Unable to stop the stream: Device or resource busy OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cvtColor, file /build/opencv-L2vuMj/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp, line 9716 Traceback (most recent call last): File "3_d.py", line 27, in <module> img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) cv2.error: /build/opencv-L2vuMj/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:9716: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor

时间: 2024-02-02 09:04:20 浏览: 271
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JAVA OpenCV Error: Assertion failed (!empty()) in cv::CascadeClassifier::detectMultiScale….

这个错误提示是由于你在使用cv2.cvtColor()函数时,图像的通道数不是3或4而引起的。 在OpenCV中,图像的通道数是指每个像素由多少个颜色通道组成。例如,RGB图像有3个通道(红、绿、蓝),而RGBA图像有4个通道(红、绿、蓝、透明度)。因此,当图像的通道数不是3或4时,转换函数将抛出Assertion failed的错误。 你可以尝试使用以下代码来解决这个问题: ``` import cv2 cam = cv2.VideoCapture(0) try: while True: ret, img = cam.read() # 检查图像的通道数 if img.shape[2] == 1: img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) elif img.shape[2] == 4: img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGBA2BGR) # 转换像素格式 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 其他代码 except KeyboardInterrupt: print("程序已停止!") finally: cam.release() ``` 这样,当你从相机获取图像时,将会检查图像的通道数,如果不是3或4,则将其转换为3通道BGR格式。然后,将其转换为RGB格式以供后续使用。
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我运行了#!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import cv2 # 准备标定板参数 pattern = (9, 6) # 部角点数目 square_size = 25 # 每个棋盘格的边长(单位:毫米) # 准备用于标定的图像路径(替换实际的图像路径) image_paths = [ 'Pictures1.jpg', 'Pictures2.jpg', 'Pictures3.jpg', ] # 创建存储角点和物体点的列表 obj_points = [] # 真实世界坐标点 img_points = [] # 图像平面角点 # 准备物体坐标 objp = np.zeros((pattern[0] * pattern[1], 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern[0], 0:pattern[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 查找角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern, None) if ret: obj_points.append(objp) img_points.append(corners) # 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内参和畸变参数 print("相机内参 (Camera Matrix):\n", mtx) print("\n畸变系数 (Distortion Coefficients):\n", dist) # 保存相机参数 np.save("camera_matrix.npy", mtx) np.save("dist_coeffs.npy", dist) 它说OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cvtColor, file /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp, line 9748 Traceback (most recent call last): File "biaoding.py", line 28, in <module> gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:9748: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor

这个错误怎么解决,代码怎么修改OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cv::cvtColor, file C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp, line 8000 Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp:8000: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor代码如下 public static void main(String[] args) { // 多张车牌图片路径 String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg", "res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg", "res/general_test/京A88731.jpg"}; int sum = imgPaths.length; // 总共处理的图片数量 int errNum = 0; // 识别错误的数量 int sumTime = 0; // 总耗时 long longTime = 0; // 最长处理时长 for (int i = 0; i < sum; i++) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPaths[i]); String[] ret = multiPlateRecognise(src); long now = System.currentTimeMillis(); System.err.println(Arrays.toString(ret)); long s = System.currentTimeMillis() - now; if (s > longTime) { longTime = s; } sumTime += s; boolean flag =false;//是否有一个车牌号识别错误 for (String plate:ret) { if (plate == null) { continue; } String targetPlate = getTargetPlate(imgPaths[i]); if (!plate.equals(targetPlate)){ flag = true; break; } } if (flag) { errNum++; } } BigDecimal errSum = new BigDecimal(errNum); BigDecimal sumNum = new BigDecimal(sum); BigDecimal c = sumNum.subtract(errSum).divide(sumNum,2, RoundingMode.HALF_UP).multiply(new BigDecimal(100)); System.err.println("总耗时:" + sumTime + "ms,平均处理时长:" + sumTime/sum + "ms,错误数量:" + errNum + ",正确识别率:" + c + "%"); } }

