approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.04 * cv2.arcLength(contour, True), True) error: /build/opencv-L2vuMj/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/shapedescr.cpp:285: error: (-215) count >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S) in function arcLength

时间: 2024-02-03 17:02:04 浏览: 143
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object-detection-using-opencv-python:在OpenCV Python 2中使用轮廓检测​​来检测对象的形状，大小和颜色

这个错误通常是因为在调用 `cv2.arcLength()` 函数时传入的 `contour` 参数有问题。请确保 `contour` 是一个有效的轮廓，并且其类型是 `CV_32F` 或 `CV_32S` 的浮点数或整数型。你可以尝试使用 `contour.dtype` 来检查 `contour` 的数据类型，并确保数据类型正确。另外，也可以检查一下 `contour` 是否为空或者是否已经被正确初始化。
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9：解决像素点生成后，需要手动操作的问题.zip_opencv 抽取像素点

polygon = cv2.approxPolyDP(contour, 0.01 * cv2.arcLength(contour, True), True) # 这里可以进一步处理像素点，如计算几何属性或存储在列表中 # 可视化 img_contours = cv2.drawContours(img.copy(), ...

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。 详细说明该情况

epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True) # 检查逼近后的轮廓是否是封闭的 if len(approx) >= 3: is_closed = cv2.isContourConvex(approx) if ...

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Python中cv2.arclength的用法

arc_length = cv2.arcLength(approx_contour, True) / len(approx_contour.vertices) print(f"弧长大约为：{arc_length}") 这里的cv2.arcLength(contour, True)计算的是闭合轮廓的长度，如果轮廓是开放的，...

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在OpenCV中，创建并操作椭圆... approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.04 * peri, True) # 简化轮廓 ellipse = cv2.fitEllipse(approx) # 获取椭圆拟合 cv2.ellipse(image, ellipse, (0, 255, 0), 2) # 绘制椭圆
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定义每个形状的类型opencv：定义每个形状的类型opencv

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def Process(img): # 高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT)#高斯模糊函数 median = cv2.medianBlur(gaussian, 5)#中值滤波 sobel = cv2.Sobel(median, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)#Sobel算子，梯度方向是X # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(sobel,200, 255, cv2.THRESH_BINARY)#cv2简单阙值函数 # 核函数 element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 1))#得到一个结构元素（卷积核）。主要用于后续的腐蚀、膨胀等运算。 element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 7)) dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1)#膨胀函数 # 腐蚀 erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1) # 膨胀 dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=3) return dilation2 def GetRegion(img): regions = [] # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#检测图像中物体轮廓 for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour)#计算轮廓面积 if (area<2000): continue eps = 0.001* cv2.arcLength(contour, True)#计算封闭轮廓或者曲线的长度 approx = cv2.approxPolyDP(contour, eps, True)#轮廓多边形逼近 rect = cv2.minAreaRect(contour)#求最小面积矩形框 box = cv2.boxPoints(rect)#获取最小面积矩形框的四个顶点坐标 box = np.int0(box)#整型化 height = abs(box[0][1] - box[2][1]) width = abs(box[0][0] - box[2][0]) ratio =float(width) / float(height) if (ratio < 5 and ratio > 1.8): regions.append(box) return regions def detect(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#图片灰度化 prc = Process(gray) regions = GetRegion(prc) print('[INFO]:Detect %d license plates' % len(regions)) for box in regions: cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0,255), 2) cv2.imwrite(r'C:\Users\86182\Pictures\Saved Pictures\test.png', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这是一段基于OpenCV库的车牌检测代码。具体来说，它通过对车牌图像进行高斯平滑、中值滤波、Sobel算子、二值化、膨胀、腐蚀等操作，得到一幅处理后的图像。然后，它通过查找图像中的轮廓，计算轮廓面积、多边形逼近...

def get_position(image): # 将图像转换为灰度图像 if len(image.shape) == 3: gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) else: gray = image # 自适应阈值处理 thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) # 形态学处理 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour, True) # 根据轮廓面积和周长的比值筛选出合适的轮廓 if loop > 0: if area / loop > 10 and area / loop < 40: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 使用滑动窗口搜索验证码的位置 for i in range(x, x + w): for j in range(y, y + h): if thresh[j, i] == 255: return i return 0

另外，您可以尝试使用cv2.imread()函数来读取图像文件，并将其传递给get_position()函数进行处理。例如： python image = cv2.imread("B_image.png") position = get_position(image) 如果您仍然遇到...

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