首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

错误:(-215:断言失败)函数‘cv::warp透视’中的_src.total() >0

这个错误是OpenCV库中的一个断言错误,出现在函数cv::warpPerspective中。断言失败的原因是输入图像_src的尺寸不符合要求,即图像的总像素数小于等于0。

解决这个错误的方法是确保输入图像的尺寸正确,并且图像已经成功加载。可以通过以下步骤来排查和解决问题:

  1. 检查输入图像的路径和文件名是否正确,确保图像文件存在。
  2. 使用OpenCV的图像读取函数(如cv::imread)加载图像,并检查返回值是否为空,以确保图像成功加载。
  3. 检查图像的尺寸是否正确,可以使用cv::Size类或相关函数(如cv::Mat::rowscv::Mat::cols)获取图像的行数和列数,并确保它们大于0。
  4. 如果图像尺寸不正确,可以尝试重新调整图像的大小,以满足函数cv::warpPerspective的要求。

关于云计算和IT互联网领域的名词词汇,以下是一些常见的概念和相关信息:

  1. 云计算(Cloud Computing):一种通过网络提供计算资源和服务的模式,包括计算能力、存储空间和应用程序等。云计算可以提供灵活、可扩展和经济高效的解决方案。
  2. 前端开发(Front-end Development):指开发网站或应用程序用户界面的过程,通常涉及HTML、CSS和JavaScript等技术。
  3. 后端开发(Back-end Development):指开发网站或应用程序的服务器端逻辑和功能,通常涉及数据库、服务器和编程语言等技术。
  4. 软件测试(Software Testing):指对软件进行验证和验证的过程,以确保其符合预期的功能和质量标准。
  5. 数据库(Database):用于存储和管理数据的系统,常见的数据库类型包括关系型数据库(如MySQL)和非关系型数据库(如MongoDB)。
  6. 服务器运维(Server Administration):负责管理和维护服务器硬件和软件的任务,包括安装、配置、监控和故障排除等。
  7. 云原生(Cloud Native):一种构建和运行应用程序的方法,利用云计算的优势,如弹性扩展、容器化和微服务架构。
  8. 网络通信(Network Communication):指计算机网络中不同设备之间进行数据传输和交流的过程,包括协议、路由和安全等方面。
  9. 网络安全(Network Security):保护计算机网络和系统免受未经授权的访问、攻击和数据泄露的措施和技术。
  10. 音视频(Audio-Video):涉及音频和视频数据的处理和传输,包括编解码、流媒体和实时通信等。
  11. 多媒体处理(Multimedia Processing):指对多媒体数据(如图像、音频和视频)进行编辑、转换和处理的技术和算法。
  12. 人工智能(Artificial Intelligence):模拟和实现人类智能的技术和方法,包括机器学习、深度学习和自然语言处理等。
  13. 物联网(Internet of Things,IoT):指将物理设备和传感器与互联网连接,实现设备之间的数据交换和远程控制。
  14. 移动开发(Mobile Development):指开发移动设备上的应用程序,包括手机和平板电脑等。
  15. 存储(Storage):用于存储和管理数据的设备和系统,包括硬盘驱动器、闪存和云存储等。
  16. 区块链(Blockchain):一种分布式账本技术,用于记录和验证交易,具有去中心化、安全和不可篡改的特点。
  17. 元宇宙(Metaverse):虚拟现实和增强现实技术的进一步发展,创造出一个虚拟的、与现实世界相似的数字空间。

