cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\calib3d\src\fisheye.cpp:476: error: (-215:Assertion failed) K.size() == Size(3, 3) && (D.empty() || D.total() == 4) in function 'cv::fisheye::initUndistortRectifyMap'

这个错误通常是因为你传递给 cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap() 函数的参数 K 和 D 不正确。其中，K 是相机内参矩阵，D 是畸变参数。请检查你传递的这两个参数是否正确，并且其大小是否为 Size(3, 3) 和 total() == 4。如果你不确定这两个参数的值，可以尝试使用 cv2.calibrateCamera() 函数进行标定获取相机内参和畸变参数。

相关问题

D:\Users\CBT\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe D:\python\camera\webcam_canny.py Traceback (most recent call last): File "D:\python\camera\webcam_canny.py", line 52, in <module> image_points, _ = cv2.projectPoints(object_points, rot_vec, trans_vec, camera_matrix, dist_coeffs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\calib3d\src\calibration.cpp:632: error: (-5:Bad argument) Intrinsic parameters must be 3x3 floating-point matrix in function 'cvProjectPoints2Internal' Process finished with exit code 1

这个错误提示显示相机内参 camera_matrix 的数据类型不正确，需要是一个3x3的浮点数矩阵。你可以检查一下 camera_matrix 是否符合要求，或者尝试将其数据类型转换为浮点数。你可以尝试在代码中添加以下语句将相机内参转换为浮点数：
camera_matrix = np.array([[1000.0, 0.0, 320.0], [0.0, 1000.0, 240.0], [0.0, 0.0, 1.0]], dtype=np.float32)

这里将相机内参的数据类型设置为 np.float32，以确保其为浮点数类型。如果还是遇到问题，可以检查一下代码中其他涉及到相机内参的部分，比如相机标定的代码是否有误，或者是否有其他地方对相机内参进行了修改。

修改这段代码：OpenCV(4.7.0) /io/opencv/modules/calib3d/src/solvepnp.cpp:242: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 4 && npoints == std::max(ipoints.checkVector(2, CV_32F), ipoints.checkVector(2, CV_64F)) in function 'solvePnPRansac' 报错：OpenCV(4.7.0) /io/opencv/modules/calib3d/src/solvepnp.cpp:242: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 4 && npoints == std::max(ipoints.checkVector(2, CV_32F), ipoints.checkVector(2, CV_64F)) in function 'solvePnPRansac'

这个错误是因为在调用solvePnPRansac函数时传递的点数小于4个或者输入的点数据类型不正确。在solvePnPRansac函数之前，你需要检查输入的点是否满足要求，如果不满足，则需要进行相应的处理。你可以添加以下代码来检查输入点的数量和数据类型是否正确：
if (ipoints.total() < 4) {
std::cerr << "Error: Number of input points is less than 4!" << std::endl;
return -1;
}

if (ipoints.type() != CV_32FC2 && ipoints.type() != CV_64FC2) {
std::cerr << "Error: Input points data type is not correct!" << std::endl;
return -1;
}

如果满足条件，则可以继续调用solvePnPRansac函数，否则返回错误代码，提示用户输入正确的点数据。