OpenCV Error: Assertion failed ((scn == 3 || scn == 4) && (depth == CV_8U || depth == CV_32F)) in cvtColor, file /build/opencv-L2vuMj/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp, line 9815 Traceback (most recent call last): File "hsv.py", line 16, in <module> hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

时间: 2024-02-06 21:03:26 浏览: 28
这个错误通常是由于图像通道数或深度不正确导致的。 在 OpenCV 中,`cv2.cvtColor()` 函数将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间。这个函数需要接收一个三通道的 BGR 图像或四通道的 BGRA 图像作为输入。 根据错误信息,你的输入图像 `img` 不符合要求。它可能不是一个三通道的 BGR 图像或四通道的 BGRA 图像。 解决方法是检查输入图像的通道数和深度是否正确。你可以使用 `cv2.imread()` 函数读取图像,并使用 `cv2.imshow()` 函数显示图像,以检查图像是否正确。 如果图像的通道数或深度不正确,你可以使用 `cv2.cvtColor()` 函数将其转换为正确的格式。例如,你可以使用以下代码将图像转换为 BGR 格式: ```python img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) ``` 如果你需要将图像转换为灰度图像,可以使用以下代码: ```python gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 在转换图像格式后,你可以再次使用 `cv2.cvtColor()` 函数将其转换为 HSV 颜色空间。 如果你仍然遇到问题,请检查输入图像的格式是否正确,以及 `cv2.cvtColor()` 函数的参数是否正确。
相关问题

opencv error assertion failed (scn ==3 || scn == 4) in cv::cvtColor

这个错误通常是由于颜色通道数目不正确引起的。OpenCV中的cvtColor函数用于将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。它要求输入图像的通道数目必须是3或4。 如果你遇到了这个错误,可能是因为你的输入图像的通道数目不符合要求。你可以使用`img.channels()`函数来检查图像的通道数目。如果通道数目不正确,你可以尝试使用`cv::split()`函数将图像分离成单独的通道,然后再进行颜色空间转换。 例如,如果你的输入图像是灰度图像,它只有一个通道。在使用`cvtColor`函数之前,你可以使用`cv::cvtColor(inputImage, outputImage, CV_GRAY2BGR)`将灰度图像转换为3通道的BGR图像。 如果你的输入图像确实有3或4个通道,但仍然遇到了这个错误,那可能是其他原因引起的。在这种情况下,你可以提供更多的代码和上下文信息,以便我能够帮助你更好地解决问题。

Assertion failed ((scn == 3 || scn == 4) && (depth == CV_8U || depth == CV_32F)) in cvtColor,

这个错误是OpenCV中的一个断言错误,意味着在调用cvtColor函数时,输入图像的通道数不是3或4,或者输入图像的深度不是CV_8U或CV_32F。这个错误通常是由以下原因引起的: 1.输入图像的格式不正确,例如灰度图像而不是彩色图像。 2.输入图像的通道数不正确,例如单通道图像而不是三通道或四通道图像。 3.输入图像的深度不正确,例如16位整数图像而不是8位整数或32位浮点数图像。 以下是一些可能的解决方案: 1.确保输入图像是正确的格式和类型。 2.检查输入图像的通道数和深度是否正确。 3.尝试使用不同的颜色空间转换函数,例如cvtColor2()。 4.如果您正在使用自己的图像处理函数,请确保它们正确处理输入图像的格式和类型。 ```python # 示例代码 import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ```

