'cv::dnn::darknet::ReadDarknetFromWeightsStream'报错

这个错误是OpenCV中的深度学习模块（dnn）中的darknet模块中的一个函数的报错。可能是因为读取权重文件时出现了问题。

解决方法：

1. 确保输入的权重文件是正确的，可以尝试重新下载或从其他来源获取文件，并确保文件路径正确。

2. 检查代码中的参数是否正确传递给ReadDarknetFromWeightsStream函数。

3. 确认安装的OpenCV版本是否支持Darknet模块，如果不支持，可以尝试升级OpenCV版本。

4. 如果以上方法都无法解决问题，可以尝试使用其他的深度学习框架或库，例如TensorFlow、PyTorch等。

相关问题

[ERROR:0@1.536] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp (1203) cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively OPENCV/DNN: [Pooling]:(onnx_node!AveragePool_75): getMemoryShapes() post validation failed. inputs=1 outputs=1/1 blobs=0 inplace=0 [ERROR:0@1.536] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp (1206) cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively input[0] = [ 1 128 7 7 ] [ERROR:0@1.536] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp (1210) cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively output[0] = [ 1 128 -2147483648 -2147483648 ] [ERROR:0@1.536] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp (1216) cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively Exception message: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp:1195: error: (-2:Unspecified error) in function 'void __cdecl cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively(int,class std::map<int,struct cv::dnn::dnn4_v20220524::detail::LayerShapes,struct std::less<int>,class std::allocator<struct std::pair<int const ,struct cv::dnn::dnn4_v20220524::detail::LayerShapes> > > &)' > (expected: 'total(os[i]) > 0'), where > 'total(os[i])' is 0 > must be greater than > '0' is 0 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\20496\Desktop\00\1.py", line 23, in <module> output = net.forward() # 网络的计算，返回网络的输出 cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp:1195: error: (-2:Unspecified error) in function 'void __cdecl cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively(int,class std::map<int,struct cv::dnn::dnn4_v20220524::detail::LayerShapes,struct std::less<int>,class std::allocator<struct std::pair<int const ,struct cv::dnn::dnn4_v20220524::detail::LayerShapes> > > &)' > (expected: 'total(os[i]) > 0'), where > 'total(os[i])' is 0 > must be greater than > '0' is 0

很抱歉，但我无法提供关于您的问题具体解决方案。这是一个错误，指出在运行您的时发生了错误。根据错误消息，似是与OpenCV库中的神经网络相关的问题您可能需要查看您的代码并检查是否有任何或输出尺寸的问题，以及确您的库版本与代码兼容。如果问题仍存在，您可以尝试在CV或相关论坛上求帮助，以便其他开发者能够更好地帮助您解决问题。

bool Yolov5::readModel(Net& net, string& netPath, bool isCuda = false) { try { net = readNet(netPath); #if CV_VERSION_MAJOR==4 &&CV_VERSION_MINOR==7&&CV_VERSION_REVISION==0 net.enableWinograd(false); //bug of opencv4.7.x in AVX only platform ,https://github.com/opencv/opencv/pull/23112 and https://github.com/opencv/opencv/issues/23080 //net.enableWinograd(true); //If your CPU supports AVX2, you can set it true to speed up #endif } catch (const std::exception&) { return false; } //cuda if (isCuda) { net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA); net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); } //cpu else { net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_DEFAULT); net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CPU); } return true; }解释一下这段代码的作用

这段代码是一个函数，名为`readModel`，用于读取模型文件并配置神经网络。它的参数包括一个`Net`类型的引用`net`，一个字符串类型的引用`netPath`表示模型文件的路径，还有一个布尔类型的参数`isCuda`表示是否使用CUDA加速。

函数内部的操作包括：
1. 使用`readNet`函数读取模型文件，并将结果赋值给`net`。
2. 检查OpenCV的版本是否为4.7.0，如果是，则禁用Winograd算法（通过调用`enableWinograd(false)`），这是因为在某些平台上存在一个已知的bug。如果你的CPU支持AVX2指令集，你可以设置`enableWinograd(true)`以加速运算。
3. 如果`isCuda`为真，则将神经网络的后端设置为CUDA（通过调用`setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA)`），目标设备设置为CUDA（通过调用`setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA)`）。
4. 如果`isCuda`为假，则将神经网络的后端设置为默认（通过调用`setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_DEFAULT)`），目标设备设置为CPU（通过调用`setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CPU)`）。

最后，函数返回一个布尔值，表示模型读取和配置是否成功。