请提供安装适应np.int版、本且不会报错的numpy

为了避免报错，并使用适应`np.int`的版本的numpy，你可以安装特定的numpy版本。以下是一个适用于`np.int`的numpy版本的安装方式：

pip install numpy==1.19.5

这将安装numpy的1.19.5版本，该版本支持`np.int`。请注意，这个版本可能不是最新的，但它可以解决你遇到的问题。

安装完成后，重新运行你的代码，应该不会再出现相关的报错。

相关问题

DeprecationWarning: `np.int0` is a deprecated alias for `np.intp`. (Deprecated NumPy 1.24)什么意思

这个警告意味着你使用了NumPy中一个已经被弃用的方法`np.int0`。警告提示你应该使用`np.intp`代替`np.int0`。

在NumPy 1.24版本中，`np.int0`已被弃用并被重命名为`np.intp`，所以在以后的版本中可能会删除`np.int0`。因此，建议使用`np.intp`代替`np.int0`。

为了消除这个警告，你可以将使用`np.int0`的代码替换为`np.intp`。这样，你就可以避免这个警告并确保代码在将来的NumPy版本中仍然正确运行。

triangle = cv2.minEnclosingTriangle(max_contour) triangle = np.int0(triangle)报错：valueerror

这个错误可能是由于`cv2.minEnclosingTriangle()`函数返回值的数据类型不是整数类型，而`cv2.drawContours()`函数需要的轮廓数据类型是整数型的。

为了解决这个错误，我们需要将`cv2.minEnclosingTriangle()`函数返回的三角形数据类型转换为整数型。可以使用`np.int0()`函数将其转换为整数型。

以下是修改后的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('example.jpg')

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 找到最大轮廓
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

# 计算最小外接三角形
triangle = cv2.minEnclosingTriangle(max_contour)
triangle = np.int0(triangle)

# 绘制最小外接三角形
cv2.drawContours(img, [triangle], 0, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在此示例中，我们使用`np.int0()`函数将三角形数据类型转换为整数型。