gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)为啥显示!_ssrc.empty() in function ‘cv::cvtColor’
时间: 2023-10-10 17:08:52 浏览: 41
这个错误通常是由于输入的图像为空或无效导致的。你需要检查一下图像的路径是否正确,以及图像是否能够被正确读取。如果图像读取失败,那么你传递给cvtColor()的参数就是一个空的Mat对象,从而导致这个错误。你可以在调用cvtColor()之前添加一些代码,检查一下图像是否能够被正确读取,例如:
```python
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
if img is None:
print('Failed to read image')
else:
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
这样,如果读取图像失败,就会打印出一条错误消息,否则就会继续执行代码。
相关问题
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray.shape
### 回答1:
这个代码片段的作用是:
1. 将图像img从BGR色彩空间转换到灰度空间,转换后的结果保存在img_gray中。
2. 然后调用img_gray.shape来获取图像的维度,返回值为一个元组,例如(height,width)。
请注意:这段代码假设你已经导入了OpenCV库(cv2)。
### 回答2:
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 是使用OpenCV库中的函数cvtColor将彩色图像img转换为灰度图像img_gray。通过调用函数cvtColor并指定转换颜色空间的参数为COLOR_BGR2GRAY,即将BGR(蓝绿红)图像转换为灰度图像。转换后的灰度图像img_gray.shape 可以获取其形状信息,即图像的高度和宽度。这里的img_gray.shape返回一个元组,包含了两个数值,第一个数值表示图像的高度,第二个数值表示图像的宽度。
### 回答3:
cv2.cvtColor是OpenCV库中的一个函数,用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。在这个例子中,img是原始图像,cv2.COLOR_BGR2GRAY是指定转换为灰度色彩空间。
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)这行代码的作用是将img图像转换为灰度图像,并将结果存储在img_gray变量中。转换后的图像将仅包含灰度色彩通道,并且不再具有彩色信息。
img_gray.shape表示获取img_gray图像的形状,即图像的尺寸和通道数量。shape属性返回一个元组,元组中包含图像的行数、列数和通道数,如果图像是灰度图像,则通道数为1。因此,img_gray.shape将返回一个元组,其中包含灰度图像的行数、列数和通道数。
总结:img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)是将彩色图像转换为灰度图像的操作,img_gray.shape返回转换后图像的尺寸和通道数。
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
This code converts a color image (img) into a grayscale image (img_gray) using the OpenCV function cv2.cvtColor(). The function takes two arguments: the input image (img) and the color conversion code (cv2.COLOR_BGR2GRAY) that specifies the type of conversion to be applied. In this case, the code converts the image from the BGR color space (which is the default color space used by OpenCV) to the grayscale color space. The resulting image (img_gray) will have only one channel (i.e., a single intensity value per pixel) instead of three channels (i.e., red, green, and blue intensities per pixel) in the original image.