为什么在使用findContours函数时会遇到错误提示？-HCRM博客

解决findContours 报错的详细指南

（图片来源网络，侵权删除）

findContours 是 OpenCV 库中用于查找图像轮廓的一个常用函数，在使用过程中，开发者可能会遇到各种错误，本文将详细探讨这些错误的常见原因及其解决方法，并附有两个常见问题的解答。

常见错误及解决方法

1、输入图像格式不正确

错误描述：findContours 函数要求输入图像为单通道二值图像（8位或32位），如果输入图像不是这种格式，会引发错误。

解决方法：确保输入图像是单通道二值图像，可以通过以下方式转换：

      import cv2
      gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
      _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
      contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

2、OpenCV 版本问题

（图片来源网络，侵权删除）

错误描述：在旧版本的 OpenCV 中，findContours 返回三个值 (contours, hierarchy)；而在新版本中，只返回两个值 (contours, hierarchy is None)，如果代码未根据不同版本处理返回值，会引发错误。

解决方法：检查 OpenCV 版本并根据版本调整代码：

      import cv2
      if cv2.__version__.startswith('4.'):
          contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
      else:
          _, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

3、内存分配问题

错误描述：在某些情况下，特别是处理大图像或高帧率视频时，内存分配失败可能导致程序崩溃。

解决方法：确保系统有足够的内存，并考虑优化代码以减少内存使用，可以逐帧处理视频而不是一次性加载整个视频到内存中。

4、数据类型不匹配

错误描述：如果传递给findContours 的图像数据类型不正确，例如使用了uint16 而不是uint8，会导致运行时错误。

解决方法：确保图像的数据类型正确，可以使用img.convertTo() 方法进行转换：

      thresh = thresh.convertTo(cv2.CV_8U, ddepth=cv2.CV_8U)

5、图像未正确读取

错误描述：如果图像未正确读取，例如文件路径错误或文件损坏，会导致findContours 报错。

解决方法：检查图像文件路径是否正确，并确保图像文件未损坏，可以使用以下代码检查图像是否成功读取：

      image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
      if image is None:
          print("Error: Could not read the image.")

示例代码

以下是一个完整的示例代码，展示了如何使用findContours 查找图像中的轮廓，并绘制这些轮廓：

import cv2
import numpy as np
读取图像
image = cv2.imread('example.jpg')
if image is None:
    raise ValueError("Image not found or unable to load.")
转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
应用阈值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
在原始图像上绘制轮廓
cv2.drawContours(image, contours, 1, (0, 255, 0), 3)
显示结果
cv2.imshow('Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

常见问题与解答（FAQs）

Q1:findContours 函数返回的轮廓点数为零是什么原因？

A1:findContours 函数返回的轮廓点数为零通常表示未检测到任何轮廓，可能的原因包括：

输入图像未经过适当的预处理（如阈值化）。

输入图像为全黑或全白，没有任何边缘。

图像质量太差，无法检测到有效的轮廓。

解决方法：确保图像经过适当的预处理，并且包含可检测的边缘，可以尝试不同的阈值化方法或边缘检测算法来改善结果。

Q2: 如何处理findContours 在不同 OpenCV 版本中的返回值差异？

A2: OpenCV 在不同版本中对findContours 的返回值有所不同，旧版本返回三个值，而新版本返回两个值，为了兼容不同版本，可以使用以下代码进行检查和处理：

import cv2
根据 OpenCV 版本选择 findContours 的调用方式
if cv2.__version__.startswith('4.'):
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
else:
    _, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这样可以确保代码在不同版本的 OpenCV 中都能正常运行。