cv2.line(img, (250+(20-150)*0.7, 250+(20+150)*0.7), (250+(20+150)*0.7, 250+(20-150)*0.7), (0, 0, 0), 2) cv2.error: OpenCV(4.6.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'line' > Overload resolution failed: > - Can't parse 'pt1'. Sequence item with index 0 has a wrong type > - Can't parse 'pt1'. Sequence item with index 0 has a wrong type

根据你提供的错误信息，出现了一个参数错误。错误提示说明`pt1`的类型不正确，导致无法解析该参数。

根据你的代码，`pt1`应该是直线的起点坐标，而`pt2`是直线的终点坐标。根据错误提示，可能是由于`pt1`的类型不正确导致的问题。

你可以尝试将`pt1`和`pt2`的坐标值转换为整数类型，然后再传递给`cv2.line`函数。修改后的代码如下所示：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')

# 计算起点和终点坐标
x1 = int(250 + (20 - 150) * 0.7)
y1 = int(250 + (20 + 150) * 0.7)
x2 = int(250 + (20 + 150) * 0.7)
y2 = int(250 + (20 - 150) * 0.7)

# 绘制直线
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 0), 2)

cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述修改后的代码中，我使用了`int()`函数将计算得到的坐标值转换为整数类型。这样可以确保`pt1`和`pt2`的参数类型正确，避免了参数错误的问题。

请确保你已经提供了正确的图像路径，并且安装了OpenCV库。如果问题仍然存在，请检查参数的正确性，确保起点和终点的坐标值是有效的。

相关问题

回答一下代码：import numpy as np import cv2 import Products as product # 加载视频 cap = cv2.VideoCapture("../sample/1.mp4") # 变量 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX products = [] pid = 1 areaTh = 18000 # 获取图像width, height width = cap.get(3) height = cap.get(3) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() try: # 复制图片，用于绘制 img = frame.copy() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] except: print("EOF") break # 边缘检测，识别工件 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) if area > areaTh: M = cv2.moments(cnt) cx = int(M['m10'] / M['m00']) cy = int(M['m01'] / M['m00']) x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) new = True if cx > 100: for i in products: if abs(cx - i.getX()) <= 25 and abs(cy - i.getY()) <= 25: new = False i.updateCoords(cx, cy, x, y, w, h) if new: p = product.Product(pid, cx, cy, x, y, w, h) p.save_pic(frame) products.append(p) product.count = pid defects = p.defect_detect() pid += 1 cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1) img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) for i in products: # 标记ID if i.getX() <= 600: cv2.putText(img, str(i.getId()), (i.getX(), i.getY()), font, 1.0, i.getRGB(), 1, cv2.LINE_AA) # 绘制缺陷 for j in i.defects: if j.getState() == 1: img = cv2.rectangle(img, (i.getBoundX() + j.getX(), i.getBoundY() + j.getY()), (i.getBoundX() + j.getX() + j.getW() + 5, i.getBoundY() + j.getY() + j.getH() + 5), (0, 255, 255), 1) elif j.getState() == 2: img = cv2.rectangle(img, (i.getBoundX() + j.getX(), i.getBoundY() + j.getY()), (i.getBoundX() + j.getX() + j.getW() + 5, i.getBoundY() + j.getY() + j.getH() + 5), (255, 255, 0), 1) # 绘制sum cv2.putText(img, "sum:" + str(product.count), (10, 30), font, 0.7, (255, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA) cv2.putText(img, "scratch_sum:" + str(product.Product.scratch_sum), (10, 50), font, 0.7, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA) cv2.putText(img, "blot_sum:" + str(product.Product.blot_sum), (10, 70), font, 0.7, (255, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA) cv2.imshow("test", img) k = cv2.waitKey(10) & 0xff if k == 27: break cv2.destroyAllWindows()

这段代码导入了三个Python模块：numpy、cv2和Products。下面是每个模块的简要说明：

1. numpy：是一个Python库，用于在Python中进行数值计算。它支持大量的数学操作和运算，如矩阵操作、线性代数、随机数生成等等。

2. cv2：是一个Python库，用于计算机视觉和图像处理。它是OpenCV（开源计算机视觉库）的Python接口，提供了许多处理图像的函数和方法。

3. Products：这是一个自定义的Python模块，它很可能包含了一些与产品相关的代码。由于我们没有看到这个模块的代码，所以不能对它做出具体的解释。

需要注意的是，这段代码中导入的模块需要在系统中预先安装好，否则会导致 ImportError 错误。如果你在运行时遇到了这个错误，你需要在终端或命令行界面中使用 pip 命令安装相应的模块。例如，要安装 numpy 模块，可以在命令行中输入：

pip install numpy

同样的方式也适用于其他模块。

Traceback (most recent call last): File "D:\Data\Python Data\work1\cv1.py", line 64, in <module> img3 = cv.addWeighted(img1,0.3,img2,0.7,0) cv2.error: OpenCV(4.8.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\arithm.cpp:674: error: (-5:Bad argument) When the input arrays in add/subtract/multiply/divide functions have different types, the output array type must be explicitly specified in function 'cv::arithm_op'

这个错误通常是由于图像的数据类型不匹配导致的。在使用 `cv.addWeighted()` 函数时，确保输入图像的数据类型相同，并且输出图像的数据类型也要明确指定。

例如，如果 `img1` 和 `img2` 是灰度图像，可以使用以下代码将它们转换为相同的数据类型：

img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

然后，您可以使用 `cv2.convertScaleAbs()` 函数将输出图像的数据类型转换为与输入图像类型相同的类型：

output = cv2.addWeighted(img1, 0.3, img2, 0.7, 0)
output = cv2.convertScaleAbs(output)

这样应该能够解决这个错误。如果问题仍然存在，您可以提供更多的代码和图像信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。