代码错误:Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ye\PycharmProjects\pythonProject\main.py", line 73, in <module> cv2.imshow('Car Plate', car_plate_image) cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:967: error: (-215:Assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function 'cv::imshow'请改正

时间: 2023-07-06 09:40:45 浏览: 66
这个错误通常是因为没有检测到车牌或车牌图像大小为零导致的。请使用以下代码更改`plate_recognition`函数,以检查返回的车牌图像是否为空或大小是否为零。并在`car_plate_image`大小为零时返回`None`。 ```python # 车牌识别函数 def plate_recognition(image): # 图像灰度化 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯滤波 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # Sobel算子处理 sobel = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3) # 二值化处理 ret, binary = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY) # 膨胀和腐蚀操作 element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (30, 9)) element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (24, 6)) dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1) erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1) dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=3) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation2, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 筛选车牌轮廓 car_plate = None for i in range(len(contours)): cnt = contours[i] area = cv2.contourArea(cnt) # 面积筛选 if area < 2000 or area > 50000: continue # 轮廓近似 approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 4, True) # 判断是否为矩形 if len(approx) != 4: continue # 判断矩形边长比例是否符合要求 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) ratio = float(w) / float(h) if ratio > 8 or ratio < 2: continue # 符合要求的轮廓 car_plate = cnt break if car_plate is None: return None # 提取车牌图像 x, y, w, h = cv2.boundingRect(car_plate) car_plate_image = image[y:y+h, x:x+w] # 检查车牌图像是否为空或大小为零 if car_plate_image is None or car_plate_image.size == 0: return None return car_plate_image ``` 如果`car_plate_image`为空或大小为零,将返回`None`,否则将返回车牌图像。

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