Exception caught in handler {"worker_id": "0", "exc": "OpenCV(4.8.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/contours.cpp:195: 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'\n", "traceback": "Traceback (most recent call last):\n File \"/opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py\", line 118, in serve_requests\n await self._handle_event(event)\n File \"/opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py\", line 312, in _handle_event\n entrypoint_output = self._entrypoint(self._context, event)\n File \"/opt/nuclio/main.py\", line 51, in handler\n contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)\ncv2.error: OpenCV(4.8.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/contours.cpp:195: 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'\n\n"} 2023-07-16 10:23:22 /opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py:395: DeprecationWarning: There is no current event loop 2023-07-16 10:23:22 loop = asyncio.get_event_loop() 2023-07-16 10:24:38 2023-07-16 10:24:40 0: 480x640 1 car, 1 truck, 82.9ms 2023-07-16 10:24:40 Speed: 16.6ms preprocess, 82.9ms inference, 24.2ms postprocess per image at shape (1, 3, 480, 640)

时间: 2024-04-17 09:24:25 浏览: 370
根据你提供的错误信息,问题出现在 `cv2.findContours()` 函数调用时。错误信息提示到了组合格式不受支持的问题。 这个问题通常是由于输入图像的格式不正确导致的。`cv2.findContours()` 函数需要传入一个二值图像(只包含0和255两个像素值)作为输入,而且图像的数据类型应为 `np.uint8`。 你可以尝试在调用 `cv2.findContours()` 函数之前,对 `mask_binary` 进行以下处理,确保输入图像符合要求: ```python mask_binary = mask_binary.astype(np.uint8) # 将掩码二值图像转换为 np.uint8 类型 ``` 添加这行代码后,再次运行程序,看看是否能够解决问题。如果问题仍然存在,请确保 `mask_binary` 是一个正确的二值图像,并且数据类型是 `np.uint8`。你可以使用 `print(mask_binary.dtype)` 来检查数据类型,并使用 `print(mask_binary)` 来检查图像的值范围和格式。如果问题仍然存在,请提供更多代码和上下文信息,以便更好地帮助你解决问题。
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那为什么报错(E) Exception caught in handler {"exc": "OpenCV(4.8.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/contours.cpp:195: 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'\n", "traceback": "Traceback (most recent call last):\n File \"/opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py\", line 118, in serve_requests\n await self._handle_event(event)\n File \"/opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py\", line 312, in _handle_event\n entrypoint_output = self._entrypoint(self._context, event)\n File \"/opt/nuclio/main.py\", line 51, in handler\n contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)\ncv2.error: OpenCV(4.8.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/contours.cpp:195: 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'\n\n", "worker_id": "0"}

根据报错信息,可能是由于传递给`cv2.findContours`函数的`mask_binary`图像格式不正确导致的错误。`cv2.findContours`函数要求输入的图像是单通道、8位无符号整数类型(CV_8UC1)的二值图像。请确保`mask_binary`的数据类型是`np.uint8`,并且只有一个通道。可以使用`mask_binary = mask_binary.astype(np.uint8)`来确保数据类型正确,并使用`cv2.cvtColor`函数将图像转换为灰度图像,例如: ```python mask_binary = cv2.cvtColor(mask_binary, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 此外,还要确保`mask_binary`图像是二值图像,即只包含0和255两个像素值。您可以使用阈值函数来确保图像二值化,例如: ```python _, mask_binary = cv2.threshold(mask_binary, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) ``` 这样处理后,再调用`cv2.findContours`函数应该就不会报错了。

(E) Exception caught in handler {"exc": "OpenCV(4.8.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/contours.cpp:195: 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'\n", "traceback": "Traceback (most recent call last):\n File \"/opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py\", line 118, in serve_requests\n await self._handle_event(event)\n File \"/opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py\", line 312, in _handle_event\n entrypoint_output = self._entrypoint(self._context, event)\n File \"/opt/nuclio/main.py\", line 51, in handler\n contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)\ncv2.error: OpenCV(4.8.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/contours.cpp:195: 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'\n\n", "worker_id": "0"}这个报错怎么办

