Python opencv findContours报错

本文分享了在使用OpenCV进行轮廓检测时遇到的问题及解决方法。作者在处理神经网络输出的掩膜图像时,遇到了格式不匹配和数据类型错误。通过将掩膜转换为图片再读取的方式,成功应用findContours函数,实现轮廓检测。

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在刚开始使用opencv python 的时候,出现了不少的问题。现在来总结一下遇到的问题以及其解决方法

一开始,出现了这个问题:

FindContours supports only CV_8UC1 images

对于这个问题,应该就是图片的格式的问题,但是我是打算使用的是从神经网络里面输出的掩膜,而且我也不太熟悉,也不知道该怎么弄,发现网上的人并没有很多解决这个问题的方法,所以我就尝试去使用cvtcolor来转化一下看看行不行

但是当我使用了cvtColor的时候,我又发现问题了:

only size-1 arrays can be converted to Python scalars

对于这个问题就应该是数据的格式的问题了,但是我要处理的是我的网络的输出结果啊??网上面也没有太多解决这个问题的方法

最后我就用了一个非常笨的方法来解决这个问题了×(有时间在看看怎么样解决吧,公司项目不能拖太久==)

首先,我把这个掩膜按照图片输出

cv2.imwrite(os.path.join(BIT_OUT,name),mask.astype(np.uint8))

按照图片输出了以后,就可以按照网上的普遍的方法来处理了

img = cv2.imread(os.path.join(BIT_OUT, each_small))
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

        image, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

我必须承认。这是一个很笨的方法

<think>好的,我现在需要帮用户解决OpenCV中imshow函数报错的问题。根据用户提供的引用信息,有几个可能的原因和解决方案。首先,用户提到在Ubuntu下安装libgtk2.0-dev失败,但引用2指出可能是因为编译OpenCV时未启用WITH_GTK选项。所以,我需要确认用户是否在编译时正确配置了这个选项。 另外,引用3提到错误信息指出需要重新构建库并支持Windows、GTK+ 2.x或Cocoa。这可能意味着用户在安装OpenCV时没有安装必要的依赖项,比如libgtk2.0-dev和pkg-config。用户可能尝试过安装这些依赖,但遇到了问题,需要指导他们正确安装。 还有引用4中的情况,imshow函数没有弹出窗口,但能获取图像信息。这可能是因为没有调用cv2.waitKey(),导致窗口无法正常显示。需要检查用户的代码中是否有等待键盘输入的语句。 引用5中的问题可能与OpenCV版本兼容性有关,例如findContours返回值的处理方式不同,但用户当前的问题是关于imshow的,可能需要暂时忽略这部分,除非有其他关联。 综合来看,可能的解决方案包括:安装依赖库、重新编译OpenCV启用GTK支持、检查代码中是否有waitKey(),以及处理环境变量或版本冲突。需要逐步引导用户检查这些方面,并提供具体的命令行步骤,比如如何安装依赖,如何用CMake配置并重新编译安装OpenCV。同时,提醒用户注意代码中的必要函数调用,如waitKey(),并建议在虚拟环境中操作以避免权限问题。</think>### OpenCV中`imshow`报错问题解决方案 #### **步骤1:检查GTK依赖项安装** `imshow`需要图形界面支持,在Linux系统中需确保已安装GTK相关库。 **执行命令**: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install libgtk2.0-dev pkg-config ``` 若安装失败,尝试清理缓存后重试: ```bash sudo apt-get clean sudo apt-get install -f ``` --- #### **步骤2:重新编译OpenCV并启用GTK支持** 若已安装依赖仍报错,可能是编译OpenCV时未开启GTK选项。 **操作流程**: 1. 进入OpenCV源码目录,新建编译文件夹: ```bash cd opencv-4.x.x mkdir build && cd build ``` 2. 配置CMake时添加`-DWITH_GTK=ON`参数: ```bash cmake -D WITH_GTK=ON -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE .. ``` 3. 重新编译并安装: ```bash make -j4 sudo make install ``` --- #### **步骤3:验证代码中的必要函数调用** 确保代码中包含`cv2.waitKey()`以保持窗口响应,例如: ```python cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) # 等待键盘输入 cv2.destroyAllWindows() ``` 若缺少`waitKey`,窗口会因无事件循环而无法显示[^4]。 --- #### **步骤4:检查OpenCV版本与环境冲突** 若通过`pip`安装的预编译版本与手动编译版本冲突,可能导致功能异常。 **解决方案**: 1. 卸载所有OpenCV版本: ```bash pip uninstall opencv-python opencv-contrib-python ``` 2. 在虚拟环境中重新安装: ```bash python -m venv venv source venv/bin/activate pip install opencv-python-headless ``` --- #### **常见错误示例与修复** - **错误信息**:`The function is not implemented... Rebuild the library with GTK+ support` **原因**:OpenCV编译时未启用GTK支持[^3]。 **修复**:按步骤2重新编译。 - **错误信息**:窗口无响应或闪退 **原因**:代码中缺少`cv2.waitKey()`或未正确处理窗口事件[^4]。 **修复**:添加`cv2.waitKey(0)`并检查代码逻辑。 --- ###
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