File "D:\pythonProject3_SCV\s.py", line 125, in recognition sess.restore(sess, r"D:\pythonProject3_SCV\inputdata\cskt\model.ckpt-1999") # ����ʹ����֮ǰ�����ģ�Ͳ��� AttributeError: 'Session' object has no attribute 'restore'

这个错误提示表明你的代码中使用了 `Session.restore()` 方法，但是 `Session` 类并没有该方法。可能是因为你使用了较新版本的 TensorFlow，而该方法已经被弃用了。

你可以使用 `tf.compat.v1.train.Saver()` 和 `Saver.restore()` 方法来恢复模型。具体实现可以参考 TensorFlow 官方文档：

import tensorflow.compat.v1 as tf

# 创建一个 Saver 对象
saver = tf.train.Saver()

# 创建一个 Session 对象
with tf.Session() as sess:
    # 恢复模型
    saver.restore(sess, r"D:\pythonProject3_SCV\inputdata\cskt\model.ckpt-1999")

其中，`tf.compat.v1.train.Saver()` 是创建 Saver 对象的函数，`Saver.restore()` 是 Saver 对象的方法。

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File "D:\pythonProject3_SCV\s.py", line 81, in segment_characters img_contours, contours, hierarchy = cv2.findContours( ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

这个错误通常是由于cv2.findContours()函数返回的值与您预期的不同导致的。在OpenCV3中，cv2.findContours()函数返回两个值：图像轮廓和层次结构。而在OpenCV4中，它返回三个值：图像轮廓，轮廓索引和层次结构。因此，如果您使用的是OpenCV4版本，则需要相应地更改代码以适应新的返回值。

您可以尝试将以下代码行：

img_contours, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

更改为：

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这样就可以避免ValueError异常。

ValueError: Invalid checkpoint state loaded from D:\pythonProject3_SCV\inputdata\ONE_1\onf/

这个错误一般是由于加载的 checkpoint 文件不完整或者已经损坏导致的。建议检查以下几点：

1. 确认加载的 checkpoint 文件路径是否正确，特别是文件名是否正确。

2. 确认加载的 checkpoint 文件是否完整，可以尝试重新下载或者重新生成 checkpoint 文件。

3. 如果 checkpoint 文件过大，可能会出现加载不完整的情况，可以尝试使用 Google Drive 或者 Dropbox 等云盘工具分享 checkpoint 文件，然后从云盘中下载。

4. 如果以上几点都没有解决问题，可以尝试重新训练模型，并在训练过程中定期保存 checkpoint，以便在出现问题时可以恢复到之前的状态。