approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.04 * cv2.arcLength(contour, True), True) error: /build/opencv-L2vuMj/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/shapedescr.cpp:285: error: (-215) count >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S) in function arcLength

这个错误是由OpenCV引起的，它表示在计算轮廓长度时出现了问题。具体来说，这个错误可能是由于以下原因之一导致的：

1. `contour` 参数传递了一个无效的轮廓。请确保 `contour` 是一个有效的轮廓对象。

2. `contour` 参数可能是空的，没有找到任何轮廓。在调用 `approxPolyDP` 函数之前，确保已经成功找到了有效的轮廓。

3. `arcLength` 函数中的 `count` 参数的值小于零，这可能是由于 `contour` 的类型或深度不正确导致的。确保 `contour` 的类型是 `CV_32F` 或 `CV_32S`。

请检查你的代码，确保传递给 `approxPolyDP` 和 `arcLength` 函数的参数是正确的，并且轮廓对象是有效的。如果问题仍然存在，请提供更多的代码片段以便我能够更好地帮助你解决问题。

相关问题

def compute_shape_features(images): contour_areas = [] contour_perimeters = [] aspect_ratios = [] for img in images: contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour = max(contours, key=cv2.contourArea) area = cv2.contourArea(contour) perimeter = cv2.arcLength(contour, True) x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) aspect_ratio = w / h if h != 0 else 0 contour_areas.append(area) contour_perimeters.append(perimeter) aspect_ratios.append(aspect_ratio) return np.array(contour_areas), np.array(contour_perimeters), np.array(aspect_ratios)的公牛

这段代码是用来计算一组图像的形状特征的。它通过使用OpenCV库的函数来找出每个图像的轮廓(contours)，并计算轮廓的面积(contour_area)、周长(contour_perimeter)和宽高比(aspect_ratio)等特征。最后将这些特征存储在三个NumPy数组(contour_areas、contour_perimeters和aspect_ratios)中，并返回这些数组。这段代码的应用场景可能是对图像进行分类或者识别等任务，通过这些形状特征来区分不同的物体或者场景。

def Process(img): # 高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT)#高斯模糊函数 median = cv2.medianBlur(gaussian, 5)#中值滤波 sobel = cv2.Sobel(median, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)#Sobel算子，梯度方向是X # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(sobel,200, 255, cv2.THRESH_BINARY)#cv2简单阙值函数 # 核函数 element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 1))#得到一个结构元素（卷积核）。主要用于后续的腐蚀、膨胀等运算。 element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 7)) dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1)#膨胀函数 # 腐蚀 erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1) # 膨胀 dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=3) return dilation2 def GetRegion(img): regions = [] # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#检测图像中物体轮廓 for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour)#计算轮廓面积 if (area<2000): continue eps = 0.001* cv2.arcLength(contour, True)#计算封闭轮廓或者曲线的长度 approx = cv2.approxPolyDP(contour, eps, True)#轮廓多边形逼近 rect = cv2.minAreaRect(contour)#求最小面积矩形框 box = cv2.boxPoints(rect)#获取最小面积矩形框的四个顶点坐标 box = np.int0(box)#整型化 height = abs(box[0][1] - box[2][1]) width = abs(box[0][0] - box[2][0]) ratio =float(width) / float(height) if (ratio < 5 and ratio > 1.8): regions.append(box) return regions def detect(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#图片灰度化 prc = Process(gray) regions = GetRegion(prc) print('[INFO]:Detect %d license plates' % len(regions)) for box in regions: cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0,255), 2) cv2.imwrite(r'C:\Users\86182\Pictures\Saved Pictures\test.png', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这是一段基于OpenCV库的车牌检测代码。具体来说，它通过对车牌图像进行高斯平滑、中值滤波、Sobel算子、二值化、膨胀、腐蚀等操作，得到一幅处理后的图像。然后，它通过查找图像中的轮廓，计算轮廓面积、多边形逼近、最小面积矩形框等方式，识别出车牌并用红色框标记出来。该代码还可以输出识别到的车牌数量，并将标记后的图像保存在本地。