cv2.error: OpenCV(3.4.9) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\bilateral_filter.dispatch.cpp:424: error: (-210:Unsupported format or combination of formats) Bilateral filtering is only implemented for 8u and 32f images in function 'cv::bilateralFilter'

这个错误提示是在使用OpenCV的双边滤波函数bilateralFilter时出现的。根据错误提示，双边滤波只支持8位无符号和32位浮点图像格式。因此，你需要检查你的输入图像格式是否支持双边滤波，如果不支持，则需要进行格式转换。你可以使用函数cv::cvtColor将图像转换为支持的格式。例如，将图像转换为8位无符号格式可以使用以下代码：

cv::cvtColor(src, dst, cv::COLOR_BGR2GRAY);

其中，src是输入图像，dst是转换后的图像，cv::COLOR_BGR2GRAY是转换的类型。

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cv2.error: OpenCV(4.8.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1465: error: (-213:The function/feature is not implemented) HOG cascade is not supported in 3.0 in function 'cv::CascadeClassifierImpl::Data::read'

这个错误是因为你使用的 OpenCV 版本不支持 HOG cascade。HOG（Histogram of Oriented Gradients）级联是一种特征提取算法，用于目标检测。然而，在你使用的 OpenCV 版本中，HOG cascade 不被支持。

要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法之一：

1. 更新 OpenCV 版本：检查你使用的 OpenCV 版本是否较旧，并尝试升级到最新版本。最新版本的 OpenCV 通常会添加新的功能和修复 bug，可能会支持 HOG cascade。

2. 使用其他目标检测算法：如果你的应用程序需要目标检测功能，但不一定需要使用 HOG cascade，可以尝试使用其他可用的目标检测算法，例如基于深度学习的算法，如 YOLO、SSD 等。

3. 编写自定义实现：如果你对目标检测算法有深入了解，也可以尝试编写自己的实现，以替代 HOG cascade。

希望这些方法能帮助你解决问题！如果有任何进一步的疑问，请随时提问。

cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:783: error: (-215:Assertion failed) !_img.empty() in function 'cv::imwrite'

这个错误通常表示你在使用OpenCV的imwrite()函数时，传入的图像为空（即没有读取到图像或者图像路径不正确）。你需要确保你传入了正确的图像路径，并且该路径下确实存在一个可读取的图像文件。

你可以尝试检查以下几个方面：

1. 检查图像路径是否正确，确保文件名和路径名都是正确的。
2. 检查图像文件是否存在，确保图像文件没有被删除或移动。
3. 检查你是否成功读取了图像文件。你可以使用cv2.imread()函数来读取图像文件，并检查返回值是否为None。
4. 如果你使用的是相对路径，请确保你的代码所在的工作目录正确，或者使用绝对路径来指定图像路径。

如果上述方法都不能解决问题，你可以考虑重新安装OpenCV或更换版本，或者查看OpenCV的文档，以了解更多关于imwrite()函数的使用方法和注意事项。