error: opencv(4.6.0) d:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:967: error: (-215:assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function 'cv::imshow'

时间: 2023-04-28 09:02:00 浏览: 91
错误:opencv(4.6.) d:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:967: error: (-215:assertion failed) size.width> && size.height> in function 'cv::imshow' 这个错误是由于在使用cv::imshow函数时,图像的宽度或高度为导致的。请检查你的代码,确保图像的宽度和高度都大于。如果你使用的是读取图像的函数,也要确保读取的图像文件存在且不为空。
相关问题

cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window_w32.cpp:124

引用和引用[3]中的代码示例都是使用OpenCV库来处理图像的。但是根据提供的引用内容,无法得知具体的问题所在。根据错误提示"cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window_w32.cpp:124",这个错误是由于在窗口操作中出现了问题。可能是窗口未能正常创建或关闭导致的错误。要解决这个问题,可以尝试以下几种方法: 1. 确保你的OpenCV版本与示例代码中使用的版本相匹配。根据引用,示例代码使用的是OpenCV 3.4.1.15版本。如果你的OpenCV版本不同,可能会导致窗口操作出现问题。可以尝试升级或降级OpenCV版本以解决此问题。 2. 确保你的Python环境正确安装了OpenCV库。可以通过运行"import cv2"来检查是否成功导入了OpenCV库。如果导入失败,可能是因为未正确安装OpenCV或路径配置有误。可以尝试重新安装OpenCV或检查Python环境变量设置。 3. 确保你的图像文件路径正确。根据示例代码,图片文件应该位于当前工作目录下或者使用绝对路径指定。可以检查图片文件是否存在,并确保文件路径正确。 4. 检查代码中窗口操作部分的语法错误。根据错误提示,问题可能出现在窗口创建或关闭的代码行上。可以仔细检查这些代码行,确保语法正确并遵循OpenCV的窗口操作规范。 以上是一些常见的解决方法,希望能对你解决问题有所帮助。如果问题仍然存在,请提供更多详细的错误信息和代码示例,以便更好地帮助你解决问题。

cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:971:...

### 回答1: 这个错误是由 OpenCV 库的 highgui 模块中的 window.cpp 文件引起的。它通常表示图像显示窗口无法正常工作。 可能的原因是: 1. OpenCV 库未正确安装或未正确导入。 2. 图像路径或文件名错误。 3. 图像格式不受支持。 您可以尝试重新安装 OpenCV,确保正确导入库文件并检查图像路径和格式是否正确。如果问题仍然存在,请提供更多详细信息,以便进一步帮助您解决问题。 ### 回答2: cv2.error是OpenCV库中的一个错误类。在这个错误中,出现了一个具体的错误消息,即OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:971:...。 这个错误消息告诉我们,在使用OpenCV库中的高级图形界面模块时,发生了一个错误。具体的错误位置是在D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp的第971行。 要解决这个错误,我们可以尝试以下几个方法: 1. 检查OpenCV库版本:确保使用的是4.7.0版本的OpenCV库。如果使用的是其他版本,可以尝试安装或更新到指定版本,并重新运行代码,看是否解决了问题。 2. 检查文件路径:确认D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp文件是否存在,并且路径是否正确。如果文件不存在或者路径不正确,可以尝试重新安装或配置OpenCV库,确保正确的文件被找到。 3. 更新或重新安装OpenCV库:尝试更新或重新安装OpenCV库,以修复可能存在的问题。可以尝试从官方网站下载最新的OpenCV版本,并根据文档中的指引进行安装。 4. 检查代码错误:翻阅代码,检查是否有与高级图形界面模块相关的错误。可能是参数传递错误、函数调用错误等引起的问题。根据具体的错误信息和代码逻辑,逐步排查错误并修复。 总之,通过检查和修复OpenCV库版本、文件路径以及代码错误,可以解决cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:971:...这个错误。根据具体情况和错误信息,选择合适的解决方法来修复问题。

相关推荐

引用的报错信息中指出了一个错误的原因,即OpenCV库没有实现该函数。建议重新编译支持Windows、GTK 2.x或Cocoa的OpenCV库,或者在Ubuntu或Debian上安装libgtk2.0-dev和pkg-config,然后重新运行cmake或配置脚本。 引用提供了另一个解决方法,即在Windows的命令提示符中输入"pip list",找到安装了OpenCV的包,并卸载它们。这样可以清除可能存在的其他依赖项。 引用中提供了适用于Windows 64位操作系统、Python 3.6版本和OpenCV 3.4.1.15版本的两个文件。你可以尝试下载并安装这些文件,以解决报错问题。 综上所述,你可以尝试重新编译OpenCV库,安装相关依赖项,或者使用适用于你的操作系统和Python版本的特定文件来解决cv2.error报错问题。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [— cv2.error: OpenCV(4.5.4) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window](https://blog.csdn.net/zkkkkkkkkkkkkk/article/details/124841624)[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: 50%"] - *3* [opencv-python 3.4.1.15及 opencv-contrib-python 3.4.1.15 win64版文件](https://download.csdn.net/download/weixin_43555555/87388409)[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: 50%"] [ .reference_list ]

