python opencv imread报错

最新推荐文章于 2024-08-17 22:21:02 发布
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文章标签： python opencv cv2 imread
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Boogyman/article/details/103400117
博客指出，cv2.imread()返回NoneType可能是由于路径存在中文这一问题导致，为使用该函数时遇到的异常情况提供了一种可能的原因。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

造成cv2.imread()返回NoneType的一个问题是路径存在中文。

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opencv-python实现PS中的油漆填充功能，一键填充颜色 以及opencv经常报错的可能原因
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07-22 1282
首先先解决opencv报错问题，一上来就报错 头很疼 cv2.error: OpenCV(4.5.3) C:\Users\runneradmin\AppData\Local\Temp\pip-req-build-z4706ql7\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:1274: error: (-2:Unspecified error) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows,
opencv-python imread不支持中文路径的解决方法
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Python-cv2 图片imread读入错误
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11-13 3153
cv2 imread报错的原因分析
使用OpenCV中的imread()内存报错问题
独行背包客
06-05 2237
使用OpenCV中的imread()内存报错问题
cv2.imread()报错
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08-17 219
原因：路径包含中文。
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02-05 4245
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cv::imread导致段错误_OGG启动报错：不能创建共享内存段
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错误日志信息： mgr.prm: Datastore in 'dirbdb':BDB1546 unable to join the environment: unable to create shared system memory region:No space left on Device 问题解决： 以前进程出问题...
OpenCV imread函数读取绝对路径图片时报错
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解决python测试opencv时imread导致的错误问题
09-19
### 解决Python测试OpenCV时imread导致的错误问题 #### 概述 在使用Python进行图像处理时，经常会用到OpenCV库中的`imread`函数来读取图像文件。然而，在实际开发过程中，可能会遇到`imread`无法正确打开图片或者...
Python Opencv 之 使用 teesseract 进行简单的文字识别（包括中文）
12-21
【Python OpenCV 之 使用 Tesseract 进行简单的文字识别（包括中文）】 一、简单介绍 在Python中，OpenCV库广泛用于图像处理和计算机视觉任务，而Tesseract OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是...
解决python cv2.imread 读取中文路径的图片返回为None的问题
12-17
使用cv2读取图片时，输出图片形状大小时出现报错“ ‘NoneType’ object has no attribute shape”，后来排查发现读取图片的返回值image为None， 这就说明图片根本就没有被读取。 下面图片是问题问题解决后，为了更好的展示，写的代码展示，这是正常的因果关系，找错误排查时是从下往上推。 使用PIL读取图像，能够成功读取图片，借此了解图片的大小和格式，代码如下图所示： cv.imread函数能够成功读取非中文路径的图片，所以就想到是不是中文路径的问题，opencv中opencv不接受non-ascii的路径，解决方法就是先用先用np.fromfile()读
cv2.imread()读取图片在Pycharm报错
m0_53501972的博客
08-03 1028
opencv-python, pycharm, cv2.imread()
OpenCV用cv2.imread读入文件出错
yangyoung1223的博客
04-02 915
你的路径里面有中文（好像挺多博文里面都没人讲这个事情），我当时路径里面有中文，显示读入之后返回的东西是一个NULL，工作区换到英文路径下就没有问题了 也有可能你在Windows下跑的程序，结果路径里面的’‘没有打成’\’，或者打成了’/’，这都是不对的 ...
python opencv imread()函数
qq_35858902的博客
07-05 1607
flag=-1时，8位深度，原通道flag=0，8位深度，1通道flag=1, 8位深度 ，3通道flag=2，原深度，1通道flag=3, 原深度，3通道flag=4，8位深度 ，3通道已经支持的文件格式：Windows bitmaps - *.bmp, *.dib (always supported) JPEG files - *.jpeg, *.jpg, *.jpe (see the Notes section) JPEG 2000 files - *.jp2 (see the Notes s
报错解决：cv2.imread(PATH_TO_IMAGE)读取数据为空NONE
haosen
08-30 624
cv2.imread(PATH_TO_IMAGE)中PATH_TO_IMAGE路径不能包含中文，否则数据都不进来。
opencv_python使用cv2.imread()读取中文路径报错问题
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opencv_python使用cv2.imread()读取中文路径报错：window.cpp:325: error: (-215) size.width>0 && size.height>0 in function cv::imshow,解决办法为......
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由.DS_store文件导致cv2.imread()函数报错的解决办法
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问题背景： 运行图片灰度增强代码时报错，先后检查了图片的路径、cv2.imread() 函数的格式以及代码逻辑，确认均无误后报错依然无法消失。 代码： # coding:utf-8 # 图片灰度增强 import math import cv2 as cv import numpy as np import os # 统计灰度分布 def calc_hist(img): rows, cols = img.shape[:2] hist = np.zeros(256, np.uint6
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### 解析 OpenCV 图像读取错误 当使用 `opencv-python` 读取图片时遇到错误，通常是因为图像路径不存在、图像损坏或图像尺寸不符合预期。具体到提到的错误： - 错误信息表明尝试显示宽度和高度不大于零的图像，这违反了断言条件[^1]。 为了有效解决问题，可以采取以下措施来验证并修正潜在原因： #### 验证图像路径有效性 确保提供给 `cv2.imread()` 的文件路径正确无误，并且该位置确实存在有效的图像文件。 ```python import os image_path = "path/to/your/image.jpg" if not os.path.exists(image_path): raise FileNotFoundError(f"The image file {image_path} does not exist.") ``` #### 检查图像加载状态 确认图像成功加载后再继续处理逻辑，防止操作未定义的对象引发异常。 ```python import cv2 image = cv2.imread(image_path) if image is None: print("Failed to load the image, please check the path or format of your image.") else: height, width = image.shape[:2] if height <= 0 or width <= 0: print("The loaded image has invalid dimensions (width and/or height are non-positive).") ``` #### 处理多通道图像问题 如果在训练过程中遇到了非标准三通道（RGB）的输入，则可能是由于数据预处理环节出现了偏差。对于这种情况，建议先审查数据集准备阶段是否有不当之处，比如裁剪、拼接或其他变换操作可能导致额外填充零的情况发生[^2]。 针对上述情况的一个解决方案是在读入前调整期望的形状： ```python desired_channels = 3 def preprocess_image(img_path): img = cv2.imread(img_path) if len(img.shape) != desired_channels + 1: # 加上height和width两个维度 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) if len(img.shape)==2 else img[:, :, :desired_channels] return img ``` 通过以上方法能够帮助排查并修复常见的OpenCV图像读取错误。值得注意的是，在某些特殊场景下还需要考虑环境配置方面的影响因素，例如不同版本间的兼容性等问题[^4]。
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