。但是，从这段代码来看，可能出现以下几种情况：

1. "cnts" 可能为空，导致 "sorted" 函数无法进行排序。此时可以添加一个判断，如下所示：

   if len(cnts) > 0:
       c = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0]

2. "sorted" 函数中 "key" 参数的使用可能不正确。在这个例子中，我们使用 "cv2.contourArea" 函数来计算轮廓的面积，并将其作为排序依据。但如果 "cv2.contourArea" 函数的使用不正确，也会导致错误。可以检查一下 "cv2.contourArea" 函数的使用是否正确。

3. "reverse" 参数的使用也可能不正确。在这个例子中，我们将 "reverse" 参数设置为 "True"，表示按照轮廓面积降序排序。但如果 "reverse" 参数设置不正确，也可能导致错误。

4. 可能还有其他未知的原因导致错误。需要查看完整的代码和错误信息才能确定准确的原因。

相关问题

cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]什么意思

这行代码是使用OpenCV库中的cv2.contourArea函数对一个轮廓列表进行排序。轮廓是图像中的连续曲线，可以用于检测和识别图像中的形状和物体。

首先，cv2.contourArea函数计算每个轮廓的面积。然后，sorted函数对轮廓列表进行排序，通过指定key参数为cv2.contourArea函数，表示按照轮廓的面积进行排序。reverse=True表示降序排序，即面积最大的轮廓排在前面。

最后，[:5]表示取排序后的前5个轮廓，即面积最大的5个轮廓。这行代码的作用是获取面积最大的5个轮廓，可能用于后续的图像处理或分析任务。

cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0] cnts = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:5]

这段代码使用OpenCV的cv2.findContours函数从边缘图像中查找轮廓。

首先，edged.copy()创建了 edged 的副本，以确保原始图像不会被修改。

然后，cv2.findContours函数被调用，它接受三个参数：
- 第一个参数是边缘图像
- 第二个参数是轮廓检索模式，这里使用cv2.RETR_LIST表示检索所有的轮廓
- 第三个参数是轮廓近似方法，这里使用cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示使用简单的近似方法来存储轮廓的点

cv2.findContours函数的返回值是一个包含所有轮廓的列表，其中每个轮廓都是一个NumPy数组。

接下来，使用sorted函数对轮廓进行排序。排序的依据是每个轮廓的面积，通过调用cv2.contourArea函数来计算。参数reverse=True表示按照面积从大到小进行排序。

最后，通过切片操作[:5]取出前5个面积最大的轮廓，并将结果保存在cnts变量中。