cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\contours.cpp:197: error: (-210:Unsupported format or combination of formats) [Start]FindContours supports only CV_8UC1 images when mode != CV_RETR_FLOODFILL otherwise supports CV_32SC1 images only in function 'cvStartFindContours_Impl'

这个错误是由于你提供的图像格式不支持在给定的模式下使用cv2.findContours()函数。在这种情况下，你需要检查以下几个方面：

1. 确保你的图像是灰度图像或二值图像，因为cv2.findContours()函数仅支持8位灰度或二值图像。
2. 确保你的图像格式与cv2.findContours()函数的模式兼容。如果使用了CV_RETR_FLOODFILL模式，则需要使用8位灰度图像。如果使用了其他模式，则需要使用32位整型图像。
3. 确保你的图像尺寸和深度与cv2.findContours()函数的输入要求相同。

如果以上步骤都检查过了，但仍然出现错误，则建议检查一下opencv-python库的版本是否正确。

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cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\smooth.dispatch.cpp:617: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::GaussianBlur'

这个错误提示意味着输入的图像为空或者不存在。可能的原因有：

1. 图像文件不存在或者路径不正确。请检查代码中读取图像的路径是否正确。
2. 图像读取失败。请检查图像文件是否已经损坏或者无法被解码。
3. 输入的图像为空。请检查代码中读取图像的语句是否执行成功，并且确保图像数据已经正确加载到内存中。

您可以在代码中添加一些检查语句，例如：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
if img is None:
    print('Failed to read image!')
else:
    # 计算高斯滤波后的图像
    sigma1 = 1.0
    sigma2 = 2.0
    ksize = int(3 * sigma2)
    gauss1 = cv2.GaussianBlur(img, (ksize, ksize), sigma1)
    gauss2 = cv2.GaussianBlur(img, (ksize, ksize), sigma2)

    # 计算高斯差分图像
    dog = gauss1 - gauss2

    # 显示结果
    cv2.imshow('Original Image', img)
    cv2.imshow('DoG Image', dog)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

这样可以更好地排除一些常见的问题。如果仍然无法解决问题，请提供更多的错误信息和代码上下文，以便我们更好地帮助您。

cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:971:...

这个错误是OpenCV库的错误，可能是由于某种原因导致无法打开窗口。建议检查一下你的代码中是否有对窗口的操作，比如imshow函数是否正确调用，窗口名是否正确等。同时，也建议更新一下你的OpenCV库，或者重新安装一下，以确保库的完整性和正确性。如果问题仍然存在，可以尝试在Stack Overflow等技术社区上寻求帮助。