line 21, in <module> qr_img_cv = cv2.cvtColor(cv2.UMat(np.asarray(qr_img)), cv2.COLOR_RGB2BGR) TypeError: UMat() missing required argument 'ranges' (pos 2)怎么解决

这个错误是因为在使用 `cv2.UMat()` 函数时缺少了 `ranges` 参数。`ranges` 参数是指像素值的范围，例如对于灰度图像，范围是 `[0, 256]`。如果你在使用 `cv2.UMat()` 函数时没有指定 `ranges` 参数，可以尝试添加它。例如，如果你正在处理灰度图像，可以这样写：

qr_img_cv = cv2.cvtColor(cv2.UMat(np.asarray(qr_img)), cv2.COLOR_GRAY2BGR, ranges=[0, 256])

如果你正在处理彩色图像，可以根据具体情况调整 `ranges` 参数。

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in <module> qr_img_cv = cv2.cvtColor(np.asarray(qr_img), cv2.COLOR_RGB2BGR) TypeError: Expected Ptr<cv::UMat> for argument '%s'怎么修改

根据报错信息，是因为cv2.cvtColor()函数的第一个参数类型不正确所导致的。这里需要将np.asarray(qr_img)的返回值转换为cv2.UMat类型。

可以尝试使用cv2.UMat()函数将np.asarray(qr_img)转换为cv2.UMat类型的对象。具体代码如下：

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

这里，我们首先使用np.asarray()函数将qr_img转换为numpy数组，然后使用cv2.UMat()函数将其转换为cv2.UMat类型的对象。最后，我们将cv2.UMat类型的对象传递给cv2.cvtColor()函数。

希望这个方法能够解决你的问题！

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 Ptrcv::UMat for argument '%s'怎么解决，并写出解决后的完整代码

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)

完整代码如下：

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(cv2.UMat(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()