cv2.error: OpenCV(3.4.2) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\shapedescr.cpp:272: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 0 && (depth == 5 || depth == 4) in function 'cv::contourArea'
时间: 2023-07-23 16:33:55 浏览: 354
这个错误提示通常是由于传入的轮廓参数不正确导致的。可能是以下几种原因:
1. 轮廓检测函数返回的轮廓列表为空,导致后续计算轮廓面积时出错。可以通过打印轮廓列表的长度来检查是否为空。
2. 在计算轮廓面积时,传入的轮廓参数不是一个有效的Numpy数组。可以通过打印轮廓参数的类型和维度来检查是否正确。
3. 在计算轮廓面积时,传入的轮廓参数深度不符合要求。通常情况下,深度应该为CV_32S或CV_32F。可以通过打印轮廓参数的深度来检查是否正确。
针对这个错误,可以尝试以下解决方法:
1. 确认轮廓列表不为空,或者检查轮廓检测函数的参数是否正确。
2. 确认传入的轮廓参数是一个有效的Numpy数组,或者检查轮廓检测函数返回的轮廓列表是否正确。
3. 确认传入的轮廓参数深度符合要求,或者尝试将其转换为CV_32S或CV_32F深度的Numpy数组。可以使用cv2.convertScaleAbs()函数将深度转换为CV_32S。
下面是一个可能的解决方法:
```
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 预处理图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 筛选轮廓
for cnt in contours:
area = cv2.contourArea(cnt.astype('float32'))
if area < 1000 or area > 10000:
continue
perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.03 * perimeter, True)
if len(approx) != 4:
continue
# 透视变换
pts1 = np.float32([approx[0][0], approx[1][0], approx[2][0], approx[3][0]])
pts2 = np.float32([[0, 0], [0, 300], [300, 300], [300, 0]])
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (300, 300))
# 显示结果
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('perspective', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在计算轮廓面积时,将轮廓参数转换为float32类型的数组,并使用astype()函数进行转换。这样可以确保在计算轮廓面积时不会出现类型错误。
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