最新推荐

小红书实时推荐系统架构-模型.png

小红书实时推荐系统架构-模型

C语言程序设计习题.pdf

C语言程序设计习题.pdf

小狐狸ChatGPT付费创作系统V2.0.4智能问答小程序,修复一个pc版的bug

小狐狸GPT付费体验系统是一款基于ThinkPHP框架开发的AI问答小程序,是基于国外很火的ChatGPT进行开发的Ai智能问答小程序。 当前全民热议ChatGPT,流量超级大,引流不要太简单!一键下单即可拥有自己的GPT!无限多开、免费更新不限时,完全开源! 主要功能: 1、已对接流量主 2、转发领次数 3、看广告领次数 4、包月套餐 5、关键词过滤功能 6、多开版 搭建教程 1、在宝塔新建个站点,php版本使用7.2 、 7.3 或 7.4,上传到站点根目录,运行目录设置为/public 2、导入数据库文件,数据库文件是 /db.sql 3、修改数据库连接配置,配置文件是/.env 4、正式使用时,请把调试模式关闭:/.env文件第一行,true改成false 5、超管后台地址:http://域名/super 初始账号密码:super 123456 及时修改 PS:先把WEB端配置正常,H5和小程序自然会正常,公众号接口、授权域名、IP白名单三处关键配置

短视频交流点播系统.zip

短视频交流点播系统

软件销售基本流程.pdf

软件销售基本流程.pdf

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

事件摄像机的异步事件处理方法及快速目标识别

934}{基于图的异步事件处理的快速目标识别Yijin Li,Han Zhou,Bangbang Yang,Ye Zhang,Zhaopeng Cui,Hujun Bao,GuofengZhang*浙江大学CAD CG国家重点实验室†摘要与传统摄像机不同,事件摄像机捕获异步事件流,其中每个事件编码像素位置、触发时间和亮度变化的极性。在本文中,我们介绍了一种新的基于图的框架事件摄像机,即SlideGCN。与最近一些使用事件组作为输入的基于图的方法不同,我们的方法可以有效地逐个事件处理数据,解锁事件数据的低延迟特性,同时仍然在内部保持图的结构。为了快速构建图,我们开发了一个半径搜索算法,该算法更好地利用了事件云的部分正则结构,而不是基于k-d树的通用方法。实验表明,我们的方法降低了计算复杂度高达100倍,相对于当前的基于图的方法,同时保持最先进的性能上的对象识别。此外,我们验证了我们的方�

下半年软件开发工作计划应该分哪几个模块

通常来说,软件开发工作可以分为以下几个模块: 1. 需求分析:确定软件的功能、特性和用户需求,以及开发的目标和约束条件。 2. 设计阶段:根据需求分析的结果,制定软件的架构、模块和接口设计,确定开发所需的技术和工具。 3. 编码实现:根据设计文档和开发计划,实现软件的各项功能和模块,编写测试用例和文档。 4. 测试阶段:对软件进行各种测试,包括单元测试、集成测试、功能测试、性能测试、安全测试等,确保软件的质量和稳定性。 5. 发布和部署:将软件打包发布,并进行部署和安装,确保用户可以方便地使用软件。 6. 维护和更新:对软件进行维护和更新,修复漏洞和Bug,添加新的特性和功能,保证

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

开集域自适应方法及其在靶点发现中的应用

9322基于开集域自适应的新靶点发现Taotao Jing< $,Hongfu LiuXiang,and Zhengming Ding<$†美国杜兰大学计算机科学系‡美国布兰代斯大学Michtom计算机科学学院网址:tjing@tulane.edu,hongfuliu@brandeis.edu,网址:www.example.com,zding1@tulane.edu摘要开集域自适应算法(OSDA)认为目标域包含了在外部源域中未观察到的新类别的样本不幸的是,现有的OSDA方法总是忽略了看不见的类别的信息的需求,并简单地将它们识别为“未知”集合而没有进一步的这促使我们通过探索底层结构和恢复其不可解释的语义属性来更具体地理解未知类别。在本文中,我们提出了一种新的框架,以准确地识别目标领域中的可见类别,并有效地恢复未见过的类别的语义属性具体而言,结构保持部分对齐开发,通过域不变的特征学习识别看到的基于视觉图的属性传播是为了通过视觉语义映射将可见属