请注意,由于要求不提及特定的云计算品牌商,我无法提供腾讯云相关产品和链接地址。但你可以通过访问腾讯云官方网站或进行在线搜索,了解腾讯云的产品和服务。

相关搜索:错误:(-215:断言失败)!函数'cv::CascadeClassifier::detectMultiScale‘中的empty()Python阈值:错误:(-215:断言失败)!函数'cv::medianBlur‘中的_src0.empty()错误:(-215:断言失败) !ssize.empty()在函数'cv::resize‘OpenCV中错误:(-215:断言失败) cv::dnn中函数'FormattedImpl‘中的m.dims <= 2正在检索opencv错误(-215:断言失败)!'cv::resize‘函数中的ssize.empty()OpenCV:错误:(-215:断言失败)函数'cv::equalizeHist‘中的_src.type() == CV_8UC1此错误的问题:(-215:断言失败)!函数'cv::resize‘OpenCV中的ssize.empty()(-215:断言失败)在函数'contourArea‘中指定>= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S)cv2.error (-215:断言失败) reader.ptr != cvDrawContours函数中的NULLcv2.error: OpenCV(4.5.2) C:\Users\ ... \modules\imgproc\src\resize.cpp:3929:错误:(-215:断言失败)函数'cv::hal::resize‘中的函数!= 0出现以下错误消息: error:(-215:断言失败) npoints >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S) in function 'cv::contourArea‘在函数'cvtColor‘中收到Opencv中的错误:(-215:断言失败) !_src.empty()函数adaptiveThreshold中的CV_8UC1 (错误-215)CV4.1: function detectAndCompute level>=0中的断言失败Opencv错误:(-215:断言失败) (mtype == CV_8U || mtype == CV_8S)函数'cv::binary_op‘中的&& _mask.sameSize(*psrc1)cv2.error: OpenCV(4.2.0)demosaicing.cpp:1721错误:(-215:断言失败) scn == 1 && (dcn == 3 || dcn == 4)在函数'demosaicing‘中错误:resize(4.1.2) /io/opencv/modules/imgproc/src/resize.cpp:3720:错误:(-215:断言失败)!OpenCV()在函数'resize‘识别中错误:在函数cv::C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\imgwarp.cpp:3483:中调整大小错误:(-215) ssize.width >0 && ssize.height >0mocha js中的断言错误显示-但不会导致异步函数中的整个测试失败OpenCV(4.5.2)/tmp/pip-req-build-eirhwqtr/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:182:错误:(-215:断言失败) !_src.empty()在函数'cvtColor‘中
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

OpenCV与仿射变换

OpenCV与仿射变换 拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像几何变换,在三维视觉技术中大量应用到这些变换,又分为仿射变换和透视变换。 ? 由图可以看出,仿射变换是透视变换子集。...相关函数: 1.getAffineTransform 由三对点计算仿射变换 src:输入图像三角形顶点坐标。 dst:输出图像相应三角形顶点坐标。 返回一个2x3变换矩阵。 ?...2.warpAffine函数 对图像做仿射变换 src:输入图像. dst:输出图像. map_matrix:2×3 变换矩阵 flags:插值方法和以下开关选项组合 ?...( source_window, src ); namedWindow( warp_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE ); imshow( warp_window, warp_dst...); namedWindow( warp_rotate_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE ); imshow( warp_rotate_window, warp_rotate_dst

1.1K20

【从零学习OpenCV 4】图像透视变换

透视变换透视图像和透视图像之间变换关系可以用一个3×3矩阵变换矩阵表示,该矩阵可以通过两张图像四个对应点坐标求取,因此透视变换又称作“四点变换”。...与仿射变换一样,OpenCV 4提供了根据四个对应点求取变换矩阵getPerspectiveTransform()函数和进行透视变换warpPerspective()函数,接下来将介绍这两个函数使用方法...,两个函数函数原型在代码清单3-35和代码清单3-36给出。...为了说明该函数在实际应用作用,在代码清单3-37给出了将相机视线不垂直于二维码平面拍摄图像经过透视变换变成相机视线垂直于二维码平面拍摄图像。...imshow("img_warp", img_warp); 33. waitKey(0); 34. return 0; 35. } ?

2.6K10
  • VC++中使用OpenCV对原图像四边形区域做透视变换

    main/Resources 什么是透视变换 从名称可以清楚地看出,透视变换与视点变化相关。...OpenCV透视变换相关函数getPerspectiveTransform和warpPerspective 透视变换(Perspective Transformation)是将成像投影到一个新视平面...如图1,通过透视变换ABC变换到A’B’C’。透视变换是计算图像学和线性代数一个常用概念。 在视角转换,我们可以改变给定图像或视频视角,以便更好地洞察所需信息。...", imgWarp); // 显示目标图像K waitKey(0); // 永久等待直到用户按下键盘键,则退出程序 return 0; } 运行结果 在VS2017运行结果如下图所示:...350 imshow("Warp Q", imgWarpQ); // 显示经透视变化后的卡片Q,宽度为250,高度为350 waitKey(0); // 无限期等待键盘输入 return

