error: (-215:Assertion failed) srcType == CV_8UC1 || srcType == CV_8UC4 || srcType == CV_32FC1 in function 'NPPBoxFilter'

根据提供的引用[2]，这个错误可能是由于在进行NPPBoxFilter时，输入图像的类型不是CV_8UC1、CV_8UC4或CV_32FC1导致的。因此，您需要检查您的输入图像的类型是否正确。您可以使用以下代码检查图像的类型：

print(image.dtype)

如果输出不是'uint8'或'float32'，则需要将图像转换为正确的类型。您可以使用以下代码将图像转换为uint8类型：

image = cv2.convertScaleAbs(image)

如果您的图像是float类型，则可以使用以下代码将其转换为float32类型：

image = np.float32(image)

请注意，这些代码应该在进行NPPBoxFilter之前应用于输入图像。

相关问题

下列代码运行后：if __name__ == "__main__": # code to read image #image1用'roberts'，'prewitt'，'sobel'三种 image=cv2.imread('luna.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image1 = edge_detection(image,'sobel') image2 = edge_detection(image,'canny') canny = cv2.Canny(image, 50, 150) img1=cv2.hconcat([image1,image2]) #水平拼接 img2=cv2.vconcat([image1,image2]) #垂直拼接 cv2.imshow('compare',img1) cv2.imshow('compare2',img2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()报错提示如下：error: (-215:Assertion failed) src[i].dims <= 2 && src[i].rows == src[0].rows && src[i].type() == src[0].type() in function 'cv::hconcat'，应该如何修正

该错误提示表明在`cv2.hconcat()`函数中，需要拼接的图像数组中有至少一个图像的维度大于2，或者有至少一个图像的行数与第一个图像的行数不同，或者有至少一个图像的数据类型与第一个图像的数据类型不同。因此，您需要检查`image1`和`image2`的维度、行数和数据类型是否相同。

您可以使用以下代码段来检查`image1`和`image2`的维度、行数和数据类型：

print('image1 shape:', image1.shape)
print('image1 type:', image1.dtype)
print('image2 shape:', image2.shape)
print('image2 type:', image2.dtype)

如果`image1`和`image2`的维度、行数和数据类型相同，则可以使用以下代码来水平和垂直拼接：

img1 = cv2.hconcat([image1, image2]) #水平拼接
img2 = cv2.vconcat([image1, image2]) #垂直拼接

如果`image1`和`image2`的维度、行数和数据类型不同，则需要对它们进行转换或处理以使它们具有相同的维度、行数和数据类型，然后才能进行拼接。

Traceback (most recent call last): File "D:\Python\Opencv_demo\图像分割\三角法分割.py", line 22, in <module> th,img_bin = cv.threshold(image, 0, 255, cv.THRESH_TRIANGLE) # 三角法分割 cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\thresh.cpp:1561: error: (-215:Assertion failed) src.type() == CV_8UC1 in function 'cv::threshold'是什么意思

这个错误表示在执行cv.threshold函数时，输入的图像类型必须是CV_8UC1（8位无符号单通道图像），但你输入的图像类型不是这种类型。可能是因为你的图像类型不是灰度图像或者数据类型不是8位无符号整数类型。你可以先使用cv.cvtColor函数将图像转换为灰度图像，然后再执行cv.threshold函数。