修改代码,消除错误,错误如下:OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cv::cvtColor, file C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp, line 8000 Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp:8000: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor代码如下cvtColor(src_blur, src_gray, CV_RGB2GRAY); if (debug) { opencv_imgcodecs.imwrite("D:\\PlateLocate\\"+"gray"+".jpg", src_gray); System.out.println("灰度"+"D:\\PlateLocate\\"+"gray"+".jpg"); } public int plateDetect(final Mat src, Vector<Mat> resultVec) { //车牌定位 Vector<Mat> matVec = plateLocate.plateLocate(src); if (0 == matVec.size()) { return -1; } //车牌判断 if (0 != plateJudge.plateJudge(matVec, resultVec)) { return -2; } if (getPDDebug()) { int size = (int) resultVec.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { Mat img = resultVec.get(i); //车牌定位图片 String str = "D:\\PlateLocate\\carPlateLocation.jpg"; System.out.println("车牌定位图片"+str); opencv_imgcodecs.imwrite(str, img); } } return 0; } public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); if (0 == plateDetect.plateDetect(mat, matVector)) { CharsRecognise cr = new CharsRecognise(); String[] results = new String[matVector.size()]; for (int i = 0; i < matVector.size(); ++i) { String result = cr.charsRecognise(matVector.get(i)); results[i] = result; } return results; } return null; } public static String[] multiPlateRecognise(String imgPath) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPath); return multiPlateRecognise(src); } public static void main(String[] args) { // 多张车牌图片路径 String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg", "res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg", "res/general_test/京A88731.jpg"}; int sum = imgPaths.length; // 总共处理的图片数量 int errNum = 0; // 识别错误的数量 int sumTime = 0; // 总耗时 long longTime = 0; // 最长处理时长 for (int i = 0; i < sum; i++) { opencv_cor

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\DELL\Desktop\dataTool\test.py", line 38, in <module> transformed_coordinate = cv2.perspectiveTransform(pixel_coordinate, perspective_matrix) cv2.error: OpenCV(4.6.0) C:\b\abs_74oeeuevib\croots\recipe\opencv-suite_1664548340488\work\modules\core\src\matmul.dispatch.cpp:550: error: (-215:Assertion failed) scn + 1 == m.cols in function 'cv::perspectiveTransform' Traceback (most recent call last): File "C:\Users\DELL\Desktop\dataTool\test.py", line 38, in <module> transformed_coordinate = cv2.perspectiveTransform(pixel_coordinate, perspective_matrix) cv2.error: OpenCV(4.6.0) C:\b\abs_74oeeuevib\croots\recipe\opencv-suite_1664548340488\work\modules\core\src\matmul.dispatch.cpp:550: error: (-215:Assertion failed) scn + 1 == m.cols in function 'cv::perspectiveTransform' Traceback (most recent call last): File "C:\Users\DELL\Desktop\dataTool\test.py", line 38, in <module> transformed_coordinate = cv2.perspectiveTransform(pixel_coordinate, perspective_matrix) cv2.error: OpenCV(4.6.0) C:\b\abs_74oeeuevib\croots\recipe\opencv-suite_1664548340488\work\modules\core\src\matmul.dispatch.cpp:550: error: (-215:Assertion failed) scn + 1 == m.cols in function 'cv::perspectiveTransform' Traceback (most recent call last): File "C:\Users\DELL\Desktop\dataTool\test.py", line 38, in <module> transformed_coordinate = cv2.perspectiveTransform(pixel_coordinate, perspective_matrix) cv2.error: OpenCV(4.6.0) C:\b\abs_74oeeuevib\croots\recipe\opencv-suite_1664548340488\work\modules\core\src\matmul.dispatch.cpp:550: error: (-215:Assertion failed) scn + 1 == m.cols in function 'cv::perspectiveTransform' Traceback (most recent call last): File "C:\Users\DELL\Desktop\dataTool\test.py", line 38, in <module> transformed_coordinate = cv2.perspectiveTransform(pixel_coordinate, perspective_matrix)

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