error: (-215:Assertion failed) _queryDescriptors.type() == trainDescType in function 'knnMatchImpl'

这个错误通常是因为你在使用 OpenCV 的 knnMatch 函数时，输入的 queryDescriptors 和 trainDescriptors 的数据类型不一致导致的。请确保这两个输入参数的数据类型相同，例如都是 CV_32F 或 CV_8U 等。你可以检查一下你的代码，看看这两个参数的数据类型是否一致，如果不一致，可以尝试进行类型转换。

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error: (-215:Assertion failed) _src.type() == CV_8UC1 in function 'cv::equalizeHist'

这个错误"error: (-215:Assertion failed) _src.type() == CV_8UC1 in function 'cv::equalizeHist'"是由OpenCV库的equalizeHist函数引起的。这个错误表明输入图像的类型不是8位无符号单通道图像（CV_8UC1）。这个函数只能接受这种类型的图像作为输入。如果你得到了这个错误，你需要确保你的输入图像是正确的类型，并且具有正确的通道数和深度。

error: (-215:Assertion failed) _src.type() == CV_8UC1 || _src.type() == CV_16UC1 in function '`anonymous-namespace'::CLAHE_Impl::apply'

这个错误提示是由于输入的图像类型不是`CV_8UC1`或`CV_16UC1`引起的。`CV_8UC1`表示8位无符号整型单通道图像，`CV_16UC1`表示16位无符号整型单通道图像，这是CLAHE算法所支持的两种图像类型。

你可以通过以下代码将图像转换为`CV_8UC1`类型：

import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 将图像转换为CV_8UC1类型
gray = cv2.convertScaleAbs(gray)

# 创建CLAHE对象并设置参数
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))

# 对图像进行直方图均衡化
img_clahe = clahe.apply(gray)

# 显示结果
cv2.imshow('input', img)
cv2.imshow('output', img_clahe)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.cvtColor()`用于将图像转换为灰度图，`cv2.convertScaleAbs()`用于将图像转换为`CV_8UC1`类型。最后，使用`cv2.imshow()`来显示原始图像和均衡化后的图像，`cv2.waitKey()`用于等待用户按下键盘，`cv2.destroyAllWindows()`用于关闭所有窗口。

如果你的图像已经是灰度图或者8位无符号整型单通道图像，则可以省略上述的转换步骤。