resized_image = cv2.resize(image, (32, 32), interpolation=cv2.INTER_AREA) cv2.error: OpenCV(4.8.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4062: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize' Process finished with exit code 1

这个错误通常是由于输入图像的大小不符合要求导致的。请确保你的图像对象 `image` 不为空，且具有正确的尺寸。你可以使用 `image.shape` 来检查图像的尺寸是否正确。另外，你还可以尝试使用其他插值方法，如 `cv2.INTER_LINEAR` 或 `cv2.INTER_CUBIC`，来替换 `cv2.INTER_AREA` 看是否能解决问题。

相关问题

(-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize

这个错误通常是由于输入的图像为空或大小为0导致的。解决方法是检查输入的图像是否为空或大小是否为0。如果是，则需要更改输入的图像或更改代码以处理这种情况。

以下是一些可能有用的解决方法：
1. 检查输入的图像是否为空或大小是否为0。
2. 确保输入的图像路径正确，并且图像可以正确加载。
3. 尝试使用cv2.IMREAD_UNCHANGED标志加载图像，以确保图像被正确加载。
4. 尝试使用cv2.INTER_AREA或cv2.INTER_LINEAR等不同的插值方法来调整图像大小。
5. 如果使用的是cv2.resize()函数，请确保第二个参数不为空。

以下是一个例子，演示如何使用cv2.resize()函数来调整图像大小，并避免出现此错误：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 检查图像是否为空或大小是否为0
if img is not None and img.size != 0:
    # 调整图像大小
    img_resized = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_AREA)
    # 显示调整后的图像
    cv2.imshow('Resized Image', img_resized)
    cv2.waitKey(0)
else:
    print('Error: Image is empty or size is 0')

error：insufficient memory in cv::out0fmemoryerror

### 解决 OpenCV 中内存不足导致的 `OutOfMemoryError` 错误

当遇到 OpenCV 内存不足错误时，通常是因为尝试分配过多内存在处理大尺寸图像或其他数据结构时失败所致。针对此问题有多种解决方案：

#### 减少资源消耗的方法

对于图像处理应用而言，减少单张图片的数据量是一个有效策略。可以通过降低分辨率来实现这一点。

import cv2

def resize_image(image_path, scale_percent=50):
    image = cv2.imread(image_path)
    width = int(image.shape[1] * scale_percent / 100)
    height = int(image.shape[0] * scale_percent / 100)
    dim = (width, height)

    resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)
    
    return resized

这种方法能够显著减小所需内存空间，从而避免触发异常[^1]。

#### 使用64位环境编译项目

另一个可行方案是在支持更大地址空间的平台上运行程序。具体来说就是在64位操作系统上构建应用程序，并确保链接至相应平台下的OpenCV库版本。这允许访问更多的物理RAM以及虚拟地址范围，有助于缓解大型矩阵运算带来的压力[^2]。

需要注意的是切换到新架构可能会引入路径配置方面的新挑战；例如头文件位置改变等问题需妥善解决才能顺利完成迁移过程[^3]。

#### 预估并控制输入规模

为了避免潜在溢出风险，在加载任何媒体前先评估其可能占用的空间大小是非常重要的预防措施之一。特别是考虑到某些算法内部实现细节可能导致额外开销的情况下更应如此行事。一旦预见到即将超出合理界限，则提前采取行动调整参数设定或优化流程设计以规避隐患[^4]。

#### 定期释放不再使用的对象

确保及时清理已完成任务所关联的所有临时变量和缓存记录同样不可忽视。Python中的垃圾回收机制虽然强大但仍存在一定局限性，因此显式调用销毁函数不失为一种明智之举。这样做不仅有利于维持较低的工作集水平而且还能间接提升整体性能表现[^5]。