error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'read' > Overload resolution failed: > - image is not a numpy array, neither a scalar > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'image'opencv怎么解决
时间: 2023-08-28 15:44:26 浏览: 56
这个错误通常是由于读取图像时出现问题,导致OpenCV无法将图像转换为numpy数组或UMat指针。可能的解决方案包括:
1. 确保图像路径正确,文件存在且具有正确的格式(如.jpg,.png等)。
2. 检查是否正确导入了OpenCV库,并且版本与您正在使用的代码兼容。
3. 尝试使用cv2.imread()函数而不是cv2.imreadmulti()函数读取图像。
4. 确保读取的图像为二进制模式(如使用“rb”模式打开文件)。
5. 尝试将图像转换为numpy数组或UMat指针后再进行操作。
如果以上方法都不能解决问题,可以尝试在网上搜索类似问题的解决方案或者检查您的代码是否存在其他问题。
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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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