Unrecognized or unsupported array type in function 'cvGetMat'是什么原因

这个错误通常是由于传递给OpenCV函数的数组类型不正确所致。常见的原因可能包括以下几点：

1. 数组未被正确初始化或分配内存。
2. 传递给函数的数组类型与函数所期望的类型不匹配。
3. 数组的维度或大小不正确，无法被函数正确处理。

要解决这个问题，你需要检查你的代码，确保你传递给OpenCV函数的数组已被正确初始化和分配内存，并且它们的类型、维度和大小与函数所期望的类型、维度和大小匹配。你可能需要重新编写你的代码或使用其他OpenCV函数来正确处理你的数组数据。

相关问题

error: (-206:bad flag (parameter or structure field)) unrecognized or unsupported array type in function 'cvgetmat'

### 回答1：
这个错误是OpenCV中的一个错误，意思是在函数“cvgetmat”中出现了未识别或不支持的数组类型。这通常是由于传递给函数的参数类型不正确或不支持所导致的。建议检查代码中的参数类型和函数调用，确保它们与OpenCV支持的类型匹配。

### 回答2：
该错误信息出现在使用OpenCV中的cvGetMat函数时，通常是因为传递给该函数的参数不符合函数的要求而导致的。cvGetMat函数是一个将输入数组转换为矩阵的函数，它需要一个参数表示输入数组。

在出现“unrecognized or unsupported array type”错误时，往往是因为使用了不支持的数组类型，例如非常规的图像尺寸、像素类型或通道数。OpenCV支持多种图像格式和数据类型，如果参数的类型不正确，那么就会出现该错误。

为了避免出现这一错误，我们需要仔细检查传递给cvGetMat函数的参数是否符合要求。首先，我们需要确定输入数组的类型是否正确，例如是否为Mat类型。其次，我们需要检查输入数组的大小、颜色空间和像素类型是否符合要求。

如果发现传递给cvGetMat函数的参数出现问题，最好的解决方法是修改参数，确保它符合cvGetMat函数的要求。此外，我们还可以考虑使用其他OpenCV函数来处理图像或数据，以避免出现这种错误。

### 回答3：
这个错误的产生通常是由于在OpenCV函数调用中，输入的参数类型不正确或不被支持。在这个特定的错误中，函数 'cvgetmat' 找不到或不支持指定的数组类型，因此无法执行。

解决这个错误的步骤有几个。首先，我们需要检查代码中相应的函数调用，并且确保传递给它函数的所有参数都是有效的类型。我们还应该检查代码中使用的OpenCV版本，以确保它与当前使用的OpenCV库是相容的。

如果这些都没有帮助，我们可以尝试在代码中添加一些错误处理程序来检查问题的原因。例如，我们可以添加代码来检查数组大小是否正确，以及数组中是否包含无效的值。我们还可以使用 OpenCV 的调试工具来查看函数在执行时产生的任何错误消息或警告。

最后，我们可以参考 OpenCV 的文档和社区论坛来查找其他人遇到的类似问题，并尝试解决这些问题。这可以帮助我们更深入地理解 OpenCV 库，以便更有效地解决问题。

OpenCVException: Unrecognized or unsupported array type Cv2.FindContours(grayImage, out var allContours, out _, RetrievalModes.List, ContourApproximationModes.ApproxSimple); grayImage

如果您在运行 `Cv2.FindContours` 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.FindContours` 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;
HierarchyIndex[] hierarchy;
Cv2.FindContours(binaryImage, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.List, 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.FindContours` 函数查找轮廓线。

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