THRESH_OTSU mode: ‘src_type == CV_8UC1 || src_type == CV_16UC1‘ where ‘src_type‘ is 6 (CV_

博客讨论了在使用OpenCV进行图像处理时遇到的问题,即数据类型不匹配导致THRESH_OTSU阈值算法失败。原始代码尝试将浮点型数据转换为灰度图像并应用高斯滤波,然后进行二值化处理。问题在于,数据读取为CV_64FC1类型,而OTSU算法期望的是CV_8UC1或CV_16UC1类型的整数数据。解决方案是将图像数据转换为无符号8位整型。修复后的代码能够正确执行二值化操作。

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问题:THRESH_OTSU mode: ‘src_type == CV_8UC1 || src_type == CV_16UC1’ where ‘src_type’ is 6(CV_64FC1)

def readTif(src):
    dataset = gdal.Open(src)
    if dataset ==None:
        print(src+"文件无法打开")
    im_width =dataset.RasterXSize
    im_height = dataset.RasterYSize
    im_bands = dataset.RasterCount
    im_geotrans = dataset.GetGeoTransform()
    im_pro = dataset.GetProjection()
    im_data = dataset.ReadAsArray(0,0,im_width,im_height)
    return im_data,im_width,im_height,im_bands,im_geotrans,im_pro
    im_data,im_width,im_height,im_bands,im_geotrans,im_pro =readTif(path)
    
# img_ = cv2.imread(path,0) #灰度图输出
if im_bands > 3:
    raise str("通道数过多无法转换")
elif im_bands == 3:
    img = im_data[0,:,:] * 0.8 +im_data[1,:,:]*0.1 + im_data[2,:,:]*0.1
    # SaveRaster(outPath, img, im_width, im_height, im_pro, im_geotrans,  band=1)

blur = cv2.GaussianBlur(im_data, (5,5), 0)    # 高斯滤波
ret1, th1 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)  #方法选择为THRESH_OTSU

在这里插入图片描述

原因

从异常中发现,可能是数据的类型不一致导致的,分析算法原理

在这里插入图片描述
算法计算灰度级时,按照整数统计,且在0-255之间,但读取的数据为float类型,最终导致错误。

解决方案

img =img.astype("uint8")
ret1, th1 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)  #方法选择为THRESH_OTSU
<think>嗯,用户遇到了一个OpenCV的错误,我得仔细看看这个报错信息。错误发生在cv2.threshold函数,错误信息里提到THRESH_OTSU模式需要src_typeCV_8UC1CV_16UC1,但用户的图像类型是CV_8UC3,也就是三通道的彩色图像。 首先,我应该回忆一下threshold函数的使用条件。THRESH_OTSU通常用于单通道图像,比如灰度图。而用户传入的是三通道的彩色图像,显然不符合要求。所以问题出在图像格式上。 接下来,解决方案应该是将图像转换为灰度图。用户可能在读取图像时没有使用cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数,或者处理过程中没有正确转换。我需要建议用户检查图像读取步骤,确保使用cv2.cvtColor转换颜色空间到灰度。 另外,还要注意threshold函数在处理彩色图像时的限制,确认用户是否确实需要对彩色图像应用阈值,或者是否有其他处理步骤导致图像格式错误。可能用户在处理过程中意外修改了图像通道数,需要检查代码中是否有其他操作影响了图像格式。 最后,应该提醒用户检查整个图像处理流程,确保每一步的输入输出格式符合预期。如果用户需要处理多通道图像,可能需要分通道处理,或者改用其他适合彩色图像的方法,比如自适应阈值或者颜色空间分割。</think>这个错误信息表明在使用OpenCV的`cv2.threshold`函数时,输入的图像格式不符合要求。以下是逐步分析和解决方案: --- ### **错误原因分析** 1. **错误提示关键点**: ```python > THRESH_OTSU mode: > 'src_type == CV_8UC1 || src_type == CV_16UC1' > where > 'src_type' is 16 (CV_8UC3) ``` - `THRESH_OTSU`算法要求输入图像必须是单通道(灰度图),但实际输入的是3通道彩色图像(`CV_8UC3`)。 2. **函数限制**: - `cv2.threshold`的`THRESH_OTSU`模式仅支持以下格式: - `CV_8UC1`: 8位无符号单通道(灰度图) - `CV_16UC1`: 16位无符号单通道 --- ### **解决方案** #### 步骤1:将图像转换为灰度图 在调用`cv2.threshold`之前,确保图像是单通道的: ```python # 读取图像时直接转换为灰度 image = cv2.imread("your_image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 或者通过颜色空间转换(如果已读入彩色图) gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` #### 步骤2:检查图像通道数 通过`image.shape`验证图像维度: ```python print(image.shape) # 正确输出应为 (height, width)(灰度图),而非 (height, width, 3)(彩色图) ``` #### 步骤3:修正阈值函数调用 对灰度图像应用阈值: ```python ret, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU) ``` --- ### **完整修正代码示例** ```python import cv2 # 读取图像并强制转为灰度 image = cv2.imread("input.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 关键:使用cv2.IMREAD_GRAYSCALE # 检查图像是否为单通道 if len(image.shape) == 3: image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 应用OTSU阈值 ret, binary_image = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU) cv2.imshow("Result", binary_image) cv2.waitKey(0) ``` --- ### **补充说明** - **如果必须处理彩色图像**:OTSU算法不适用于多通道图像。可尝试: - 分通道处理(但通常效果不佳) - 使用自适应阈值(`cv2.adaptiveThreshold`) - 先将图像转换为HSV/Lab颜色空间,再对特定通道处理 - **常见错误来源**: - 使用`cv2.imread`时未指定`cv2.IMREAD_GRAYSCALE` - 误将处理后的彩色图像传入阈值函数 --- 通过上述步骤,应能解决因图像通道数不符导致的OpenCV错误。
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