自适应阈值错误：-215：断言失败函数“adaptiveThreshold”中的 src.type() == CV_8UC1

问题描述

我正在研究预训练的 vgg16 模型，为此我需要将图像文件的输入大小设为 (224,224,3)。

我正在处理的代码是：

from tensorflow.keras.preprocessing import image
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = image.load_img('abc.jpg',target_size=(224,224))
img = image.img_to_array(img)

print(img.shape)
## output : (224,3)
img_grey = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#plt.imshow(img_grey)

th3 = cv2.adaptiveThreshold(img_grey,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,2)
plt.figure(figsize=(20,10))
plt.imshow(th3)

error                                     Traceback (most recent call last)
<ipython-input-88-2a8a27b965ed> in <module>
     17 #plt.imshow(img_grey)
     18 
---> 19 th3 = cv2.adaptiveThreshold(img_grey,2)
     20 plt.figure(figsize=(20,10))
     21 plt.imshow(th3)

error: OpenCV(4.1.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/thresh.cpp:1627: error: (-215:Assertion Failed) src.type() == CV_8UC1 in function 'adaptiveThreshold'

帮助我解决问题。

解决方法

错误说明解决方案：src.type() == CV_8UC1 意味着您需要将图像类型设置为 uint8 source

因此，如果您重新定义 img 变量：

img = image.img_to_array(img,dtype='uint8')

问题会解决，但我有一个问题。

为什么要定义以下语句？

img_grey = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

你怎么知道load_img以BGR的方式加载图片？

我们知道 opencv 以 cv2.imread 的方式加载图像 BGR。

该语句是错误的，因为 load_img 以 RGB 格式加载图像 source

因此正确的说法是：

img_grey = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)

或者你可以这样做：

img = image.load_img('15f8U.png',grayscale=True,target_size=(224,224))

正确的代码：

from keras.preprocessing import image
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = image.load_img('15f8U.png',224))
img = image.img_to_array(img,dtype='uint8')

print(img.shape)
## output : (224,224,3)
#plt.imshow(img_grey)

th3 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,2)
plt.figure(figsize=(20,10))
plt.imshow(th3,cmap="gray")
plt.show()

,

cv2.adaptive_threshold 需要一个 dtype uint8 的输入数组：

img_grey = img_grey.astype(np.uint8)

th3 = cv2.adaptiveThreshold(img_grey...