error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'imencode' > Overload resolution failed: > - imencode() missing required argument 'img' (pos 2) > - imencode() missing required argument 'img' (pos 2)
时间: 2024-03-26 20:39:13 浏览: 110
这个错误通常是因为传递给cv2.imencode()函数的图像数据格式不正确导致的。请确保您传递的图像数据是正确的,并且是一个有效的NumPy数组。
以下是一个示例代码,用于将图像编码为JPEG格式的二进制数据并保存到文件中:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread("example.png")
# 将图像编码为二进制格式
success, encoded_image = cv2.imencode(".jpg", image)
# 保存编码后的图像
if success:
with open("encoded_image.jpg", "wb") as f:
f.write(encoded_image)
```
在这个示例中,我们首先使用cv2.imread()函数读取名为 "example.png" 的图像。然后,我们使用cv2.imencode()函数将该图像编码为JPEG格式的二进制数据。最后,我们将编码后的图像保存到名为 "encoded_image.jpg" 的文件中。注意,我们使用了with open()语句来打开文件并将数据写入文件。如果cv2.imencode()函数返回成功,则保存编码后的数据,否则不保存任何数据。
相关问题
error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'imwrite' > Overload resolution failed: > - img is not a numerical tuple > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'img'
这个错误通常是因为传递给cv2.imwrite()函数的图像数据格式不正确导致的。请确保您传递的图像数据是正确的,并且是一个有效的NumPy数组。
以下是一个示例代码,用于读取图像、缩放图像并保存到文件中:
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread("example.png")
# 缩放图像
resized_image = cv2.resize(image, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5)
# 保存图像
success = cv2.imwrite("resized_image.png", resized_image)
if success:
print("Image saved successfully")
else:
print("Error saving image")
```
在这个示例中,我们首先使用cv2.imread()函数读取名为 "example.png" 的图像。然后,我们使用cv2.resize()函数缩小图像的大小。最后,我们使用cv2.imwrite()函数将缩小后的图像保存到名为 "resized_image.png" 的文件中。注意,我们使用了success变量来检查cv2.imwrite()函数是否成功保存了图像。
cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'boundingRect' > Overload resolution failed: > - array is not a numerical tuple > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'array'
这个错误通常是由于cv2.findContours()函数返回的轮廓列表为空,导致cv2.boundingRect()函数无法计算边界框而引起的。请确保在调用cv2.findContours()函数之前,使用cv2.threshold()或其他图像分割方法,将图像转换为二进制形式。另外,还需要确保使用的图像是正确的类型(例如,8位或32位浮点数),以及使用正确的数组格式(例如,numpy数组或OpenCV的UMat)。以下是一个更新后的示例代码:
```
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并转换为HSV颜色空间
img = cv2.imread('image.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 定义红色的HSV范围
lower_red = np.array([0, 50, 50])
upper_red = np.array([10, 255, 255])
mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
lower_red = np.array([170, 50, 50])
upper_red = np.array([180, 255, 255])
mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
mask = cv2.bitwise_or(mask1, mask2)
# 将图像转换为二进制形式
_, binary = cv2.threshold(mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找红色矩形的轮廓并确定其边界框
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if len(contours) > 0:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])
# 将矩形分成4个子矩形
sub_w = int(w / 2)
sub_h = int(h / 2)
centers = [(x + sub_w, y + sub_h), (x + sub_w, y + 3 * sub_h), (x + 3 * sub_w, y + sub_h), (x + 3 * sub_w, y + 3 * sub_h)]
# 绘制子矩形
for center in centers:
x, y = center
cv2.rectangle(img, (x - sub_w, y - sub_h), (x + sub_w, y + sub_h), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果图像
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
else:
print('未找到红色矩形!')
```
如果问题仍然存在,请检查输入图像的位置和格式是否正确,并尝试使用不同的阈值或分割方法来处理图像。
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