Mat imgthreshold; Mat imgsrc = cv::imread("C:/Users/Dell/Pictures/Camera Roll/6.png",0); imshow("imgsrc", imgsrc); threshold(imgsrc, imgthreshold,50, 110, THRESH_BINARY); imshow("imgthreshold", imgthreshold); vector<vector<Point>> contours; findContours(imgthreshold, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); cv::Mat imgdraw = imgsrc.clone(); drawContours(imgdraw, contours, -1, (0, 0, 255),0); imshow("imgdraw", imgdraw); waitKey(0);为什么这块输出的是白色边框而不是红色

在绘制边框时，你应该传入一个 Scalar 类型的参数作为边框颜色，而不是一个元组或者一个数组。修改 drawContours 函数的第四个参数，将其改为 Scalar(0, 0, 255) 即可绘制红色边框，代码如下：

Mat imgthreshold; 
Mat imgsrc = cv::imread("C:/Users/Dell/Pictures/Camera Roll/6.png",0); 
imshow("imgsrc", imgsrc); 
threshold(imgsrc, imgthreshold,50, 110, THRESH_BINARY); 
imshow("imgthreshold", imgthreshold); 
vector<vector<Point>> contours; 
findContours(imgthreshold, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); 
cv::Mat imgdraw = imgsrc.clone(); 
drawContours(imgdraw, contours, -1, Scalar(0, 0, 255), 1); // 修改这里
imshow("imgdraw", imgdraw); 
waitKey(0);

相关问题

cv::findDecoder imread_('C://Users//Lenovo//Desktop//sanwei//sanwei//data//left//0.png'): can't open/read file: check file path/integrity

根据引用和引用的内容，问题中提到的错误信息是由于文件路径错误或文件损坏导致的。cv::findDecoder imread_无法打开或读取文件时会报错。可能的原因有两种情况：1)文件路径错误，可能是文件名或文件夹路径中有中文字符导致的。OpenCV库使用C字符串表示文件路径，不支持中文字符。2)文件损坏或格式不受支持。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：
1)检查文件路径是否正确，确保文件路径中不包含中文字符，并且文件存在于指定路径中。
2)检查文件是否损坏或格式是否受支持。可以尝试打开其他图片文件，检查是否能够正常读取。

如果文件路径中包含中文字符，可以尝试将文件路径转换为英文字符或使用其他编码方式表示路径。例如，可以通过修改代码来使用C++标准字符串来表示文件路径，或使用特定的编码方式来解决中文路径的问题。

另外，还可以尝试使用小工具SmallCV来读取图片文件，该工具支持轻量级的Mat和imread()函数。通过将图片文件路径传递给cv_imread()函数，可以尝试读取图片并返回Mat对象。

请注意，以上方法只是一些常见的解决方案，实际解决问题可能需要根据具体情况进行调试和实验。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [关于出现global loadsave.cpp:244 cv::findDecoder imread_...can‘t open/read file: check file path/...](https://blog.csdn.net/sjjg129/article/details/130092417)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python:loadsave.cpp (239) cv::findDecoder imread_(‘‘)can‘t open/read file: check file path/...](https://blog.csdn.net/qjyws/article/details/129939694)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [轻量级Mat和imread（）/ imwrite（）/ imshow（）-C/C++开发](https://download.csdn.net/download/weixin_42165980/19108181)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

import cv2 import numpy as np def denoise(images, ksize): avg_img = np.zeros_like(images[0], dtype = np.float32) for img in images: blur_img = c2.GaussianBlur(img.ksize. 0) avg_img += blur_img avg_img /= len(images) avg_img = np.round(avg_img).astype(np.uint8) return avg_img img1 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/text.png') img2 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C.png') img3 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C(1).png') images = [img1, img2, img3] ksize = (5, 5) denoised_img = denoise(images, ksize) cv2.imshow('Denoised Image', denoised_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 上述代码运行之后报错显示：name 'avg_img' is not defined，该如何处理

在您提供的代码中，函数 `denoise()` 中的 `avg_img` 变量定义在循环中，因此它的作用域仅限于循环内部。当函数返回时，变量已经不存在了，因此在函数外部无法访问变量。为了解决这个问题，您需要将 `avg_img` 的定义移动到循环外部，以便它的作用域扩展到整个函数。以下是修改后的代码：

import cv2
import numpy as np

def denoise(images, ksize):
    avg_img = np.zeros_like(images[0], dtype=np.float32)
    for img in images:
        blur_img = cv2.GaussianBlur(img, ksize, 0)
        avg_img += blur_img
    avg_img /= len(images)
    avg_img = np.round(avg_img).astype(np.uint8)
    return avg_img

img1 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/text.png')
img2 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C.png')
img3 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C(1).png')
images = [img1, img2, img3]
ksize = (5, 5)
denoised_img = denoise(images, ksize)
cv2.imshow('Denoised Image', denoised_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在修改后的代码中，`avg_img` 变量在函数外部定义，并在循环中累加高斯模糊后的图像。最后，它被除以图像数，舍入并转换为 `uint8` 类型。函数返回 `avg_img` 变量的值，并在主程序中显示去噪后的图像。