cnts,hierarchy= cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)解决此问题

当你遇到`cv2.findContours()`函数返回错误"not enough values to unpack (expected 2, got 1)"，这通常是因为函数期望返回两个值（轮廓列表和层次结构），但实际上它只返回了一个。这个错误发生在OpenCV版本4.x之后，`findContours()`的默认行为发生了变化，不再直接返回层次信息。

为了解决这个问题，你需要明确指定你想要获取的结果。你可以通过设置`cv2 RETR_TREE`标志来获取层次结构，同时使用`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`来压缩轮廓表示。这里是修改后的代码示例：

import cv2

# 其他步骤...
thresh = ... # 二值化图像
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

在这个例子中，`RETR_TREE`会返回一个嵌套的轮廓树，`CHAIN_APPROX_SIMPLE`会让OpenCV使用更紧凑的方式存储轮廓数据。现在你应该能得到预期的两个值了。

相关问题

cnts, h = cv2.findContours(close, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这是一段使用OpenCV库中的findContours函数进行轮廓检测的代码。其中，close是一个二值化图像，cv2.RETR_TREE表示检测所有轮廓并建立轮廓之间的层级关系，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只保留轮廓的端点，将轮廓转化为简单的线段。findContours函数会返回两个值，第一个是轮廓信息（包括每个轮廓的点集），第二个是轮廓的层级信息。

相关问题：
1. 什么是轮廓检测？
2. OpenCV中还有哪些常用的图像处理函数？
3. 如何使用OpenCV进行图像二值化操作？

import numpy as np import cv2 font= cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_red=np.array([0,127,128])#红色阈值下界 higher_red=np.array([10,255,255])#红色阈值上界 lower_green=np.array([35,110,106])#绿色阈值下界 higher_green=np.array([77,255,255])#绿色阈值上界 cap=cv2.VideoCapture(0)#打开电脑内置摄像头 if(cap.isOpened()): while(True): ret,frame=cap.read()#按帧读取，这是读取一帧 img_hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask_red=cv2.inRange(img_hsv,lower_red,higher_red)#可以认为是过滤出红色部分，获得红色的掩膜 mask_green=cv2.inRange(img_hsv,lower_green,higher_green)#获得绿色部分掩膜 mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 mask=cv2.bitwise_or(mask_green,mask_red)#三部分掩膜进行按位或运算 image1,cnts1,hierarchy1=cv2.findContours(mask_red,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#轮廓检测 image3,cnts3,hierarchy3=cv2.findContours(mask_green,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in cnts1: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(cnt)#该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)#将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame,'red',(x,y-5),font,0.7,(0,0,255),2) for cnt in cnts3: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'green', (x, y - 5), font, 0.7, (0,255,0), 2) cv2.imshow('frame',frame) k=cv2.waitKey(20)&0xFF if k ==27: break cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是用来通过电脑内置摄像头实时检测红色和绿色物体，并在画面上用矩形框标记出来。首先，代码导入了必要的库，然后定义了红色和绿色的阈值范围。接下来，打开摄像头并进行帧读取，将读取到的帧转换为HSV颜色空间。然后使用阈值范围过滤红色和绿色部分，并进行中值滤波处理。最后，使用轮廓检测找到物体的轮廓，并在画面上用矩形框标记出来。

请问有什么问题我可以帮助你解答吗？