hog.cpp:120: error: (-215:Assertion failed) checkDetectorSize() in function 'cv::HOGDescriptor::setSVMDetector'

这个错误通常是由于设置的 SVM detector 大小不正确引起的。在使用 `cv2.HOGDescriptor().setSVMDetector(detector)` 方法设置 SVM detector 时，需要确保 detector 的维度与 HOGDescriptor 实例的 `winSize` 参数设置一致。

你可以尝试检查一下 `winSize` 参数是否正确设置，或者尝试重新训练一个 SVM detector，确保其大小与 `winSize` 参数一致。另外，如果你是使用 `cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()` 方法获取的默认 SVM detector，也需要确保 HOGDescriptor 实例的 `winSize` 参数与该 detector 的大小一致。

相关问题

cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\objdetect\src\hog.cpp:243: error: (-215:Assertion failed) !img.empty() in function 'cv::HOGDescriptor::computeGradient'

这个错误是由于在计算HOG特征时，输入的图像为空引起的。

通常情况下，这个错误可能是由以下原因导致的：

1. 图像文件路径错误或图像文件不存在。请确保提供的图像文件路径是正确的，并且图像文件确实存在于指定路径中。

2. 图像读取失败。在使用`cv2.imread`函数读取图像时，可能会出现读取失败的情况。这可能是由于图像文件损坏、格式不受支持或者文件权限等原因导致的。你可以尝试使用其他图像文件来确认是否可以成功读取。

3. 图像对象为空。在某些情况下，如果你使用了其他方式加载图像，并将其传递给HOG计算函数，可能会导致图像对象为空。确保你使用的图像对象是有效的。

为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

1. 检查图像文件路径是否正确，并确认图像文件存在。

2. 使用`cv2.imread`函数读取图像，并确保读取成功。

3. 检查传递给HOG计算函数的图像对象是否为空。

4. 如果问题仍然存在，可以尝试使用其他图像或者提供更多的代码和上下文来帮助进一步诊断问题。

希望这些提示能够帮助到你，如果还有其他问题，请随时提问。

Traceback (most recent call last): File "i:\18Breakageratecalculation\SVM run\hog-color-svm", line 29, in <module> svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels)) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\ml\src\inner_functions.cpp:73: error: (-215:Assertion failed) !samples.empty() in function 'cv::ml::StatModel::train'是什么意思

这个错误意味着在训练过程中，训练数据的样本为空。在 SVM 训练中，必须提供至少一个非空样本。因此，你需要检查以下几点：

1. 确保训练数据和标签都不为空，且格式正确。
2. 确保训练数据和标签的数量相同。
3. 检查是否正确加载了训练数据和标签。
4. 检查是否正确设置了 SVM 的参数和训练方式。

如果以上都没有问题，你可以尝试使用其他的 SVM 实现或者其他的机器学习算法。