File "D:\pythonProject3_SCV\s.py", line 81, in segment_characters img_contours, contours, hierarchy = cv2.findContours( ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)
时间: 2023-06-25 11:08:08 浏览: 51
这个错误通常是由于cv2.findContours()函数返回的值与您预期的不同导致的。在OpenCV3中,cv2.findContours()函数返回两个值:图像轮廓和层次结构。而在OpenCV4中,它返回三个值:图像轮廓,轮廓索引和层次结构。因此,如果您使用的是OpenCV4版本,则需要相应地更改代码以适应新的返回值。
您可以尝试将以下代码行:
```python
img_contours, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
更改为:
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
这样就可以避免ValueError异常。
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File "D:\pythonProject3_SCV\s.py", line 125, in recognition sess.restore(sess, r"D:\pythonProject3_SCV\inputdata\cskt\model.ckpt-1999") # ����ʹ����֮ǰ�����ģ�Ͳ��� AttributeError: 'Session' object has no attribute 'restore'
这个错误提示表明你的代码中使用了 `Session.restore()` 方法,但是 `Session` 类并没有该方法。可能是因为你使用了较新版本的 TensorFlow,而该方法已经被弃用了。
你可以使用 `tf.compat.v1.train.Saver()` 和 `Saver.restore()` 方法来恢复模型。具体实现可以参考 TensorFlow 官方文档:
```python
import tensorflow.compat.v1 as tf
# 创建一个 Saver 对象
saver = tf.train.Saver()
# 创建一个 Session 对象
with tf.Session() as sess:
# 恢复模型
saver.restore(sess, r"D:\pythonProject3_SCV\inputdata\cskt\model.ckpt-1999")
```
其中,`tf.compat.v1.train.Saver()` 是创建 Saver 对象的函数,`Saver.restore()` 是 Saver 对象的方法。
new_model = keras.models.load_model(r'D:\pythonProject3_SCV\inputdata\ONE_1\model.h5')如何修改为调用ckpt格式的模型
如果你的模型是ckpt格式的,可以使用tensorflow中的tf.train.Checkpoint来加载模型。下面是一个简单的例子:
```python
import tensorflow as tf
# 定义模型结构
class MyModel(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')
self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(10)
def call(self, inputs):
x = self.dense1(inputs)
return self.dense2(x)
# 创建模型
model = MyModel()
# 定义checkpoint
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model=model)
# 加载模型参数
checkpoint.restore('/path/to/model.ckpt')
# 使用模型进行推理
output = model(tf.ones([1, 784]))
print(output)
```
在这个例子中,我们首先定义了一个简单的模型结构,然后创建了一个Checkpoint,并将模型添加到Checkpoint中。然后我们可以使用`checkpoint.restore()`方法来加载模型参数,最后使用模型进行推理。你需要将`/path/to/model.ckpt`替换为你自己的模型路径。