OpenCV 断言失败：（-215：断言失败）npoints >= 0 &&（深度 == CV_32F || 深度 == CV_32S）

Posted 2023-02-23

【中文标题】OpenCV 断言失败：（-215：断言失败）npoints >= 0 &&（深度 == CV_32F || 深度 == CV_32S）

【英文标题】：OpenCV Assertion failed: (-215:Assertion failed) npoints >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S)

【发布时间】：2019-07-11 02:02:32

【问题描述】：

我在this website找到了以下代码：

import os
import os.path
import cv2
import glob
import imutils
CAPTCHA_IMAGE_FOLDER = "generated_captcha_images"
OUTPUT_FOLDER = "extracted_letter_images"


# Get a list of all the captcha images we need to process
captcha_image_files = glob.glob(os.path.join(CAPTCHA_IMAGE_FOLDER, "*"))
counts = 

# loop over the image paths
for (i, captcha_image_file) in enumerate(captcha_image_files):
    print("[INFO] processing image /".format(i + 1, len(captcha_image_files)))

    # Since the filename contains the captcha text (i.e. "2A2X.png" has the text "2A2X"),
    # grab the base filename as the text
    filename = os.path.basename(captcha_image_file)
    captcha_correct_text = os.path.splitext(filename)[0]

    # Load the image and convert it to grayscale
    image = cv2.imread(captcha_image_file)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Add some extra padding around the image
    gray = cv2.copyMakeBorder(gray, 8, 8, 8, 8, cv2.BORDER_REPLICATE)

    # threshold the image (convert it to pure black and white)
    thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

    # find the contours (continuous blobs of pixels) the image
    contours = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # Hack for compatibility with different OpenCV versions
    contours = contours[0] if imutils.is_cv2() else contours[1]

    letter_image_regions = []

    # Now we can loop through each of the four contours and extract the letter
    # inside of each one
    for contour in contours:
        # Get the rectangle that contains the contour
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)

        # Compare the width and height of the contour to detect letters that
        # are conjoined into one chunk
        if w / h > 1.25:
            # This contour is too wide to be a single letter!
            # Split it in half into two letter regions!
            half_width = int(w / 2)
            letter_image_regions.append((x, y, half_width, h))
            letter_image_regions.append((x + half_width, y, half_width, h))
        else:
            # This is a normal letter by itself
            letter_image_regions.append((x, y, w, h))

    # If we found more or less than 4 letters in the captcha, our letter extraction
    # didn't work correcly. Skip the image instead of saving bad training data!
    if len(letter_image_regions) != 4:
        continue

    # Sort the detected letter images based on the x coordinate to make sure
    # we are processing them from left-to-right so we match the right image
    # with the right letter
    letter_image_regions = sorted(letter_image_regions, key=lambda x: x[0])

    # Save out each letter as a single image
    for letter_bounding_box, letter_text in zip(letter_image_regions, captcha_correct_text):
        # Grab the coordinates of the letter in the image
        x, y, w, h = letter_bounding_box

        # Extract the letter from the original image with a 2-pixel margin around the edge
        letter_image = gray[y - 2:y + h + 2, x - 2:x + w + 2]

        # Get the folder to save the image in
        save_path = os.path.join(OUTPUT_FOLDER, letter_text)

        # if the output directory does not exist, create it
        if not os.path.exists(save_path):
            os.makedirs(save_path)

        # write the letter image to a file
        count = counts.get(letter_text, 1)
        p = os.path.join(save_path, ".png".format(str(count).zfill(6)))
        cv2.imwrite(p, letter_image)

        # increment the count for the current key
        counts[letter_text] = count + 1

当我尝试运行代码时，出现以下错误：

[INFO] processing image 1/9955
Traceback (most recent call last):
  File "extract_single_letters_from_captchas.py", line 47, in <module>
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
cv2.error: OpenCV(4.0.0) /Users/travis/build/skvark/opencv-python/opencv/modules/imgproc/src/shapedescr.cpp:741: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S) in function 'pointSetBoundingRect'

我尝试在 *** 上搜索解决方案，但没有找到任何类似的解决方案。

---

编辑（见 cmets）：

type(contour[0]) = <class 'numpy.ndarray'>

len(contour) = 4

【问题讨论】：

请添加len(contour)和type(contour[0])。

非常感谢您的快速回复，我刚刚更新了我的问题。

评论此行contours = contours[0] if imutils.is_cv2() else contours[1]