    38010

    解决cv2.error: C:projectsopencv-pythonopencvmodulesimgprocsrcresize.cpp:404

    这个错误通常是由于函数参数设置不正确引起。本篇博客将介绍如何解决这个错误错误原因这个错误具体原因是函数参数设置不正确。...error: (-215) s​​错误发生,并成功进行图像缩放操作。...\src\resize.cpp:4044: error: (-215) s​​错误时,我们需要仔细检查函数参数设置是否正确。...cv2.imshow('Resized Image', resized_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()在这个示例代码,我们首先使用​​...如果图片读取失败,则会输出错误信息。然后,我们获取源图像大小,并设置要缩放到目标图像大小。接下来,我们选择了线性插值方法 (​​cv2.INTER_LINEAR​​)。

    2.5K20

    空间变换是什么_信号与系统状态转移矩阵

    仿射变换又称为图像仿射映射,可以认为是透视变换一种特殊情况,是透视变换子集,仿射变换是从二维空间到自身映射,是指在几何,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间,也就是图像仿射变换等于图像线性变换和平移组合...函数 在OpenCV,仿射变换可以通过函数warpAffine来支持,当然部分单独函数也可以进行某个特定变换,如缩放和旋转就有单独变换函数。...另外当borderMode取值为cv2.BORDER_TRANSPARENT时,目标图像与源图像离群值相对应像素不被函数修改(关于离群值老猿暂还未完全弄明白,暂且存疑) 返回值:为仿射变换后结果图像矩阵...,最后结果矩阵每个像素与原图像像素对应关系为: 如果flags标记设置了WARP_INVERSE_MAP标记,首先使用invertAffineTransform对变换矩阵进行反转即求其逆矩阵,然后将其放入上面的公式...13.2% , CNN 错误率为3.5% , 与之对比 ST-FCN 错误率为2.0% ,ST-CNN 错误率为 1.7%。

    96530

    实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)

    我们首先将图像转换为灰度,然后应用cv2.findChessboardCorners()函数。我们已经知道这个棋盘是一个只有直线二维对象,所以我们可以对检测到角应用一些变换来正确对齐它们。...您可能无法注意到细微差异,但它会对图像处理产生巨大影响。 透视变换 在相机空间中检测弯曲车道并不是很容易。如果我们想鸟瞰车道怎么办?这可以通过对图像应用透视变换来完成。...您可以使用cv2.getPerspectiveTransform()函数将这些变换应用于任何图像,以获取变换矩阵,并将cv2.warpPerspective()其应用于图像。....getPerspectiveTransform(src, dst) # Warp the image using OpenCV warpPerspective() warped = cv2...我们仍将再次使用 HLS 色彩空间,这一次是为了检测饱和度和亮度变化。sobel 算子应用于这两个通道,我们提取相对于 x 轴梯度,并将通过梯度阈值像素添加到表示图像像素二进制矩阵

    1.8K20

    OpenCV 图像变换之 —— 拉伸、收缩、扭曲和旋转

    可用插值方法和 cv2.resize() 差值方法相同 示例代码 image = mt.cv_rgb_imread('img1.jpg') M = np.array([[2, 0, 200], [...官方文档 函数使用 cv2.getAffineTransform( src, # 源图像中三角形顶点坐标。 dst) # 目标图像相应三角形顶点坐标。...函数使用 cv2.invertAffineTransform( M[, # iM] ) -> iM 示例代码 M = np.array([ [ 2., 0., 100.], [ 0...我们知道在图像仿射变换需要变换矩阵是一个2x3​两维平面变换矩阵,而透视变换本质上空间立体三维变换,根据其坐标,要把三维坐标投影到另外一个视平面,就需要一个完全不同变换矩阵M,这是透视变换跟仿射变换最大不同...官方文档 函数使用 cv2.getPerspectiveTransform( src, # 源图像四边形顶点坐标。 dst[, # 目标图像相应四边形顶点坐标。

    10.2K30

    视觉进阶 | Numpy和OpenCV图像几何变换

    例如,与其直视前方场景,不如自上而下地看。在这个场景应用透视图变换来实现这一点。 另一个应用是训练深层神经网络。训练深度模型需要大量数据。...从右到左可以理解函数是如何应用。 Numpy变换 现在对于图片,有几点需要注意。首先,如前所述,我们必须重新调整垂直轴。其次,变换后点必须投影到图像平面上。..., coords[1] # 应用变换 warp_coords = np.round(A@coords).astype(np.int) xcoord2, ycoord2 = warp_coords[0,...[0, :], warp_coords[1, :] # 获取图像边界内像素 indices = np.where((x1 >= 0) & (x1 < width) &...此函数使用角度围绕点中心旋转图像,并使用比例缩放图像。

