Traceback (most recent call last): File "i:\18Breakageratecalculation\SVM run\hog-color-svm", line 17, in <module> hsv_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ cv2.error: OpenCV(4.7.0) d:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.simd_helpers.hpp:92: error: (-2:Unspecified error) in function '__cdecl cv::impl::`anonymous-namespace'::CvtHelper<struct cv::impl::`anonymous namespace'::Set<3,4,-1>,struct cv::impl::A0x416a7d27::Set<3,-1,-1>,struct cv::impl::A0x416a7d27::Set<0,5,-1>,2>::CvtHelper(const class cv::_InputArray &,const class cv::_OutputArray &,int)'是什么问题
时间: 2023-08-03 21:09:04 浏览: 37
这个错误提示是在进行颜色空间转换时发生了错误,具体原因可能是以下几种情况之一:
1. 输入的图像为空或者不存在,可以检查一下img是否成功读取。
2. 输入的图像通道数不符合要求,比如在使用COLOR_BGR2HSV转换时,输入的图像应该是BGR三通道,而不是灰度图或者其他通道数的图像。
3. 输入的图像像素值超出了颜色空间转换的范围,比如在转换到HSV颜色空间时,输入的BGR像素值应该在0~255范围内,如果像素值超出这个范围就会出现错误。
可以检查一下以上几个方面,看看哪一个可能导致了问题的发生。
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Traceback (most recent call last): File "i:\18Breakageratecalculation\SVM run\hog-color-svm", line 11, in <module> for i in range(num_samples = 681): ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: range() takes no keyword arguments
在`range()`函数中不能使用关键字参数来指定循环次数,因此抛出了`TypeError: range() takes no keyword arguments`异常。你需要将`num_samples = 681`这个赋值语句移到循环外面,然后使用`range(num_samples)`来指定循环次数。例如,你可以这样修改代码:
```
import cv2
import numpy as np
# 提取图像的HOG特征
def get_hog_features(image):
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog_features = hog.compute(image)
return hog_features
# 加载训练数据集
train_data = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128"]
train_labels = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128\labels.txt"]
num_samples = 681 # 定义循环次数
for i in range(num_samples):
image = cv2.imread('image_'+str(i)+'.jpg', 0)
hog_features = get_hog_features(image)
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])
color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten()
train_data.append(hog_features)
train_labels.append(labels[i])
# 训练SVM模型
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels))
# 对测试图像进行分类
test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0)
test_features = get_hog_features(test_image)
result = svm.predict(test_features.reshape(1,-1))
# 显示分割结果
result_image = np.zeros(test_image.shape, np.uint8)
for i in range(test_image.shape[0]):
for j in range(test_image.shape[1]):
if result[i,j] == 1:
result_image[i,j] = 255
cv2.imshow('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\Result.png', result_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module>
这是Python中的错误追踪信息,通常称为Traceback。它会显示在程序运行过程中发生错误的位置和原因。Traceback的格式如下:
Traceback (most recent call last):
File "文件名", line 行号, in <module>
出错的代码行
其中,"文件名"表示出错的文件名,"行号"表示出错的代码所在的行号,"<module>"表示出错的代码所在的模块。
在你提供的例子中,Traceback显示了在输入的代码中发生了错误,但由于没有提供具体的代码内容,无法确定具体的错误原因。如果你能提供更多的上下文或代码内容,我可以帮助你更好地理解和解决这个问题。