TypeError: Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'mat'

这个错误通常是由于传递给函数的参数类型不正确导致的。在这种情况下，函数期望一个 `cv::UMat` 类型的参数，但是传递的参数类型不是 `cv::UMat`。

要解决这个问题，你需要检查传递给函数的参数类型是否正确，如果不正确，则需要将其转换为正确的类型。你可以使用 `cv::Mat` 来创建一个 `cv::UMat` 对象，如下所示：

cv::Mat inputImage = cv::imread("example.jpg");
cv::UMat inputImageUmat = inputImage.getUMat(cv::ACCESS_READ);

在这个例子中，我们首先使用 `cv::imread()` 函数读取图像，然后将其转换为 `cv::UMat` 类型的对象。这样就可以将 `inputImageUmat` 对象传递给期望 `cv::UMat` 类型参数的函数，而不会出现类型错误。

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import qrcode import cv2 import numpy as np from PIL import Image # 要生成二维码的字符串 data = "你好，世界！" # 生成二维码 qr = qrcode.QRCode( version=None, error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L, box_size=10, border=4, ) qr.add_data(data) qr.make(fit=True) qr_img = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white") # 将二维码转化为OpenCV格式 qr_img_cv = cv2.cvtColor(np.asarray(qr_img), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 打开动态背景图片 cap = cv2.VideoCapture("bg.mp4") # 循环读取视频帧并加入二维码 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 将带有二维码的图片缩小并粘贴到视频帧上 qr_img_cv_resized = cv2.resize(qr_img_cv, (200, 200)) frame[100:300, 100:300] = qr_img_cv_resized # 显示视频帧 cv2.imshow("frame", frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()这段代码中报错Traceback (most recent call last): File "D:/Phoenix Robot/python/代码/test1.py", line 21, in <module> qr_img_cv = cv2.cvtColor(np.asarray(qr_img), cv2.COLOR_RGB2BGR) TypeError: Expected Ptr<cv::UMat> for argument '%s'怎么解决

这个错误是因为 `cv2.cvtColor()` 函数的第一个参数需要是一个指向 `cv::UMat` 的指针，但是你传递的是一个 `numpy` 数组。你可以尝试将 `qr_img` 转换为 `cv::UMat` 类型，例如：

qr_img_cv = cv2.cvtColor(cv2.UMat(np.asarray(qr_img)), cv2.COLOR_RGB2BGR)

或者直接将 `qr_img` 转换为 `cv::Mat` 类型：

qr_img_cv = cv2.cvtColor(cv2.Mat(np.asarray(qr_img)), cv2.COLOR_RGB2BGR)

这样就可以解决这个错误了。

locs = cv2.findNonZero(res > threshold) TypeError: Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'src'

该错误提示表明您传递给cv2.findNonZero()函数的参数类型不正确。参数'src'应该是一个指向cv::UMat类型的指针，但是您传递的是一个res > threshold的逻辑运算结果，这可能不是一个有效的cv::UMat类型的指针。请确保在调用cv2.findNonZero()函数之前，您已经正确声明和初始化了cv::UMat类型的变量，并将其传递给该函数。如果您仍然在寻找解决方案，可以在Stack Overflow等技术论坛上的 OpenCV 专业人员的帮助下寻求更多帮助。