- Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'src'

这个错误通常发生在使用OpenCV库时，给函数传递了一个无效的参数。根据错误信息，它要求传递一个 `cv::UMat` 类型的参数，但实际传递的参数类型不正确。

解决这个问题的方法取决于你具体使用的函数和参数。以下是一些可能的解决方案：

1. 确保你传递给函数的参数是有效的 `cv::UMat` 对象。可以通过使用 `cv::UMat` 构造函数或者通过调用 `cv::UMat::getMat()` 方法来创建它。

2. 检查你的代码，确保没有将其他类型的参数传递给该函数。可能是因为你传递了一个不支持的数据类型，导致了该错误。

3. 检查是否正确包含了OpenCV库的头文件，并且链接了正确的库文件。如果没有正确包含OpenCV头文件，编译器可能无法识别 `cv::UMat` 类型。

4. 检查OpenCV版本是否与你的代码兼容。某些版本的OpenCV可能不支持 `cv::UMat` 类型，你可以尝试使用其他兼容的类型替代。

如果以上解决方案都不起作用，你可以提供更多的代码和错误上下文，以便我能够更好地帮助你找到问题的根源。

相关问题

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。

> - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'mat'

你遇到了一个错误信息，它指出了一个函数期望参数 'mat' 是一个 cv::UMat 类型的指针。这个错误通常发生在使用 OpenCV 库中的函数时，传递给函数的参数类型不正确。

要解决这个问题，你可以检查你传递给函数的参数类型是否正确。确保你的参数是 cv::UMat 类型的指针，并且没有出现任何类型转换错误。

如果你能提供更多的上下文或代码片段，我可以为你提供更具体的帮助。