loc = cv2.findNonZero(res > threshold) cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'findNonZero' > Overload resolution failed: > - src data type = 0 is not supported > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'src'

这个错误可能是由于输入的数组`res > threshold`不是一个NumPy数组而是一个OpenCV的矩阵或图像，导致了`cv2.findNonZero()`函数的错误。

为了解决这个问题，可以将`res > threshold`转换为NumPy数组，然后再传给`cv2.findNonZero()`函数。可以使用`np.array()`函数将OpenCV矩阵或图像转换为NumPy数组，示例如下：

import numpy as np

# 将OpenCV矩阵或图像转换为NumPy数组
res_np = np.array(res > threshold, dtype=np.uint8)

# 在NumPy数组中查找非零像素的位置
loc = cv2.findNonZero(res_np)

在上述代码中，我们使用`np.array()`函数将`res > threshold`转换为了一个NumPy数组，并指定了数据类型为`np.uint8`，即无符号8位整型。然后，我们将该数组传给了`cv2.findNonZero()`函数，成功地找到了非零像素的位置。

需要注意的是，如果输入的数组是一个OpenCV的图像，可以使用`cv2.cvtColor()`函数将其转换为灰度图像或者其他格式的图像，然后再将其转换为NumPy数组。

相关问题

import cv2 import numpy as np def match_pattern(image, pattern): # 载入图像和模式 img = cv2.imread(image) pattern_img = cv2.imread(pattern) # 获取模式图像的宽高 pattern_height, pattern_width, _ = pattern_img.shape # 使用模板匹配算法进行匹配 result = cv2.matchTemplate(img, pattern_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值 threshold = 0.8 # 寻找匹配结果中大于阈值的坐标 locations = np.where(result >= threshold) for loc in zip(*locations[::-1]): # 在原始图像上绘制矩形框标识匹配位置 cv2.rectangle(img, loc, (loc[0] + pattern_width, loc[1] + pattern_height), (0, 255, 0), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow('Pattern Matching Result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 调用函数进行模式匹配 match_pattern('rings.png', 'ring.png')

你好！你的代码看起来是对图像中的指定模式进行匹配，并在匹配位置上绘制矩形框。你调用了`match_pattern`函数，将原始图像和模式图像的文件名作为参数传递给函数。在这个例子中，你将原始图像命名为`rings.png`，将模式图像命名为`ring.png`。当你运行这段代码时，它会显示结果图像，其中匹配的位置用绿色矩形框标识出来。

请确保在运行代码之前，你已经安装了OpenCV库，并且将图像文件放置在正确的路径下。如果你想匹配不同的图像，可以将图像文件名替换成你自己的图像文件名。希望这能满足你的需求！如果有任何其他问题，请随时提问。

# 获取匹配程度大于阈值的所有位置 loc = np.where(res >= threshold) 错误

如果你遇到了`TypeError: '>=' not supported between instances of 'NoneType' and 'float'`错误，可能是因为在使用`cv2.matchTemplate()`函数时，没有正确地返回结果导致的。

`cv2.matchTemplate()`函数返回一个包含匹配结果的矩阵，你需要使用这个矩阵来查找匹配程度大于阈值的位置。如果匹配程度小于阈值，`cv2.matchTemplate()`函数会返回一个空矩阵，导致在使用`np.where()`函数时出错。

你可以在使用`cv2.matchTemplate()`函数之后，添加以下代码来检查是否成功返回了匹配结果矩阵：

# 使用cv2.matchTemplate()函数进行模板匹配
res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 检查是否成功返回了匹配结果矩阵
if res is None:
    print("Failed to find template in image!")
    return

# 查找匹配程度大于阈值的位置
loc = np.where(res >= threshold)

在这个示例中，如果`res`为空矩阵，就会输出一条错误信息并退出函数。如果`res`不为空，就会继续执行查找匹配位置的代码。