File "D:\Software\Project\Pycham\pychamProjects\template-matching-ocr\ocr_template_match.py", line 44, in <module> ref_, refCnts, hierarchy = cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)
时间: 2023-12-02 15:03:11 浏览: 52
这个错误通常是由于OpenCV的版本问题导致的。在OpenCV 2.x版本中,`cv2.findContours()`函数返回两个值,分别是轮廓和层次结构。而在OpenCV 3.x及之后的版本中,该函数只返回一个值,因此在调用该函数时需要修改代码。
对于你的问题,你可以将代码中的以下行:
```
ref_, refCnts, hierarchy = cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
修改为:
```
refCnts, hierarchy = cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
这样就可以解决你的错误了。
相关问题
image.TEMPLATE_MATCHING 或 image.CORRELATION_COEFFICIENT_MATCHING
`image.TEMPLATE_MATCHING` 和 `image.CORRELATION_COEFFICIENT_MATCHING` 是 OpenMV 中 `find_template()` 函数的两种模板匹配方式。
`image.TEMPLATE_MATCHING` 是基于平方差匹配法(Sum of Squared Differences,SSD)的模板匹配方式。该方法计算待匹配区域与模板图像的像素值差的平方和,找到最小差值的位置作为匹配结果。这种方法简单易懂,但对光照变化和噪声干扰比较敏感。
`image.CORRELATION_COEFFICIENT_MATCHING` 是基于相关系数匹配法的模板匹配方式。该方法计算待匹配区域与模板图像的相关系数,找到最大相关系数的位置作为匹配结果。这种方法对光照变化和噪声干扰的影响较小,但计算复杂度较高。
在使用 `find_template()` 函数时,可以根据实际情况选择合适的匹配方式。如果场景中光照变化和噪声较小,可以使用基于相关系数的匹配方式;如果场景中光照变化和噪声较大,可以使用基于平方差的匹配方式。
Traceback (most recent call last): File "D:\ycl\背景稀疏表示\稀疏表示非omp版本.py", line 148, in <module> residual = anomaly_detection(data, dictionary1.T) File "D:\ycl\背景稀疏表示\稀疏表示非omp版本.py", line 38, in anomaly_detection sparse_codes = sparse_representation(data, dictionary) File "D:\ycl\背景稀疏表示\稀疏表示非omp版本.py", line 33, in sparse_representation sparse_codes = sparse_encode(data, dictionary, max_iter=100) File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\decomposition\_dict_learning.py", line 380, in sparse_encode positive=positive, File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\decomposition\_dict_learning.py", line 155, in _sparse_encode lasso_lars.fit(dictionary.T, X.T, Xy=cov) File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_least_angle.py", line 1138, in fit Xy=Xy, File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_least_angle.py", line 1080, in _fit positive=self.positive, File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_least_angle.py", line 187, in lars_path positive=positive, File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_least_angle.py", line 786, in _lars_path_solver arrayfuncs.cholesky_delete(L[:n_active, :n_active], ii) File "sklearn\utils\arrayfuncs.pyx", line 50, in sklearn.utils.arrayfuncs.__pyx_fused_cpdef TypeError: No matching signature found Process finished with exit code 1
根据你提供的错误信息,看起来是在使用`sparse_encode`函数时出现了一个错误。错误信息中指示了一个`TypeError`,指出没有找到匹配的函数签名。
这个问题可能是由于传递给`sparse_encode`函数的参数不正确引起的。请确保传递给`sparse_encode`函数的`data`和`dictionary`参数具有正确的形状和类型。`data`应该是一个二维数组,其中每一行表示一个数据样本,而`dictionary`应该是一个二维数组,其中每一列表示一个字典元素。
此外,还要注意确保使用正确的版本的Scikit-learn库。如果你使用的是较旧的版本,可能会导致不兼容的问题。建议升级到最新版本的Scikit-learn库,以避免可能的错误。
如果问题仍然存在,请提供更多关于数据和代码的细节,以便更好地帮助你解决问题。