OpenCV Error: Assertion failed ((scn == 3 || scn == 4) && (depth == CV_8U || depth == CV_32F)) in cvtColor, file /build/opencv-L2vuMj/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp, line 9815 Traceback (most recent call last): File "hsv.py", line 16, in <module> hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) cv2.error: /build/opencv-L2vuMj/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:9815: error: (-215) (scn == 3 || scn == 4) && (depth == CV_8U || depth == CV_32F) in function cvtColor

时间: 2024-02-24 10:54:17 浏览: 438
这个错误通常是由于图像通道数或深度不正确导致的。 在 OpenCV 中,`cv2.cvtColor()` 函数将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间。这个函数需要接收一个三通道的 BGR 图像或四通道的 BGRA 图像作为输入。 根据错误信息,你的输入图像 `img` 不符合要求。它可能不是一个三通道的 BGR 图像或四通道的 BGRA 图像。 解决方法是检查输入图像的通道数和深度是否正确。你可以使用 `cv2.imread()` 函数读取图像,并使用 `cv2.imshow()` 函数显示图像,以检查图像是否正确。 如果图像的通道数或深度不正确,你可以使用 `cv2.cvtColor()` 函数将其转换为正确的格式。例如,你可以使用以下代码将图像转换为 BGR 格式: ```python img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) ``` 如果你需要将图像转换为灰度图像,可以使用以下代码: ```python gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 在转换图像格式后,你可以再次使用 `cv2.cvtColor()` 函数将其转换为 HSV 颜色空间。 如果你仍然遇到问题,请检查输入图像的格式是否正确,以及 `cv2.cvtColor()` 函数的参数是否正确。
相关问题

opencv error assertion failed (scn ==3 || scn == 4) in cv::cvtColor

这个错误通常是由于颜色通道数目不正确引起的。OpenCV中的cvtColor函数用于将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。它要求输入图像的通道数目必须是3或4。 如果你遇到了这个错误,可能是因为你的输入图像的通道数目不符合要求。你可以使用`img.channels()`函数来检查图像的通道数目。如果通道数目不正确,你可以尝试使用`cv::split()`函数将图像分离成单独的通道,然后再进行颜色空间转换。 例如,如果你的输入图像是灰度图像,它只有一个通道。在使用`cvtColor`函数之前,你可以使用`cv::cvtColor(inputImage, outputImage, CV_GRAY2BGR)`将灰度图像转换为3通道的BGR图像。 如果你的输入图像确实有3或4个通道,但仍然遇到了这个错误,那可能是其他原因引起的。在这种情况下,你可以提供更多的代码和上下文信息,以便我能够帮助你更好地解决问题。

Assertion failed ((scn == 3 || scn == 4) && (depth == CV_8U || depth == CV_32F)) in cvtColor,

这个错误是OpenCV中的一个断言错误,意味着在调用cvtColor函数时,输入图像的通道数不是3或4,或者输入图像的深度不是CV_8U或CV_32F。这个错误通常是由以下原因引起的: 1.输入图像的格式不正确,例如灰度图像而不是彩色图像。 2.输入图像的通道数不正确,例如单通道图像而不是三通道或四通道图像。 3.输入图像的深度不正确,例如16位整数图像而不是8位整数或32位浮点数图像。 以下是一些可能的解决方案: 1.确保输入图像是正确的格式和类型。 2.检查输入图像的通道数和深度是否正确。 3.尝试使用不同的颜色空间转换函数,例如cvtColor2()。 4.如果您正在使用自己的图像处理函数,请确保它们正确处理输入图像的格式和类型。 ```python # 示例代码 import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ```
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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)

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 + "%"); } }

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