    2.2K20

    【Python精彩案例】随拍文档转PDF扫描版

    [随拍照片] 需要通过技术手段将其矫正为标准矩形,通过透视投影变换可以将任意四边区域内容投影到另一个四边形区域。...投影后四个点其实只需通过宽高即可确定,因为4个点位置为(0,0)、(w,0)、(w,h)、(0,h)。那么如何确定输入4个点呢?...def warp(src, dst, src_pts, dw, dh): img = cv2.imread(src) dst_w = int(dw) dst_h = int(dh...将各个参数传入如上函数,得到矫正后图如下: [矫正后图] 2 创建PDF文件并添加图片 有了矫正后图片,接下来任务是创建PDF文件并将图片插入到PDF文件。...当然了,reportlab已经提供了常用尺寸如: from reportlab.lib.pagesizes import A4 2.2 插入图片 调用CanvasdrawImage函数实现图像插入。

    1.6K10

    OpenCV实现仿射变换

    ); /// 等待用户按任意按键退出程序 waitKey(0); return 0; } 说明¶ 定义一些需要用到变量, 比如需要用来储存中间和目标图像Mat...他们位置大概就是在上面图例位置 (原理部分). 你会注意到由三点定义三角形大小和方向改变了...., warp_dst.size() ); 函数有以下参数: src: 输入源图像 warp_dst: 输出图像 warp_mat: 仿射变换矩阵 warp_dst.size(): 输出图像尺寸...); double angle = -50.0; double scale = 0.6; 我们利用OpenCV函数 getRotationMatrix2D 来获得旋转矩阵, 这个函数返回一个 ...warpAffine( warp_dst, warp_rotate_dst, rot_mat, warp_dst.size() ); 最后我们把仿射变换和旋转结果绘制在窗体,源图像也绘制出来以作参照

    71930

    对数极坐标变换用于相位、尺度搜索

    Log 极坐标变换是一种坐标转换方法,本文记录将其用于匹配圆环尺度与相位思想。 简介 对于二维图形,Log-polar 转换表示从笛卡尔坐标到极坐标的变化,广泛应用在计算机视觉。...image.png 解决方案 求解缩放系数和旋转角度,二维空间可以搜索,这种情况下是否可以转换为关于 x,y 平移模板匹配问题呢,如果可以的话则可以之间使用 OpenCV 模板匹配函数快速匹配。...= cv2.warpPolar(img_1, [500, 1000], circle_1[0], 420, flags=cv2.INTER_CUBIC + cv2.WARP_POLAR_LINEAR...3, [500, 1000], circle_1[0], 420, flags=cv2.INTER_CUBIC + cv2.WARP_POLAR_LINEAR + cv2.WARP_POLAR_LOG)...[0], 420, flags=cv2.INTER_CUBIC + cv2.WARP_POLAR_LINEAR) polar_res2 = cv2.warpPolar(img_2, [500,

    1.3K10

    增强现实入门实战,使用ArUco标记实现增强现实

    在本文中,我们将ArUco标记放在图像相框四个角上。当检测到这些标记时,便可以得到图像在相框位置,之后用其他图像替换原图像。并且当我们移动相机时,新替换图片仍然具有正确透视效果。...(dictionary, 33, 200, markerImage, 1); cv.imwrite("marker33.png", markerImage); 代码drawMarker函数可以从由250...drawMarker函数第三个参数决定生成标记大小,在上面的示例,它将生成200×200像素图像。第四个参数表示将要存储aruco标记对象(上面的markerImage)。...在C ++,将这4个检测到角点存储为点矢量,并将图像多个标记一起存储在点矢量容器。在Python,它们存储为Numpy 数组。 detectMarkers函数用于检测和确定标记角点位置。...使用OpenCVfindHomography函数计算源点和目标点之间单应性函数h。然后将单应矩阵用于使新图像变形以适合目标框架。新图像被复制到目标帧

