Cv2.FindContours(image, out var allContours, out _, RetrievalModes.List, ContourApproximationModes.ApproxSimple); OpenCVException: Unrecognized or unsupported array type OpenCvSharp.NativeMethods+<>c.<.cctor>b__1332_0 (OpenCvSharp.ErrorCode status, System.String funcName, System.String errMsg, System.String fileName, System.Int32 line, System.IntPtr userdata) (at <8745c248865442b0b751b51a12326060>:0) (wrapper native-to-managed) OpenCvSharp.NativeMethods+<>c.<.cctor>b__1332_0(OpenCvSharp.ErrorCode,intptr,intptr,intptr,int,intptr) OpenCvSharp.Cv2.FindContours (OpenCvSharp.InputOutputArray image, OpenCvSharp.Point[][]& contours, OpenCvSharp.HierarchyIndex[]& hierarchy, OpenCvSharp.RetrievalModes mode, OpenCvSharp.ContourApproximationModes method, System.Nullable`1[T] offset) (at <8745c248865442b0b751b51a12326060>:0)

根据您提供的代码和错误信息，问题可能出在输入图像的数组类型上。函数 `Cv2.FindContours` 要求输入的图像是 OpenCV 支持的特定数组类型，而您的输入图像可能不符合要求。

要解决这个问题，您可以尝试将输入图像转换为正确的数组类型。例如，您可以使用 `Cv2.CvtColor` 函数将图像转换为灰度图像，然后再应用 `Cv2.FindContours`。下面是一个示例代码：

using OpenCvSharp;

// 读取图像
Mat image = Cv2.ImRead("image.jpg", ImreadModes.Color);

// 将图像转换为灰度图像
Mat grayImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, grayImage, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);

// 查找轮廓
Point[][] contours;
HierarchyIndex[] hierarchy;
Cv2.FindContours(grayImage, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.List, ContourApproximationModes.ApproxSimple);

// 处理轮廓
// ...

请注意，这只是一个示例，具体的解决方法可能因您的实际情况而有所不同。如果问题仍然存在，请提供更多关于您的代码和输入图像的信息，以便更好地帮助您解决问题。

相关问题

// 查找图像中的轮廓线 OpenCvSharp.Point[][] allContours = Cv2.FindContoursAsArray(grayImage, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple); OpenCVException: Unrecognized or unsupported array type

如果您在使用 `Cv2.FindContoursAsArray` 函数时遇到了 `OpenCVException: Unrecognized or unsupported array type` 的错误，这可能是由于输入的图像类型不受支持导致的。

`Cv2.FindContoursAsArray` 函数要求输入的图像是二值图像（例如灰度图像或二进制图像），而不是彩色图像。请确保您的 `grayImage` 是正确的灰度图像或二值图像。

如果 `grayImage` 是彩色图像，您需要先将其转换为灰度图像或二值图像。以下是一个示例代码，演示如何将彩色图像转换为灰度图像并提取轮廓线：

using OpenCvSharp;

// 读取彩色图像
Mat colorImage = Cv2.ImRead("image.png", ImreadModes.Color);

// 将图像转换为灰度图像
Mat grayImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(colorImage, grayImage, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);

// 阈值化处理
Mat binaryImage = new Mat();
Cv2.Threshold(grayImage, binaryImage, 127, 255, ThresholdTypes.Binary);

// 查找轮廓线
Point[][] contours = Cv2.FindContoursAsArray(binaryImage, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);

// 处理轮廓线
// ...

在示例代码中，我们首先使用 `Cv2.CvtColor` 函数将彩色图像 `colorImage` 转换为灰度图像 `grayImage`。然后，我们使用阈值化处理将灰度图像转换为二值图像 `binaryImage`。最后，我们使用 `Cv2.FindContoursAsArray` 函数查找轮廓线。

请确保在调用 `Cv2.FindContoursAsArray` 函数之前，您的图像已经正确转换为灰度图像或二值图像。

linaro@bm1684:/data/yolact/python$ python3 yolact_bmcv.py --cfgfile configs/yolact_base.cfg--model ../data/models/yolact_base_54_800000_fp32_b1.bmodel --input_path ../data/images usage: yolact_bmcv.py [-h] [--cfgfile CFGFILE] [--model MODEL] [--dev_id DEV_ID] [--thresh THRESH] [--nms NMS] [--keep KEEP] [--is_video IS_VIDEO] [--input_path INPUT_PATH] [--output_dir OUTPUT_DIR] yolact_bmcv.py: error: unrecognized arguments: ../data/models/yolact_base_54_800000_fp32_b1.bmodel

这个命令看起来有几个参数没有正确设置，导致出现了错误。建议您检查一下命令中的参数是否有误，确保每个参数之间有正确的空格或其他分隔符。以下是一些可能需要检查的问题：

1. 您的命令中是否正确设置了 `--cfgfile` 参数和 `--model` 参数？如果这些参数没有正确设置，那么程序将无法找到配置文件和模型文件，从而导致错误。

2. 您的命令中是否正确设置了 `--input_path` 参数？如果这个参数没有正确设置，那么程序将无法找到输入图像，也会导致错误。

3. 您的命令中是否正确设置了 `--output_dir` 参数？如果这个参数没有正确设置，那么程序将无法将处理后的图像保存到正确的输出目录中。

4. 您的命令中是否正确设置了其他参数，如 `--thresh`、 `--nms`、 `--keep`、 `--is_video` 等？如果这些参数没有正确设置，那么程序可能无法以预期的方式运行。

您可以尝试使用 `python3 yolact_bmcv.py -h` 命令来查看该程序的帮助文档，了解各个参数的具体含义和用法，以便更好地进行调试和排错。