python - 当我尝试在Sobel模糊中使用64F时，Python中的OpenCV提示

Question

我正在尝试使用Contours做一个物体检测工具(给出一个样本)。

我取得了一些进展，但是当对象位于结构复杂的另一个对象(例如手或脸)之前，或者该对象及其背景以彩色合并时，它将停止检测边缘，因此无法提供良好的效果轮廓。

阅读算法文档后，我发现它的工作原理是通过颜色强度的差异来检测边缘-例如，如果对象为黑色，而背景为黑色，则将无法检测到边缘。

因此，现在我尝试应用一些效果和模糊效果以使其正常工作。

我目前正在尝试(在两个轴上)使Sobel模糊结合在一起，希望在足够的光线下可以定义边缘-因为该产品将被具有闪光灯的手机使用。

因此，当我尝试这样做时:

frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
frame = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 10)
frameX = cv2.Sobel(frame, cv2.CV_64F, 1, 0)
frameY = cv2.Sobel(frame, cv2.CV_64F, 0, 1)
frame = cv2.bitwise_or(frameX, frameY)

我收到一个错误消息，说该模式不是 cv2.findContours时， CV_8UC1仅支持 CV_RETR_FLOODFILL图像。

这是触发错误的行:

counturs, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

我仅在1周前才开始处理该问题，我惊讶地发现获得结果如此容易，但是有些错误消息却很荒谬。

编辑:我确实尝试过将模式转换为 CV_RETR_FLOODFILL，但是那不能解决问题，那么它根本没有用。

Answer 1

原因是findContours函数需要一个二进制图像(一个图像由0和1组成)，其类型为8位整数(uint8)。开发人员可能这样做是为了减少内存使用量，因为用64位而不是8位存储二进制值毫无意义。只需将框架转换为uint8类型

frame = np.uint8(frame)