cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\shapedescr.cpp:315: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S) in function 'cv::contourArea'
时间: 2023-07-23 20:27:08 浏览: 233
这个错误提示通常是由于输入图像格式不正确导致的,因为cv2.contourArea()函数要求输入的轮廓必须是一个数组,而且数据类型必须为32位浮点数或32位整数。请检查你的输入数据是否符合这些要求。
另外,如果你使用的是findContours()函数在图像中查找轮廓,则需要确保输入图像是灰度图像或二值图像。如果输入图像是彩色图像,则需要先将其转换为灰度图像或二值图像,例如:
```
import cv2
# 读取彩色图像
img = cv2.imread('image.png')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 计算轮廓面积
area = cv2.contourArea(contours[0])
print(area)
```
这个例子演示了如何在彩色图像中查找轮廓并计算其面积。首先将图像转换为灰度图像,然后使用cv2.threshold()函数进行二值化处理,最后使用cv2.findContours()函数查找轮廓。注意,cv2.findContours()函数返回的轮廓是一个由点组成的列表,需要使用cv2.contourArea()函数计算轮廓的面积。