contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 如何判断输出的contours为空；

可以通过判断 `contours` 变量是否为 `None` 或者长度是否为0来判断输出的 `contours` 是否为空。

示例代码：

contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if contours is None or len(contours) == 0:
    print("contours is empty")
else:
    print(f"contours length: {len(contours)}")

其中 `contours is None` 用于判断 `contours` 是否为 `None`， `len(contours) == 0` 用于判断 `contours` 的长度是否为0。如果 `contours` 不为空，则输出 `contours` 的长度。

相关问题

cv2.error: OpenCV(3.4.2) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\shapedescr.cpp:272: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 0 && (depth == 5 || depth == 4) in function 'cv::contourArea'

这个错误提示通常是由于传入的轮廓参数不正确导致的。可能是以下几种原因：

1. 轮廓检测函数返回的轮廓列表为空，导致后续计算轮廓面积时出错。可以通过打印轮廓列表的长度来检查是否为空。

2. 在计算轮廓面积时，传入的轮廓参数不是一个有效的Numpy数组。可以通过打印轮廓参数的类型和维度来检查是否正确。

3. 在计算轮廓面积时，传入的轮廓参数深度不符合要求。通常情况下，深度应该为CV_32S或CV_32F。可以通过打印轮廓参数的深度来检查是否正确。

针对这个错误，可以尝试以下解决方法：

1. 确认轮廓列表不为空，或者检查轮廓检测函数的参数是否正确。

2. 确认传入的轮廓参数是一个有效的Numpy数组，或者检查轮廓检测函数返回的轮廓列表是否正确。

3. 确认传入的轮廓参数深度符合要求，或者尝试将其转换为CV_32S或CV_32F深度的Numpy数组。可以使用cv2.convertScaleAbs()函数将深度转换为CV_32S。

下面是一个可能的解决方法：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 预处理图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 筛选轮廓
for cnt in contours:
    area = cv2.contourArea(cnt.astype('float32'))
    if area < 1000 or area > 10000:
        continue
    
    perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.03 * perimeter, True)
    if len(approx) != 4:
        continue
    
    # 透视变换
    pts1 = np.float32([approx[0][0], approx[1][0], approx[2][0], approx[3][0]])
    pts2 = np.float32([[0, 0], [0, 300], [300, 300], [300, 0]])
    M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
    dst = cv2.warpPerspective(img, M, (300, 300))
    
    # 显示结果
    cv2.imshow('original', img)
    cv2.imshow('perspective', dst)
    cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

在计算轮廓面积时，将轮廓参数转换为float32类型的数组，并使用astype()函数进行转换。这样可以确保在计算轮廓面积时不会出现类型错误。

cv2 修正 矩形 投影

cv2中可以使用函数cv2.getPerspectiveTransform()和cv2.warpPerspective()来实现矩形投影的修正。具体步骤如下：

1. 通过cv2.findContours()函数找到矩形的四个顶点坐标。
2. 根据四个顶点坐标计算出变换矩阵，使用cv2.getPerspectiveTransform()函数。
3. 使用cv2.warpPerspective()函数将图像进行投影变换。

代码示例：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = contours[0]
rect = cv2.minAreaRect(cnt)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)

src_pts = box.astype("float32")
dst_pts = np.array([[0, 0], [img.shape[1], 0], [img.shape[1], img.shape[0]], [0, img.shape[0]]], dtype="float32")

M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)
warped = cv2.warpPerspective(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))

cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Warped Image", warped)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()