opencv3.8中cv2.createLineSegmentDetector()函数

在 OpenCV 3.8 版本中，cv2.createLineSegmentDetector() 函数用于创建一个可以检测图像中线段的对象。该函数接受一个可选参数，即线段检测器的类型。它可以是 LSD_REFINE_STD（标准线段检测），也可以是 LSD_REFINE_ADV（改进的线段检测）。该函数返回一个名为 LSD（LineSegmentDetector）的对象，该对象具有detect()方法，该方法接受图像作为输入并返回检测到的线段的列表。检测到的每条线段都是一个四元组（x1，y1，x2，y2），其中(x1，y1)和(x2，y2)是线段的两个端点的坐标。

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使用opencv 4.0.1 和python 3.8 将图像进行小波变换 coeffs = pywt.dwt2(gray, 'haar') cA, (cH, cV, cD) = coeffs 已知cH 为266 × 500 为什么执行cH1 = cH.astype(np.uint8) cH2 = cv2.convertScaleAb(cH) 后.cH1 显示正常图像 cH2显示的图像为纯黑色

这是因为 `cv2.convertScaleAb()` 函数的参数传递有误。该函数需要传入两个参数：输入数组和输出数组。你可以将代码改为如下形式：

cH1 = cH.astype(np.uint8)
cH2 = np.zeros_like(cH1)
cH2 = cv2.convertScaleAbs(cH, dst=cH2)

这样，就可以正确地将小波变换后的系数数组转换为 OpenCV 可以显示的图像了。

D:\python3.8\python.exe D:/pythonProject1/bishe1.py 俯视or侧视：俯视 D:\python3.8\lib\site-packages\skimage\io\_plugins\matplotlib_plugin.py:149: UserWarning: Low image data range; displaying image with stretched contrast. lo, hi, cmap = _get_display_range(image) Traceback (most recent call last): File "D:/pythonProject1/bishe1.py", line 65, in <module> contours,h=cv.findContours(edge,cv.RETR_TREE,cv.CHAIN_APPROX_NONE) cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\contours.cpp:197: error: (-210:Unsupported format or combination of formats) [Start]FindContours supports only CV_8UC1 images when mode != CV_RETR_FLOODFILL otherwise supports CV_32SC1 images only in function 'cvStartFindContours_Impl' 进程已结束,退出代码1

根据你的描述，这是一段 Python 代码，使用了 OpenCV 库中的 findContours 函数进行轮廓查找。但是在调用 findContours 函数时，出现了错误。错误信息显示 findContours 函数的参数有误，可能是由于输入的图像格式不正确导致的。建议检查一下输入的图像是否为灰度图像，以及是否使用了正确的数据类型。在调用 findContours 函数时，可以使用 cv2.cvtColor() 函数将彩色图像转换为灰度图像，然后使用 astype() 函数将数据类型转换为 uint8，即可避免这个错误。代码如下：

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = gray.astype('uint8')
contours, hierarchy = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

其中，cv2.COLOR_BGR2GRAY 是将彩色图像转换为灰度图像的参数。astype() 函数用于将数据类型转换为 uint8。