cv2.CV_32S

cv2.CV_32S 是 OpenCV 中用于表示图像像素值数据类型的常量之一。CV_32S 表示使用 32 位有符号整数来存储图像像素值。在 OpenCV 中，图像像素值可以使用不同的数据类型来表示，如 CV_8U（8 位无符号整数）、CV_16U（16 位无符号整数）和 CV_32F（32 位浮点数）等。CV_32S 在某些图像处理任务中可能比较常用，具体使用哪种数据类型取决于具体需求和算法。

相关问题

--------------------------------------------------------------------------- error Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_5544\1055753196.py in <module> 17 # 训练K-近邻分类器 18 knn = cv2.ml.KNearest_create() ---> 19 knn.train(np.array(face_images), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(face_labels)) 20 21 # 读取测试图像 error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\ml\src\data.cpp:257: error: (-215:Assertion failed) samples.type() == CV_32F || samples.type() == CV_32S in function 'cv::ml::TrainDataImpl::setData'

这个错误提示是因为训练数据的数据类型不正确。在使用`cv2.ml.KNearest_create()`训练KNN分类器时，数据应该是单精度浮点型（`CV_32F`）或整型（`CV_32S`）。

你可以尝试将代码中的数据类型转换为单精度浮点型，如下所示：

face_images = np.array(face_images, dtype=np.float32)
face_labels = np.array(face_labels, dtype=np.float32)

# 训练K-近邻分类器
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(face_images, cv2.ml.ROW_SAMPLE, face_labels)

这样就可以解决这个错误。希望对你有帮助。

error: (-215:Assert ion failed) p.checkVector(2, CV_32S) >= 0 in function 'cv::po lylines'

这个错误是由OpenCV库中的函数'cv::polylines'触发的。它表示在执行多边形绘制操作时出现了一个断言失败的情况。

断言的目的是在代码中进行一些基本的验证，以确保程序的正确性。在这种情况下，断言检查向函数传递的参数是否满足一些特定的条件。具体来说，这个断言检查参数p是否满足要求，要求是一个至少包含2个整数的向量，并且数据类型为CV_32S（32位有符号整数）。

根据错误信息，我们可以推断出传递给'cv::polylines'函数的参数p不满足上述要求，导致断言失败。为了解决这个问题，你需要确保参数p是一个合适的向量，包含至少2个整数，并且数据类型为CV_32S。你可以检查一下你的代码，查看是否在调用'cv::polylines'函数之前有任何错误或不正确的参数传递。