    2.6K40

    SSD(Single Shot MultiBox Detector):因为数据集中图像通道数不对导致训练异常

    今天在开始做SSD训练时候,报了一个错误 导致训练无法 进行下去: OpenCV Error: Assertion failed ((scn == 3 || scn == 4) && (depth...@ 0x7f1487838c66 cv::error() @ 0x7f1489de2f91 cv::cvtColor() @ 0x7f149967b817...0x0 (unknown) Aborted (core dumped) 看这个错误信息只知道是opencv一个断言错误 ,因为 没glog输出信息,无从知道是从哪个源文件抛出。...但是看到这个assert表达式(scn == 3 || scn == 4) && (depth == CV_8U || depth == CV_32F) 感觉可能与数据集图像通道数有关,记得faster.../examples/ssd/ssd_pascal.py 另外,在训练时glog输出如下错误 ,也是同样原因 : annotated_data_layer.cpp:205 CHECK(std::equal

    1.5K70

    【实战】使用ArUco标记实现增强现实

    在本文中,我们将ArUco标记放在图像相框四个角上。当检测到这些标记时,便可以得到图像在相框位置,之后用其他图像替换原图像。并且当我们移动相机时,新替换图片仍然具有正确透视效果。...(dictionary, 33, 200, markerImage, 1); cv.imwrite("marker33.png", markerImage); 代码drawMarker函数可以从由250...drawMarker函数第三个参数决定生成标记大小,在上面的示例,它将生成200×200像素图像。第四个参数表示将要存储aruco标记对象(上面的markerImage)。...在C ++,将这4个检测到角点存储为点矢量,并将图像多个标记一起存储在点矢量容器。在Python,它们存储为Numpy 数组。 detectMarkers函数用于检测和确定标记角点位置。...使用OpenCVfindHomography函数计算源点和目标点之间单应性函数h。然后将单应矩阵用于使新图像变形以适合目标框架。新图像被复制到目标帧

    2K10

    opencv remap matlab,如何使用OpenCVremap函数

    这只是对文件一个简单误解,我不怪你——我也花了几次摸索才明白。文档很清楚,但是这个函数可能没有按您预期方式工作;事实上,它在与我最初预期相反方向工作。...remap()没有做是获取源图像坐标,变换点,然后插值。remap()所做是,对于目的地图像每个像素,查找它来自源图像位置,然后分配一个插值值。...在新目标图像像素(0, 0)处,我查看map_x和map_y,它们告诉我源图像相应像素位置,然后通过查看源图像接近值,可以在目标图像(0, 0)处分配插值。...请注意,在目标图像mapped_img[0, 0] = 153。这里没有插值,因为我地图坐标是精确整数。...因此,我建立了一个任意多个点集合,然后通过用单应变换计算这些点在源图像位置。然后使用remap()查找源图像这些点,并将它们映射到目标图像

    1.2K20

    【Python案例】基于OpenCV换脸效果

    0 前言 当前基于深度学习的人工智能换脸技术比较多,但实际上,对于一些相同角度、相似肤色换脸场景其实无须通过深度学习模型即可达到比较好效果。...每个对应delanauy三角形做仿射变换 人脸融合 2 查找脸部关键点 脸部关键点可以通过dlib库获取: pip install dlib 如果安装失败,可以尝试一下将Python版本降到3.6。...首先获取人脸关键点凸包,即得到处于外围关键点,直接调用opencv函数cv2.convexHull即可。得到如下所示: [凸包区域] 对凸包点计算delanauy三角形,每个三角形区域单独仿射变换。...得到仿射矩阵 warp_mat = cv2.getAffineTransform(np.float32(src_tri), np.float32(dst_tri)) # Apply...warp_mat, (size[0], size[1]), None, flags=cv2.INTER_LINEAR

    2.5K41

    python实现图像全景拼接

    本节采用是基于特征点图像配准方法,即通过匹配点对构建图像序列之间变换矩阵,从而完成全景图像拼接。 变换矩阵H求解是图像配准核心,其求解算法流程如下。 1)检测每幅图像特征点。...根据算法描述,可以很快判断,如果只有少量外点,那么随机选取包含外点初始点集确定直线不会获得很大支撑,值得注意是,过大比例外点将导致RANSAC算法失败。...在直线拟合例子,由点集确定直线至少需要两个点;而对于透视变换,这样最小集合需要有4个点。...= cv.copyMakeBorder(img1, top, bot, left, right, cv.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 0)) testImg = cv.copyMakeBorder...1], testImg.shape[0]), flags=cv.WARP_INVERSE_MAP) for col in range(0, cols): if srcImg[:, col].any()

    1.9K20
    领券