OpenCV adaptiveThreshold Assertion Error

当使用OpenCV中的adaptiveThreshold函数时，可能会遇到错误消息：

cverror: (-215:Assertion failed) src.type() == CV_8UC1 in function 'cv::adaptiveThreshold'

这个错误是由于在调用函数时，输入图像的类型不是8位的单通道图像。

什么是adaptiveThreshold函数？

adaptiveThreshold函数是OpenCV中用于图像二值化的函数之一。它采用自适应阈值方法，根据每个像素周围的像素值选择不同的阈值来分割图像。这种方法对于光照条件变化较大的图像非常有用。

函数的原型为：

cv.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) -> dst

其中：

• src: 输入图像，必须是单通道、8位或浮点型图像。
• maxValue：阈值的最大值。对于二值化来说，通常是255。
• adaptiveMethod：自适应阈值化的方法，可选值有cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C和cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C。
• thresholdType：阈值类型。可选值有cv.THRESH_BINARY和cv.THRESH_BINARY_INV，分别表示二值化和反转二值化。在adaptiveThreshold函数中，这个参数一般取cv.THRESH_BINARY。
• blockSize：像素块的大小，用于计算局部阈值。
• C：在计算局部阈值时，要从均值中减去的常数项。一般情况下为0。
• dst：输出二值化图像。默认情况下函数会修改输入图像，不过也可以指定输出图像。

如何解决assertion failed错误？

要解决错误，需要检查输入图像的类型是否正确。如果不是8位的单通道图像，则会触发assertion错误。可以使用以下代码片段进行检查：

if img.type() != cv2.CV_8UC1:
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换为灰度图像

这个代码片段会检查图像类型是否为CV_8UC1，如果不是则用cvtColor函数将其转换为灰度图像。

另外，还需要确保输入图像的大小不小于块大小。如果输入图像太小，无法计算局部阈值，也会触发assertion错误。

总结

在使用adaptiveThreshold函数时，要注意输入图像的类型和大小，以避免出现assertion failed错误。如果遇到此错误，可以使用上面提到的代码片段进行调整。