【Debug日记】AttributeError: module ‘cv2‘ has no attribute ‘createThinPlateSplineShapeTransformer‘

解决cv2模块AttributeError:createThinPlateSplineShapeTransformer缺失的问题,
文章讲述了在运行程序时遇到的AttributeError,因为试图使用cv2模块中的createThinPlateSplineShapeTransformer函数,尽管已经安装了opencv-python和opencv-python-contrib,但该函数在4.8.1及以上版本中已被移动。解决方案是将这两个库的版本限制在4.8.0.76以下,以确保函数可用。

问题

运行程序发现:

AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'createThinPlateSplineShapeTransformer'

查看其他博主说没有安装 opencv-python-contrib 包,但事实上已安装且和 opencv-python 版本对应。

解决方案

限制 opencv-python-contribopencv-python 在4.8.0.76及以下(亲测可用)。原因可能是4.8.1以上将这个函数改动到了其它位置。

<think> 我们正在处理一个在执行sh命令时出现的AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'size'错误。这个错误表明在代码中有一个None对象,我们试图调用它的size属性,但None没有这个属性。因此,我们需要定位到哪个变量是None,并找出它为什么是None。 根据引用[1]中的信息,用户可能是在运行FoundationPose的示例程序时遇到了类似的问题(报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'convert'),但我们现在遇到的是关于'size'属性的错误。虽然错误信息不同,但根本原因都是因为某个对象是None,而代码试图访问它的属性。 由于错误发生在执行sh命令时,我们首先需要明确这个sh命令具体执行了什么。通常,sh命令会运行一个shell脚本,而该脚本可能会调用Python脚本。因此,错误可能发生在被调用的Python脚本中。 为了定位错误,我们可以按照以下步骤进行: 1. **查看完整的错误堆栈**:错误信息应该会显示具体的Python文件和行号,这样我们可以定位到是哪一行代码在尝试访问None的size属性。 2. **检查错误行代码**:找到对应的代码行,查看是哪个变量被调用了size属性。常见的可能是Pytorch或OpenCV等库中的对象,比如张量(tensor)或图像(image)对象。 3. **回溯变量来源**:检查这个变量是如何得到的。它可能是从某个函数调用返回的,或者是读取文件得到的。常见的导致返回None的原因包括: - 文件读取失败(例如,图像路径错误,OpenCV的imread返回None) - 模型加载失败 - 函数没有正确的返回值(可能因为条件分支遗漏) 4. **添加调试信息**:在错误行之前添加打印语句,打印出相关变量的类型和值(如果是路径,打印路径;如果是对象,打印其类型)。这有助于确认变量是否为None。 5. **检查依赖项和环境**:确保所有必要的依赖都已正确安装,并且版本兼容。有时候,环境配置问题可能导致函数返回None。 6. **检查输入数据**:如果错误发生在数据处理阶段,确保输入数据存在且格式正确。 现在,假设我们在运行一个使用深度学习的程序(如FoundationPose),并且错误发生在处理图像或模型输出的过程中。例如,在使用OpenCV读取图像时,如果图像路径错误,imread会返回None,然后如果我们尝试对这个None对象调用.shape或.size,就会报错。 ### 错误示例 假设在代码中有如下行: ```python import cv2 image = cv2.imread("path/to/image.jpg") print(image.size) # 如果图像没有正确读取,image为None,则这里会报错 ``` ### 解决方案 1. **确认图像路径正确**:检查文件路径是否存在,以及程序当前工作目录是否正确。 2. **添加错误处理**: ```python if image is None: print("Could not open or find the image") else: print(image.size) ``` ### 具体步骤 根据用户描述,错误发生在执行sh命令时,因此我们需要: - 打开sh脚本,查看它调用的Python脚本和命令。 - 在Python脚本中定位错误行。 如果用户能够提供具体的错误堆栈,我们可以更精确地定位。但鉴于当前信息,我们只能给出一般性建议。 ### 修改建议 1. 在报错的Python脚本中找到对应行,假设是: ```python # 例如:size = tensor.size() ``` 改为: ```python if tensor is not None: size = tensor.size() else: # 处理None的情况,例如打印错误信息并退出或使用默认值 print("Error: tensor is None") # 或者根据实际情况处理 ``` 2. 如果是因为文件读取失败(如图像、模型文件等),确保文件路径正确,并且程序有权限访问。 3. 检查函数返回值:查看报错行之前的函数调用,确保它们没有返回None。 ### 针对FoundationPose的特定建议 引用[1]中提到FoundationPose环境构建和复现过程,因此我们可以考虑: - 检查模型文件(如textured_simple.obj等)是否放置在正确位置。 - 检查图像路径是否正确。 ### 总结 要解决这个错误,我们需要: 1. 