cv2.error: OpenCV(3.4.18) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'calcHist' > Overload resolution failed: > - Can't parse 'images'. Sequence item with index 0 has a wrong type
时间: 2023-08-28 21:09:03 浏览: 51
这个错误通常表示传递给`cv2.calcHist()`函数的参数不正确。在此函数中,第一个参数应该是图像的列表(或单个图像),第二个参数应该是通道的索引列表,第三个参数应该是掩码图像,最后一个参数应该是直方图的大小和范围。因此,您需要检查您传递的参数是否正确。请注意,如果您只有一张图像,则仍需要将其放入列表中。
例如,如果您要计算单个图像的直方图,您可以使用以下代码:
```
import cv2
import numpy as np
# Load image
img = cv2.imread('image.jpg')
# Convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Compute histogram
hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0, 256])
```
在这个例子中,我们首先将图像转换为灰度图像,然后计算灰度图像的直方图。在`cv2.calcHist()`函数中,我们将灰度图像列表作为第一个参数传递,通道索引为0,掩码图像为None,直方图大小为256,范围为0到256。
相关问题
cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'boundingRect' > Overload resolution failed: > - array is not a numerical tuple > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'array'
这个错误通常是由于cv2.findContours()函数返回的轮廓列表为空,导致cv2.boundingRect()函数无法计算边界框而引起的。请确保在调用cv2.findContours()函数之前,使用cv2.threshold()或其他图像分割方法,将图像转换为二进制形式。另外,还需要确保使用的图像是正确的类型(例如,8位或32位浮点数),以及使用正确的数组格式(例如,numpy数组或OpenCV的UMat)。以下是一个更新后的示例代码:
```
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并转换为HSV颜色空间
img = cv2.imread('image.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 定义红色的HSV范围
lower_red = np.array([0, 50, 50])
upper_red = np.array([10, 255, 255])
mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
lower_red = np.array([170, 50, 50])
upper_red = np.array([180, 255, 255])
mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
mask = cv2.bitwise_or(mask1, mask2)
# 将图像转换为二进制形式
_, binary = cv2.threshold(mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找红色矩形的轮廓并确定其边界框
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if len(contours) > 0:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])
# 将矩形分成4个子矩形
sub_w = int(w / 2)
sub_h = int(h / 2)
centers = [(x + sub_w, y + sub_h), (x + sub_w, y + 3 * sub_h), (x + 3 * sub_w, y + sub_h), (x + 3 * sub_w, y + 3 * sub_h)]
# 绘制子矩形
for center in centers:
x, y = center
cv2.rectangle(img, (x - sub_w, y - sub_h), (x + sub_w, y + sub_h), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果图像
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
else:
print('未找到红色矩形!')
```
如果问题仍然存在,请检查输入图像的位置和格式是否正确,并尝试使用不同的阈值或分割方法来处理图像。
cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'fitEllipse' > Overload resolution failed: > - points is not a numerical tuple > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'points'
这个错误是因为你传递给 `fitEllipse` 函数的参数 `points` 不是一个数值元组或指针类型的数据。
请确保你传递给 `fitEllipse` 函数的参数是一个数值元组,例如:
```python
import cv2
# 读取图像并将其转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测边缘
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 拟合椭圆
ellipse = cv2.fitEllipse(cv2.findNonZero(edges))
```
如果你的参数类型不是数值元组,请尝试将其转换为正确的类型。
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