在读取视频时出现了error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor

时间: 2023-11-01 19:39:36 浏览: 88
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视频的读取

这个错误通常是由于读取的图像或视频的通道数不正确引起的,通常情况下,OpenCV要求读取的图像或视频的通道数为3或4。您可以尝试使用以下方法解决此问题: 1. 检查您读取的视频是否已成功打开,如果视频打开失败,那么读取操作可能会失败。 2. 检查您读取的图像或视频的通道数是否为3或4。您可以使用以下代码检查通道数:`print(frame.shape)`,如果通道数不正确,可以尝试使用`cv2.cvtColor()`函数将其转换为3或4通道。 3. 检查您使用的OpenCV版本是否正确,建议使用最新版本。 4. 如果上述方法都不起作用,请尝试使用其他视频或图像进行读取操作,以确定问题是否出在您的代码中。 希望以上方法能够帮助您解决问题。
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#include "stdafx.h" #include"highgui.h" int main(int argc,char* argv[]) { cvNamedWindow( "avi"); CvCapture* capture = cvCreateFileCapture( "D:\\sample.avi"); IplImage* frame; while(1) { frame = cvQueryFrame(capture); if(!frame) break ; cvShowImage( "avi",frame); char c = cvWaitKey(33); if(c == 27) break; } cvReleaseCapture(&capture); cvDestroyWindow( "avi"); return 0; } 结构体 CvCapture CvCapture 是一个结构体,用来保存图像捕获所需要的信息。 opencv提供两种方式从外部捕获图像: 一种是从摄像头中, 一种是通过解码视频得到图像。 两种方式都必须从第一帧开始一帧一帧的按顺序获取,因此每获取一帧后都要保存相应的状态和参数。 比如从视频文件中获取,需要保存视频文件的文件名,相应的解码器类型,下一次如果要 获取将需要解码哪一帧等。 这些信息都保存在CvCapture结构中,每获取一帧后,这些信息 都将被更新,获取下一帧需要将新信息传给获取的 api接口 cvCreateFileCapture(char*name) 通过输入要读取的avi文件的路径,然后,该函数返回一个指向 CvCapture结构体的指针。 cvQueryFrame(capture) 输入一个CvCapture 类型的指针,该函数主要功能是将视频文件的下一帧加载到内存。与 cvLoadImage的不同之处是,该函数不重新分配内存空间。 C=cvWaitKey(33) 当前帧被显示后,等待 33毫秒。如果用户触发了一个按键, c会被设置成这个按键的 ASCII码,否则会被设置成 -1。 cvWaitKey(33) 在此处的另外一个作用是,控制帧率。 cvReleaseCapture(&capture) 释放为 CvCapture结构体开辟的内存空间 关闭打开的 AVI文件相关的文件句柄 读取摄像头 只需把 cvCreateFileCapture 改成cvCreateCameraCapture即可。 该函数的输入参数是一个 ID号,只有存在多个摄像头时才起作用。当 ID=-1时,表示 随机选择一个。 HighGUI做了很多工作,使得摄像机图像序列像一个视频文件一样。 cvCreateFileCapture返回空的问题 ( 1)视频文件路径没写对( 2)没有安装解码器( 3)如果使用的是 Opencv2.0或更高版本,那么,能否正确加载 opencv_ffmpeg210.dll( 4)尽管是 AVI文件,但也可能使用了某种 codec,例如 :MJPEG Decompressor。 需要把它转换 OpenCV支持的 AVI文件 . OpenCV支持的AVI。例如使用狸窝全能视频转换器,在《预置方案》处,选择 AVI-Audio_Video Interleaved(*.avi)。或者使用格式工厂也可以。( 5)读摄像头数据,需要安装与摄像头相应的驱动程序。

我运行了#!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import cv2 # 准备标定板参数 pattern = (9, 6) # 部角点数目 square_size = 25 # 每个棋盘格的边长(单位:毫米) # 准备用于标定的图像路径(替换实际的图像路径) image_paths = [ 'Pictures1.jpg', 'Pictures2.jpg', 'Pictures3.jpg', ] # 创建存储角点和物体点的列表 obj_points = [] # 真实世界坐标点 img_points = [] # 图像平面角点 # 准备物体坐标 objp = np.zeros((pattern[0] * pattern[1], 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern[0], 0:pattern[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 查找角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern, None) if ret: obj_points.append(objp) img_points.append(corners) # 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内参和畸变参数 print("相机内参 (Camera Matrix):\n", mtx) print("\n畸变系数 (Distortion Coefficients):\n", dist) # 保存相机参数 np.save("camera_matrix.npy", mtx) np.save("dist_coeffs.npy", dist) 它说OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cvtColor, file /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp, line 9748 Traceback (most recent call last): File "biaoding.py", line 28, in <module> gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:9748: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor

希望能对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。 | | | 我运行了#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import numpy as np import cv2 准备标定板参数 pattern = (9, 6) # 部角点数目 square_size = 25 # 每个棋盘格的边长(单位:毫米) 准备用于标定的图像路径(替换实际的图像路径) image_paths = [ 'Pictures1.jpg', 'Pictures2.jpg', 'Pictures3.jpg', ] 创建存储角点和物体点的列表 obj_points = [] # 真实世界坐标点 img_points = [] # 图像平面角点 准备物体坐标 objp = np.zeros((pattern[0] * pattern[1], 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern[0], 0:pattern[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 查找角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern, None) if ret: obj_points.append(objp) img_points.append(corners) 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) 打印相机内参和畸变参数 print("相机内参 (Camera Matrix):\n", mtx) print("\n畸变系数 (Distortion Coefficients):\n", dist) 保存相机参数 np.save("camera_matrix.npy", mtx) np.save("dist_coeffs.npy", dist) 它说OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cvtColor, file /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp, line 9748 Traceback (most recent call last): File "biaoding.py", line 28, in <module> gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:9748: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor

运行#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import numpy as np import cv2 准备标定板参数 pattern = (9, 6) # 部角点数目 square_size = 25 # 每个棋盘格的边长(单位:毫米) 准备用于标定的图像路径(替换实际的图像路径) image_paths = [ 'pictures1.jpg', 'pictures2.jpg', 'pictures3.jpg', ] 创建存储角点和物体点的列表 obj_points = [] # 真实世界坐标点 img_points = [] # 图像平面角点 准备物体坐标 objp = np.zeros((pattern[0] * pattern[1], 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern[0], 0:pattern[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 查找角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern, None) if ret: obj_points.append(objp) img_points.append(corners) 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) 打印相机内参和畸变参数 print("相机内参 (Camera Matrix):\n", mtx) print("\n畸变系数 (Distortion Coefficients):\n", dist) 保存相机参数 np.save("camera_matrix.npy", mtx) np.save("dist_coeffs.npy", dist) 后显示gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:9748: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor 会报错是因为图片通道数并非4,更改代码使它先将图片通道数变为4然后运行上述代码要求的功能

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 + "%"); } }

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