这个报错是由于 `cv2.findContours()` 函数在处理图像时遇到了不支持的格式或组合格式。 错误信息中提到,`findContours()` 函数在 `mode` 参数不等于 `CV_RETR_FLOODFILL` 时,只支持 `CV_8UC1` 格式的图像;而在 `mode` 参数为 `CV_RETR_FLOODFILL` 时,只支持 `CV_32SC1` 格式的图像。 要解决这个问题,你可以尝试检查和调整输入图像的格式,确保它符合 `findContours()` 函数的要求。具体来说,需要确保输入图像是单通道(灰度图像)且数据类型为 `np.uint8` 或 `np.int32`。 以下是一些可能的解决方案: 1. 确保 `mask_binary` 是灰度图像(单通道):你可以使用 `cv2.cvtColor()` 函数将其转换为灰度图像。例如:`mask_binary = cv2.cvtColor(mask_binary, cv2.COLOR_BGR2GRAY)`。 2. 确保 `mask_binary` 的数据类型是正确的:你可以使用 `astype()` 函数将其转换为正确的数据类型。例如:`mask_binary = mask_binary.astype(np.uint8)` 或 `mask_binary = mask_binary.astype(np.int32)`。 3. 检查 `cv2.findContours()` 函数的参数:确保你正确地传递了 `cv2.RETR_EXTERNAL` 和 `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE` 作为参数。 请根据你的实际情况尝试这些解决方案,并查看是否能够解决问题。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和上下文信息,以便更好地帮助你解决问题。
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Running wrapper {"command": "/opt/conda/bin/python3 -u /opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py --handler main:handler --socket-path /tmp/nuclio-rpc-cipbe4b85k6ne6scq1gg.sock --platform-kind local --namespace nuclio --worker-id 0 --trigger-kind http --trigger-name myHttpTrigger --decode-event-strings"} /opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py:395: DeprecationWarning: There is no current event loop loop = asyncio.get_event_loop() {"datetime": "2023-07-15 15:11:13,541", "level": "error", "message": "Caught unhandled exception while initializing", "with": {"err": "'return' outside function (main.py, line 64)", "traceback": "Traceback (most recent call last):\n File \"/opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py\", line 400, in run_wrapper\n wrapper_instance = Wrapper(root_logger,\n File \"/opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py\", line 71, in __init__\n self._entrypoint = self._load_entrypoint_from_handler(handler)\n File \"/opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py\", line 195, in _load_entrypoint_from_handler\n module = __import__(module_name)\n File \"/opt/nuclio/main.py\", line 64\n return context.Response(body=json.dumps(results), headers={},\n ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\nSyntaxError: 'return' outside function\n", "worker_id": "0"}} 23.07.15 15:11:13.550 sor.http.w0.python.logger (E) Unexpected termination of child process {"error": null, "status": "exit status 1"} panic: Wrapper process for worker 0 exited unexpectedly with: exit status 1 goroutine 13 [running]: github.com/nuclio/nuclio/pkg/processor/runtime/rpc.(*AbstractRuntime).watchWrapperProcess(0xc0007f4300) /nuclio/pkg/processor/runtime/rpc/abstract.go:471 +0x445 created by github.com/nuclio/nuclio/pkg/processor/runtime/rpc.(*AbstractRuntime).startWrapper /nuclio/pkg/processor/runtime/rpc/abstract.go:244 +0x1c5 /nuclio/pkg/platform/local/platform.go:1168 Failed to deploy function ...//nuclio/pkg/platform/abstract/platform.go:197

void URcontrolcenter::start() { // 创建六个线程 for (int i = 0; i < 6; ++i) { threads.push_back(std::thread(&URcontrolcenter::processTasks, this));//六个线程同时运行 } // 将任务分配到队列中 for (int i = 0; i < relationship_list.size(); ++i) { taskQueue.push(i); } // 等待所有任务完成 std::unique_lockstd::mutex lock(mutex); conditionVariable.wait(lock, //阻塞当前线程 this{ return tasksCompleted == relationship_list.size(); });//表示所有任务已经完成,线程可以继续执行。 } void URcontrolcenter::processTasks() { //下面先报完成,然后下一轮上面给弹出 RewriteRelationShip relationship; int taskNumber; while (true) { // 获取下一个任务 { std::lock_guardstd::mutex lock(mutex);//使用线程锁确保线程安全 if (taskQueue.empty()) { //检查当前任务是否已经全部完成,如果已经完成,则退出循环,否则获取下一个任务,并处理该任务。 return; } taskNumber = taskQueue.front(); taskQueue.pop(); } // 处理任务 relationship.parseData(relationship_list[taskNumber],worningcrosstype); // 在任务完成后,增加了已完成任务的数量,并检查是否所有任务都已经完成。如果所有任务都已经完成,则调用conditionVariable.notify_one()函数,通知等待线程可以继续执行。 { std::lock_guardstd::mutex lock(mutex);//使用了std::lock_guard对象锁定了互斥锁mutex,以确保线程安全。 ++tasksCompleted; if (tasksCompleted == relationship_list.size()) { // 所有任务已完成,通知等待线程 conditionVariable.notify_one(); } } } } 这段代码程序异常结束,报错terminate called without an active exception 分析原因,给出修改

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