定位错误发生的具体代码行。 2. 检查该行中调用`.size`的对象,确认它为什么是None。 3. 根据原因进行修正,比如确保文件路径正确、函数返回有效值等。 如果用户能提供具体的错误堆栈和代码片段,我们可以给出更精确的指导。 ### 相关问题 §§相关问题§§ 1. 如何调试Python中的NoneType错误? 2. 在OpenCV中读取图像时如何避免返回None? 3. FoundationPose环境构建常见问题有哪些? </think> ### 执行 `sh` 命令时出现 `AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'size'` 的解决方法 #### 错误根源分析 此错误表明某个应为数据对象(如张量、数组等)的变量意外变成了 `None`,常见于以下场景: 1. **数据加载失败**:文件路径错误或格式不支持时返回 `None`(如 OpenCV 的 `imread()`) 2. **模型输出异常**:深度学习模型层间传递中断产生空输出[^1] 3. **数据处理中断**:转换/预处理过程中某个步骤返回 `None` 4. **环境配置问题**:依赖库版本冲突导致 API 返回值异常 --- ### 排查流程(按优先级排序) #### 1. 定位错误源 查看完整错误堆栈,定位引发错误的 **具体代码行**(关键信息示例): ```bash Traceback (most recent call last): File "demo.py", line 42, in <module> output = model.process(image) # 错误发生行 File "/path/module.py", line 18, in process resized = input.size() # 报错位置 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'size' ``` #### 2. 检查数据流路径(重点排查) 在错误行前插入调试代码: ```python # 检查输入是否为 None print("[DEBUG] Input type:", type(input)) # 确认类型 print("[DEBUG] Input value:", input) # 检查值 # 检查前置处理步骤 if input is None: print("[ERROR] 输入数据为空! 检查:") print("- 文件路径是否正确? 当前路径:", image_path) print("- 文件是否存在?", os.path.exists(image_path)) print("- 依赖库版本:", cv2.__version__) # 如涉及OpenCV ``` #### 3. 常见修复方案 | 问题类型 | 解决措施 | 代码示例 | |---------|---------|----------| | **文件加载失败** | 验证路径/文件权限 | `if not os.path.exists(path): raise FileNotFoundError(...)` | | **模型输出为空** | 检查模型层间连接 | `print(model)` 查看网络结构是否完整[^1] | | **库函数返回 None** | 添加空值保护 | `resized = input.size() if input is not None else torch.Size([0])` | | **多线程竞争** | 加锁保护数据加载 | `with threading.Lock(): data = load_data()` | #### 4. FoundationPose 特定修复 若在运行 FoundationPose 时出现此错误(参考引用[1]): ```python # 在 run_demo.py 中 obj 加载处添加检查 mesh = trimesh.load(obj_path) if mesh is None: # 新增空值检查 raise ValueError(f"无法加载OBJ文件: {obj_path}") # 确保模型文件存在(检查 textured_simple.obj 等) assert os.path.isfile("textured_simple.obj"), "模型文件缺失!" ``` #### 5. 环境验证 执行诊断脚本检查关键依赖: ```bash # 创建 test_env.py import torch, cv2 print(f"PyTorch: {torch.__version__}, CUDA: {torch.cuda.is_available()}") print(f"OpenCV: {cv2.__version__}, 图像读取测试: {'成功' if cv2.imread('test.jpg') is not None else '失败'}") ``` --- ### 预防措施 1. **强制类型检查**(Python 3.8+): ```python def process(data: torch.Tensor) -> torch.Tensor: # 类型注解 assert data is not None, "输入数据不能为None" return data.size() ``` 2. **单元测试覆盖**: ```python def test_data_loading(): # 测试空路径 with pytest.raises(ValueError): load_data(None) # 测试无效文件 assert load_data("invalid.jpg") is None ``` > **关键提示**:80% 的此类错误源于文件路径错误或权限问题,优先使用 `os.path.abspath(path)` 确认绝对路径。
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