CV2 图像错误：错误：（-215：断言失败）！ssize.empty() in function 'cv::resize'

Posted 2023-02-23

【中文标题】CV2 图像错误：错误：（-215：断言失败）！ssize.empty() in function \'cv::resize\'

【英文标题】：CV2 Image Error: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize'CV2 图像错误：错误：（-215：断言失败）！ssize.empty() in function 'cv::resize'

【发布时间】：2020-02-03 04:20:57

【问题描述】：

我正在使用 TensorFlow 和 Python 制作图像分类器，但使用 CV2 读取图像时出错。我对 CV2 很陌生，我找不到任何可以充分解决我的问题的东西。谁能解释一下如何解决这个问题？

def train_data_with_label():
  train_images = []
  for i in tqdm(os.listdir(train_data)):
    path = os.path.join(train_data, i)
    img = cv2.imread(path, 3)
    img = cv2.resize(img, (64,64))
    train_images.append([np.array(img), one_hot_label(i)])
  shuffle(train_images)
  return train_images
  
def test_data_with_label():
  test_images = []
  for i in tqdm(os.listdir(test_data)):
    path = os.path.join(test_data, i)
    img = cv2.imread(path, 3)
    img = cv2.resize(img, (64,64))
    test_images.append([np.array(img), one_hot_label(i)])
  shuffle(test_images)
  return test_images

这是我得到的错误：

Using TensorFlow backend.
  0%|                                                                                            | 0/2 [00:00<?, ?it/s]
Traceback (most recent call last):
  File "retrain.py", line 47, in <module>
    training_images = train_data_with_label()
  File "retrain.py", line 32, in train_data_with_label
    img = cv2.resize(img, (64,64))
cv2.error: OpenCV(4.1.1) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:3720: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize'

【问题讨论】：

你有损坏的图像吗？

【参考方案1】：

您的imread() 呼叫失败。它返回了None。

当您尝试 imread() 一个不存在的文件，或者它不是正确的图片文件时，imread 通过返回 None（在 Python 中）而不是正确的 numpy 数组来发出信号。

现在，当您将此 None 传递给 resize() 时，resize() 会注意到并抛出此错误。它尝试检查参数是否是正确的数组，并且它不是空数组。在这种情况下，你的参数甚至不是一个数组，但错误是一样的。

如何解决这个问题：检查imread() 的结果是否为None。如果是None，读取失败。继续循环到下一个图片文件名。

img = cv2.imread(path)
if img is None:
    continue

顺便说一句：imread 的第二个参数中的3 表示IMREAD_COLOR | IMREAD_ANYDEPTH

【参考方案2】：

我收到此错误是因为我向 cv2.resize() 提供了多张图片。

resizedNumpyImage = cv2.resize(numpyArrayOfSingleImage,(neWidth,newHeight))

【参考方案3】：

更改终端上的目录对我有用！

cd C:/Users.../图像位置

【参考方案4】：

我认为问题出在工作目录上。我也收到了同样的错误，当我更正我的工作目录时它得到了解决。下面是我从正确目录运行时的代码。

def image_2_text(input_path,out_path):
 for ImgName in os.listdir(input_path):

    fullpath = os.path.join(input_path,ImgName)
    Img = cv2.imread(fullpath)
    text = pytesseract.image_to_string(Img,lang='eng')
    text = text.replace("\n"," ")
    text = " ".join(re.findall("[a-zA-Z]*",text))
    
    file_append = open(out_path,'a+')
    file_append.write(ImgName+'\t')
    file_append.write(text+'\n')
    file_append.close()
print("Process Complete")

【参考方案5】：

在读取图像之前，请检查是否存在不存在的图像。在阅读图片之前试试这个：

if not os.path.isfile(train_data):
    continue

path = os.path.join(train_data, i)

img = cv2.imread(path, 3)

【参考方案6】：

检查您尝试在 for 循环中迭代的文件夹中是否有 _DS_Store 文件，因为它不是图像文件 cv2.resize() 无法调整它的大小。

【讨论】：

这只是imread 无法阅读它被告知要阅读的内容的特例。在这些情况下，它将返回 None。

【参考方案7】：

根据错误，输入中似乎存在一些问题。它应该是一个非空数组的列表。请验证任何损坏图像的路径和图像。另外，检查图像格式；如果存在任何 cv2.imread 无法读取的多波段 tiff 文件。

尝试批量读取图像，以识别具有导致问题的图像的批次。

【参考方案8】：

您可能正在读取无效的零像素图像。检查您的图像路径，因为源图像的大小很可能是空的并且没有被正确读取。您可以检查图像的形状以确保它具有像这样的有效(height, width, channels) 尺寸

image = cv2.imread('noexist.png')
print(image.shape)

如果您收到与此类似的AttributeError 错误，则表示您的图像路径无效/损坏。

Traceback (most recent call last):
  File ".\test.py", line 4, in <module>
    print(image.shape)
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

OpenCV 不会抛出异常，直到你尝试对这个 NoneType 对象做一些事情。因此，在您尝试调整图像大小的下一行中，它会引发错误。这个简单的例子可以重现你的情况

import cv2

image = cv2.imread('noexist.jpg')
resize = cv2.resize(image, (64,64))
cv2.waitKey()

请注意，如果您删除cv2.resize()，则不会引发异常。要解决您的问题，您可以使用 cv2.error 和 try/except 块来捕获异常

import cv2

image = cv2.imread('noexist.jpg')
try:
    resize = cv2.resize(image, (64,64))
except cv2.error as e:
    print('Invalid frame!')
cv2.waitKey()

帧无效！

【讨论】：

您的某些图片之间有空格，例如Z (6).jpg，可能是读错了？尝试删除图像名称中的所有空格

我在一组较小的图像上尝试了该程序，名称中没有空格，但我得到了同样的错误。

更正 - 他们的

事实上，如果我在没有图像的情况下运行它，它仍然会报错。

通常当我遇到此错误时，99% 的时间是因为图像路径无效。在cv2.imread() 之后尝试print(img.shape)，它应该立即诊断问题