我试图创建一个面具从轮廓,但我得到一个C++错误.
使用OS X约塞米蒂,Python 2.7.10,OpenCV 3.1.0.
def create_mask(img, cnt):
'''Create a mask of the same size as the image
based on the interior of the contour.'''
mask = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1]), np.uint8)
print("create_mask, cnt=%s" % cnt)
cv2.drawContours(mask, [cnt], 0, (0, 255, 0), -1)
return mask
print("Creating mask from contour %s, on raw shape %s" % (page_contour, raw.shape))
page_mask = create_mask(raw, page_contour)
输出(错误见底部):
Creating mask from contour [[ 1626. 360.]
[ 1776. 3108.]
[ 126. 3048.]
[ 330. 486.]], on raw shape (3840, 2160, 3)
create_mask, cnt=[[ 1626. 360.]
[ 1776. 3108.]
[ 126. 3048.]
[ 330. 486.]]
OpenCV Error: Assertion failed (npoints > 0) in drawContours, file /tmp/opencv320160309-92782-1efch74/opencv-3.1.0/modules/imgproc/src/drawing.cpp, line 2380
Traceback (most recent call last):
File "./books.py", line 209, in <module>
page_mask = create_mask(raw, page_contour)
File "./books.py", line 123, in create_mask
cv2.drawContours(mask, [cnt], 0, (0, 255, 0), -1)
cv2.error: /tmp/opencv320160309-92782-1efch74/opencv-3.1.0/modules/imgproc/src/drawing.cpp:2380: error: (-215) npoints > 0 in function drawContours
文档说它应该得到一个数组的数组,这似乎是我给它的。怎么了?
代码从OpenCV 2移植。x.
8条答案
按热度按时间yizd12fk1#
我认为您在
cnt
周围添加了额外的[]
,它应该是因为
cnt
已经是数组的数组,但是[cnt]
是数组的数组的数组,这将不起作用更新为以上代码
你应该先把你的轮廓转换成numpy数组
在此查看文档
contours是图像中所有轮廓的Python列表。每个单独的轮廓是对象边界点的(x,y)坐标的Numpy数组。
tcbh2hod2#
对我来说这很有效。但我不知道为什么。
cv2.drawContours(mask, [cnt.astype(int)], 0, (0, 255, 0), -1)
当你从findContours得到一个圆形浮点数组时,drawContours不会抱怨。但是当我自己构造一个类似的(4,2)浮点数数组时,它会抱怨。
omjgkv6w3#
你可能在寻找轮廓时犯了错误。Contour是
findContours()
函数返回的第二个值,如docs所示因此下面的代码将不起作用
这可能解决你的问题。
qzwqbdag4#
如果你用这个,它会工作的。..
2lpgd9685#
它是一个numpy数组,所以它不会以这种方式工作。请确保将其添加到代码
np.array(loop variable).reshape((-1,1,2)).astype(np.int32)
中。hmtdttj46#
如果传入drwaContours函数的numpy数组的数据类型不是
int64
,也会发生此错误。如果对等高线中的点应用变换,从而更改其数据类型,则可能会发生此数据类型错误。要更正此错误,请确保将轮廓数据类型转换为int64。yrefmtwq7#
在我的例子中,它是由轮廓的错误形状引起的,用
ct.reshape((-1,1,2)).astype(np.int32)
重塑轮廓,然后它对我有效。aor9mmx18#
它的层次结构,轮廓如此:
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)