matlab Python OpenCV TypeError：输出数组的布局与cv：：mat不兼容

dgtucam1 于 2022-11-15 发布在 Matlab

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我在这里使用选择性搜索：http://koen.me/research/selectivesearch/，这给出了对象可能所在的可能感兴趣的区域。我想做一些处理，只保留一些区域，然后删除重复的边界框，以获得最终的整齐的边界框集合。为了去掉不需要的/重复的边界框区域，我使用OpenCV的grouprectangles函数进行修剪。
一旦我从上面链接中的“选择性搜索算法”中获得了来自Matlab的感兴趣的区域，我就将结果保存在一个.mat文件中，然后在一个python程序中检索它们，如下所示：

import scipy.io as sio
 inboxes = sio.loadmat('C:\\PATH_TO_MATFILE.mat')
 candidates = np.array(inboxes['boxes'])
 # candidates is 4 x N array with each row describing a bounding box like this: 
 # [rowBegin colBegin rowEnd colEnd]
 # Now I will process the candidates and retain only those regions that are interesting
 found = [] # This is the list in which I will retain what's interesting
 for win in candidates: 
     # doing some processing here, and if some condition is met, then retain it:
     found.append(win)

# Now I want to store only the interesting regions, stored in 'found', 
# and prune unnecessary bounding boxes

boxes = cv2.groupRectangles(found, 1, 2) # But I get an error here

错误是：

boxes = cv2.groupRectangles(found, 1, 2)
TypeError: Layout of the output array rectList is incompatible with cv::Mat (step[ndims-1] != elemsize or step[1] != elemsize*nchannels)

怎么了？我在另一段代码中做了非常类似的事情，没有给出错误。这是没有错误的代码：

inboxes = sio.loadmat('C:\\PATH_TO_MY_FILE\\boxes.mat')
boxes = np.array(inboxes['boxes'])
pruned_boxes = cv2.groupRectangles(boxes.tolist(), 100, 300)

我能看到的唯一区别是boxes是一个数字数组，然后我将其转换为列表。但在我的有问题的代码中，found已经是一个列表。

matlab

来源：https://stackoverflow.com/questions/23830618/python-opencv-typeerror-layout-of-the-output-array-incompatible-with-cvmat

6条答案

按热度按时间

falq053o1#

我自己的解决方案就是索要一份原始阵列的副本……(上帝和加里·布拉德斯基知道为什么……)

im = dbimg[i]
bb = boxes[i]  
m = im.transpose((1, 2, 0)).astype(np.uint8).copy() 
pt1 = (bb[0],bb[1])
pt2 = (bb[0]+bb[2],bb[1]+bb[3])  
cv2.rectangle(m,pt1,pt2,(0,255,0),2)

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0pizxfdo2#

另一个原因可能是数组不是连续的。将其设置为连续也可以解决问题
image = np.ascontiguousarray(image, dtype=np.uint8)

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yyyllmsg3#

解决方案是首先将found转换为Numy数组，然后将其恢复为列表：

found = np.array(found)
boxes = cv2.groupRectangles(found.tolist(), 1, 2)

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kjthegm64#

OpenCV在绘制数据类型为np.int64(np.array和np.full等方法返回的默认数据类型)的Numy数组时似乎遇到了问题：

>>> canvas = np.full((256, 256, 3), 255)
>>> canvas
array([[255, 255, 255],
       [255, 255, 255],
       [255, 255, 255]])
>>> canvas.dtype
dtype('int64')
>>> cv2.rectangle(canvas, (0, 0), (2, 2), (0, 0, 0))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: Layout of the output array img is incompatible with cv::Mat (step[ndims-1] != elemsize or step[1] != elemsize*nchannels)

解决方案是首先将数组转换为np.int32：

>>> cv2.rectangle(canvas.astype(np.int32), (0, 0), (2, 2), (0, 0, 0))
array([[  0,   0,   0],
       [  0, 255,   0],
       [  0,   0,   0]], dtype=int32)

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disho6za5#

为了完整起见，似乎我们中的许多人都使用了上面的Etienne Perot的解，减去.copy()。将数组类型转换为int就足够了。例如，使用霍夫变换时：

# Define the Hough transform parameters
    rho,theta,threshold,min,max = 1, np.pi/180, 30, 40, 60  

    image = ima.astype(np.uint8) # assuming that ima is an image.

    # Run Hough on edge detected image
    lines = cv2.HoughLinesP(sob, rho, theta, threshold, np.array([]), min, max)

    # Iterate over the output "lines" and draw lines on the blank 
    line_image = np.array([[0 for col in range(x)] for row in range(y)]).astype(np.uint8)

    for line in lines: # lines are series of (x,y) coordinates
        for x1,y1,x2,y2 in line:
            cv2.line(line_image, (x1,y1), (x2,y2), (255,0,0), 10)

只有到那时，才能使用plt.imshow()绘制数据

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ttisahbt6#

在跑步时也遇到了同样的问题
IMAGE=cv2.putText(IMAGE，‘Text’，org，Font，FontScale，COLOR，Thickness，cv2.LINE_AA)
这对我很管用
Image=cv2.putText(Image.astype(np.uint8).Copy()，‘Text’，org，Font，FontScale，COLOR，Thickness，cv2.LINE_AA)

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