@BahramdunAdil 感谢您的快速回复，现在它给了我以下错误：Traceback (most recent call last): File "extract_single_letters_from_captchas.py", line 49, in <module> (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour) TypeError: Expected cv::UMat for argument 'array'

@Fozoro 我更新了我的答案，提供了一些关于为什么会发生这种情况的信息，以防你好奇:)

【参考方案1】：

这是做错事了：

contours = contours[0] if imutils.is_cv2() else contours[1]

imutils.is_cv2() 正在返回 False，即使它应该返回 True。如果您不介意删除此依赖项，请更改为：

contours = contours[0]

---

我找到了原因。您所关注的教程可能是在 OpenCV 4 发布之前发布的。 OpenCV 3 将cv2.findContours(...) 更改为返回image, contours, hierarchy，而OpenCV 2's cv2.findContours(...) 和OpenCV 4's cv2.findContours(...) 返回contours, hierarchy。因此，在 OpenCV 4 之前，正确的说法是，如果您使用 OpenCV 2，则应为 contours[0]，否则为 contours[1]。如果还想拥有这个“兼容性”，可以改成：

contours = contours[1] if imutils.is_cv3() else contours[0]

【讨论】：

@Fozoro 很高兴能提供帮助，但现在我很好奇他们为什么在 OpenCV 3 上更改了这个输出 :) 如果我找到相关信息，我会告诉你

@Fozoro 我想不通 :( 更改发生在 5 个月前（这里是 commit），但没有与之相关的拉取请求或问题。有时事情只是改变了，我猜测:)

或者，您可以更改为imutils.is_cv2(or_better=True)。如果您使用的是opencv4，您将获得True

@NikO'Lai 但这并不能解决只有 OpenCV 3 具有不同返回格式的问题

【参考方案2】：

在 OpenCV4 中，cv2.findContours 只有 2 个返回值。 轮廓是第一个值

contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

请注意，我添加了下划线以放弃 hierarchy

的另一个返回值

【参考方案3】：

 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour.astype(np.int))

【讨论】：

虽然只有代码的答案可能会回答这个问题，但您可以通过为您的代码提供上下文、此代码工作的原因以及一些文档参考以供进一步阅读，从而显着提高您的答案质量.来自How to Answer：“简洁是可以接受的，但更全面的解释更好。”

【参考方案4】：

这是因为 opencv-python 版本 4.0.0。如果您想在不更改代码的情况下解决此问题，请将 opencv-python 降级到版本 3.4.9.31

卸载opencv-python

pip 卸载 opencv-python

安装opencv-python==3.4.9.31

pip install opencv-python==3.4.9.31

如果遇到函数“pointSetBoundingRect”的问题，您需要安装“opencv-python-headless”

pip install opencv-python-headless==3.4.9.31

【参考方案5】：

我用以下方式编写了相同的代码：

_, contours, hierarchy = cv2.findContours(img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

并且我的代码有效。我认为以前它返回 2 个变量，现在我们必须解压缩成三个变量。如果这不起作用，请尝试以下操作：

_, contours, _ = cv2.findContours(img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

这应该可以。

更多信息可以访问OpenCV文档页面：https://docs.opencv.org/3.1.0/d4/d73/tutorial_py_contours_begin.html

希望对你有帮助。

【参考方案6】：

原因在于 findContours()。

在 OpenCV 版本 3 中，我们写道：

_, contours, _ = cv.findContours()

在 OpenCV 版本 4 中，我们改为：

contours, _ = cv.findContours()

使用任何一个来解决问题。

或者，我们可以使用这些命令来稳定我们的 OpenCV 版本，假设您安装了 anaconda。

conda install -c conda-forge opencv=4.1.0 

pip install opencv-contrib-python  

【参考方案7】：

【OpenCV 3 更改 cv2.findContours(...) 以返回图像、轮廓、层次结构】 这个内容对我很有帮助。我在前面添加了一个新变量并修复了所有错误..

【讨论】：

虽然这可能是解决问题的宝贵提示，但一个好的答案也可以证明解决方案。请EDIT 提供示例代码来说明您的意思。或者，考虑将其写为评论