相关推荐

修改代码,消除错误,错误如下:OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cv::cvtColor, file C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp, line 8000 Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp:8000: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor代码如下cvtColor(src_blur, src_gray, CV_RGB2GRAY); if (debug) { opencv_imgcodecs.imwrite("D:\\PlateLocate\\"+"gray"+".jpg", src_gray); System.out.println("灰度"+"D:\\PlateLocate\\"+"gray"+".jpg"); } public int plateDetect(final Mat src, Vector<Mat> resultVec) { //车牌定位 Vector<Mat> matVec = plateLocate.plateLocate(src); if (0 == matVec.size()) { return -1; } //车牌判断 if (0 != plateJudge.plateJudge(matVec, resultVec)) { return -2; } if (getPDDebug()) { int size = (int) resultVec.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { Mat img = resultVec.get(i); //车牌定位图片 String str = "D:\\PlateLocate\\carPlateLocation.jpg"; System.out.println("车牌定位图片"+str); opencv_imgcodecs.imwrite(str, img); } } return 0; } public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); if (0 == plateDetect.plateDetect(mat, matVector)) { CharsRecognise cr = new CharsRecognise(); String[] results = new String[matVector.size()]; for (int i = 0; i < matVector.size(); ++i) { String result = cr.charsRecognise(matVector.get(i)); results[i] = result; } return results; } return null; } public static String[] multiPlateRecognise(String imgPath) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPath); return multiPlateRecognise(src); } public static void main(String[] args) { // 多张车牌图片路径 String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg", "res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg", "res/general_test/京A88731.jpg"}; int sum = imgPaths.length; // 总共处理的图片数量 int errNum = 0; // 识别错误的数量 int sumTime = 0; // 总耗时 long longTime = 0; // 最长处理时长 for (int i = 0; i < sum; i++) { opencv_cor

这个错误怎么解决,代码怎么修改OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cv::cvtColor, file C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp, line 8000 Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp:8000: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor代码如下 public static void main(String[] args) { // 多张车牌图片路径 String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg", "res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg", "res/general_test/京A88731.jpg"}; int sum = imgPaths.length; // 总共处理的图片数量 int errNum = 0; // 识别错误的数量 int sumTime = 0; // 总耗时 long longTime = 0; // 最长处理时长 for (int i = 0; i < sum; i++) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPaths[i]); String[] ret = multiPlateRecognise(src); long now = System.currentTimeMillis(); System.err.println(Arrays.toString(ret)); long s = System.currentTimeMillis() - now; if (s > longTime) { longTime = s; } sumTime += s; boolean flag =false;//是否有一个车牌号识别错误 for (String plate:ret) { if (plate == null) { continue; } String targetPlate = getTargetPlate(imgPaths[i]); if (!plate.equals(targetPlate)){ flag = true; break; } } if (flag) { errNum++; } } BigDecimal errSum = new BigDecimal(errNum); BigDecimal sumNum = new BigDecimal(sum); BigDecimal c = sumNum.subtract(errSum).divide(sumNum,2, RoundingMode.HALF_UP).multiply(new BigDecimal(100)); System.err.println("总耗时:" + sumTime + "ms,平均处理时长:" + sumTime/sum + "ms,错误数量:" + errNum + ",正确识别率:" + c + "%"); } }

最新推荐

recommend-type

使用python绘制好看的箱形图、柱状图、散点图

使用python绘制好看的箱形图、柱状图、散点图
recommend-type

ipython-8.11.0.tar.gz

Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

libaa1-1.4.0-1.30.aarch64.rpm

安装:rpm -i xx.rpm
recommend-type

AL-SHADE-main.zip

多种智能优化算法设计开发应用,可供学习交流,不断更新资源
recommend-type

团长头像制作小程序源码 支持流量主

最近各类团长挺火的 然后就诞生了这款团长头像制作器 支持流量主模式 支持自定义文字,和拥有各种团长模板等等。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

前端深拷贝 和浅拷贝有哪些方式,你在哪里使用过

前端深拷贝和浅拷贝的方式有很多,下面列举几种常用的方式: 深拷贝: 1. JSON.parse(JSON.stringify(obj)),该方法可以将对象序列化为字符串,再将字符串反序列化为新的对象,从而实现深拷贝。但是该方法有一些限制,例如无法拷贝函数、RegExp等类型的数据。 2. 递归拷贝,即遍历对象的每个属性并进行拷贝,如果属性值是对象,则递归进行拷贝。 3. 使用第三方库如lodash、jQuery等提供的深拷贝方法。 浅拷贝: 1. Object.assign(target, obj1, obj2, ...),该方法可以将源对象的属性浅拷贝到目标对象中,如果有相同的属性,则会
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。