height, width = yuv_image.shape[:2] AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'
时间: 2024-03-24 19:35:03 浏览: 24
这个错误是由于变量yuv_image的值为None导致的。在Python中,NoneType表示一个空对象,它没有任何属性或方法。因此,当你尝试访问一个空对象的属性时,就会出现"NoneType' object has no attribute 'shape'"的错误。
要解决这个问题,你需要确保yuv_image变量被正确地赋值为一个具有shape属性的对象。你可以检查一下yuv_image的赋值语句,确保它指向了一个有效的图像对象。另外,还要确保你的代码中没有对yuv_image进行了重新赋值为None的操作。
如果你能提供更多的代码或上下文信息,我可以给出更具体的帮助。
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if (in_img.width == 0 || in_img.height == 0){ qtView_Bridge::getInst("")->LogMessage(boost::format("%s: %s.") % __FUNCTION__ % ("Error! Image is empty")); return false; } int width = in_img.width; int height = in_img.height; unsigned char *yuvbuffer = (unsigned char *)in_img.data; if (out_img.data){ delete out_img.data; out_img.data = NULL; } cv::Mat gray; cv::Mat yuv(height, width, CV_8UC2, yuvbuffer); cv::cvtColor(yuv, gray, cv::COLOR_YUV2GRAY_YUY2); out_img.width = width; out_img.height = height; out_img.type = qtRAW_8_MONO; out_img.vcm_pos = in_img.vcm_pos; out_img.byte_size = width*height; out_img.data = new unsigned char[out_img.byte_size]; memcpy(out_img.data, gray.data, out_img.byte_size); return true;
这段代码看起来像是一个图像处理函数,它的作用是将输入的 YUY2 格式的图像转换为灰度图像。它首先检查输入图像的宽度和高度是否为零,如果是,则返回 false。接下来,它创建一个输入图像的指针,并将其转换为灰度图像。然后它创建一个输出图像的结构体,并将其属性设置为灰度图像的属性。最后,它将灰度图像的数据复制到输出图像的数据缓冲区中,并返回 true。
import numpy as np def frame2mat(frameBuffer): """将帧信息转换为numpy的矩阵对象,后续可以通过opencv的cvtColor转换为特定的图像格式""" frame, buffer = frameBuffer bits = np.uint8 if (frame.bits == Bits.BITS_8) else np.uint16 shape = None if frame.format >= ImageFormat.FORMAT_MONO and frame.format <= ImageFormat.FORMAT_BAYER_RG: shape = 1 elif frame.format == ImageFormat.FORMAT_BGR24 or frame.format == ImageFormat.FORMAT_RGB24: shape = 3 elif frame.format == ImageFormat.FORMAT_BGR32 or frame.format == ImageFormat.FORMAT_RGB32: shape = 4 else: return None mat = np.ndarray(shape=(frame.iHeight, frame.iWidth, shape), dtype=bits, buffer=buffer) return mat帮我优化
可以对该函数进行以下优化:
1. 将np.uint8和np.uint16定义为常量,避免在函数调用时重复创建。
2. 通过字典存储格式信息和对应的shape,避免使用大量的if-else语句。
3. 将np.ndarray的shape参数修改为元组类型,避免在函数调用时创建新的元组对象。
修改后的代码如下:
```python
import numpy as np
UINT8 = np.uint8
UINT16 = np.uint16
SHAPE_DICT = {
ImageFormat.FORMAT_MONO: (1,),
ImageFormat.FORMAT_YUV422: (1,),
ImageFormat.FORMAT_BGR24: (3,),
ImageFormat.FORMAT_RGB24: (3,),
ImageFormat.FORMAT_BGR32: (4,),
ImageFormat.FORMAT_RGB32: (4,),
ImageFormat.FORMAT_BAYER_RG: (1,)
}
def frame2mat(frameBuffer):
"""将帧信息转换为numpy的矩阵对象,后续可以通过opencv的cvtColor转换为特定的图像格式"""
frame, buffer = frameBuffer
bits = UINT8 if frame.bits == Bits.BITS_8 else UINT16
shape = SHAPE_DICT.get(frame.format)
if shape is None:
return None
mat = np.ndarray(shape=(frame.iHeight, frame.iWidth, *shape), dtype=bits, buffer=buffer)
return mat
```
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