为什么有时候会报错-215:Assertion failed) total >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S) in function 'cv::isContourConvex'，有时候又不会

报错"-215: Assertion failed) total >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S) in function 'cv::isContourConvex'" 的原因是因为函数 cv::isContourConvex 需要满足一些先决条件。

这个错误通常在以下几种情况下出现：

1. 轮廓为空：如果传递给函数的轮廓为空，即没有点构成轮廓，就会触发断言失败。在调用 isContourConvex 函数之前，请确保轮廓不为空。

2. 轮廓点数小于3：如果轮廓的点数小于3，即该轮廓无法构成凸多边形，就会触发断言失败。确保您传递给 isContourConvex 函数的轮廓至少有3个点。

3. 轮廓不是封闭的：isContourConvex 函数要求传递的轮廓是封闭的，即起点和终点是相同的。如果轮廓不是封闭的，就会触发断言失败。您可以在调用 isContourConvex 函数之前使用 cv2.approxPolyDP 函数对轮廓进行逼近，以确保其是封闭的。

4. 轮廓数据类型不正确：isContourConvex 函数要求轮廓的数据类型为 CV_32F（32位浮点型）或 CV_32S（32位整型）。如果轮廓的数据类型不匹配，就会触发断言失败。您可以使用 contour.dtype 来检查轮廓的数据类型，并确保它是正确的。

请检查您的代码，确保传递给 isContourConvex 函数的轮廓满足上述条件。如果仍然遇到问题，请提供更详细的代码和错误信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

相关问题

-215:Assertion failed) total >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S) in function 'cv::isContourConvex'

这个错误通常是由于参数传递不正确导致的。在OpenCV中，cv::isContourConvex函数用于检测一个轮廓是否是凸的。

错误信息中的断言失败说明了两个条件：

1. total >= 0：这表示轮廓中的点的总数必须大于等于0。
2. depth == CV_32F || depth == CV_32S：这表示轮廓的深度必须为CV_32F（32位浮点型）或CV_32S（32位整型）。

如果您遇到这个错误，可以检查以下几个方面：

1. 检查轮廓是否为空。确保您传递给isContourConvex函数的轮廓不为空，并且包含了有效的点。

2. 检查轮廓的数据类型。确保轮廓的数据类型是CV_32F或CV_32S。您可以使用contour.dtype来检查轮廓的数据类型。

3. 确保传递给isContourConvex函数的轮廓是有效的闭合轮廓。如果轮廓不是封闭的，即起点和终点不重合，则isContourConvex函数将会失败。您可以使用cv2.isContourConvex函数之前，使用cv2.approxPolyDP函数对轮廓进行逼近，以确保其是封闭的。

希望以上信息能够帮助您解决问题。如果还有其他疑问，请随时提问。

(-215:Assertion failed) count >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S) in function 'cv::arcLength'

这个错误通常是由于输入数据的问题引起的。在OpenCV中，当使用`cv::arcLength`函数计算轮廓的弧长时，会出现`(-215:Assertion failed) count >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S)`的错误。

这个错误的原因可能有以下几种情况：
1. 输入的轮廓数量小于0。
2. 输入的轮廓深度不是`CV_32F`或`CV_32S`。

为了解决这个问题，你可以检查以下几点：
1. 确保你的轮廓数量大于等于0。
2. 确保你的轮廓深度是`CV_32F`或`CV_32S`。

如果你使用的是OpenCV 4.0版本，你可以尝试以下代码来找到轮廓并按面积排序：

cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]

这段代码会找到图像中的轮廓，并按照轮廓的面积进行排序，然后选择前5个面积最大的轮廓。