error: (-215:Assertion failed) type == CV_32F || type == CV_64F in function '_SVDcompute'
时间: 2024-10-10 16:01:42 浏览: 171
错误消息 "error: (-215:Assertion failed) type == CV_32F || type == CV_64F in function '_SVDcompute'" 是 OpenCV(计算机视觉库)中常见的报错,当你尝试对一个不是单精度浮点数 (`CV_32F`) 或双精度浮点数 (`CV_64F`) 的矩阵执行奇异值分解(SVD,Singular Value Decomposition)操作时会出现。`_SVDcompute` 函数内部有个断言,用于验证输入矩阵的数据类型,如果不是这两种类型的浮点数,就会触发这个错误。
这通常意味着你在执行 SVD 之前,应该先确保你的矩阵是 `float32` 或 `float64` 类型,例如:
```cpp
cv::Mat matrix;
// ...填充矩阵内容...
if (matrix.type() != CV_32F && matrix.type() != CV_64F)
{
std::cerr << "Error: Matrix must be single or double precision floating point!" << std::endl;
// 或者转换数据类型
cv::cvtColor(matrix, matrix, CV_32F); // 如果是从其他类型转换而来
}
cv::SVD svd(matrix);
```
相关问题
cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\smooth.dispatch.cpp:617: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::GaussianBlur'
这个错误提示意味着输入的图像为空或者不存在。可能的原因有:
1. 图像文件不存在或者路径不正确。请检查代码中读取图像的路径是否正确。
2. 图像读取失败。请检查图像文件是否已经损坏或者无法被解码。
3. 输入的图像为空。请检查代码中读取图像的语句是否执行成功,并且确保图像数据已经正确加载到内存中。
您可以在代码中添加一些检查语句,例如:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取原始图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
if img is None:
print('Failed to read image!')
else:
# 计算高斯滤波后的图像
sigma1 = 1.0
sigma2 = 2.0
ksize = int(3 * sigma2)
gauss1 = cv2.GaussianBlur(img, (ksize, ksize), sigma1)
gauss2 = cv2.GaussianBlur(img, (ksize, ksize), sigma2)
# 计算高斯差分图像
dog = gauss1 - gauss2
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('DoG Image', dog)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这样可以更好地排除一些常见的问题。如果仍然无法解决问题,请提供更多的错误信息和代码上下文,以便我们更好地帮助您。
怎么解决 blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(img, (224, 224)), 1.0, (104.0, 177.0, 123.0)) cv2.error: OpenCV(4.2.0) ..\modules\imgproc\src\resize.cpp:4045: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize'
这个错误提示表明在调用cv2.resize函数时,输入的图像大小为空。这通常是由于输入的图像路径错误或文件名错误引起的。请确保您输入的图像路径是正确的,并且可以找到该文件,或者您可以使用完整的图像路径来确保正确性。同时,还要确保您的图像格式能够被cv2库所支持,例如jpg和png格式。如果这些方法都不起作用,请检查您的OpenCV库是否安装正确,或者尝试更新到最新版本。
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