OpenCV在Python中的checkVector断言错误

Question

OpenCV在Python中使用Numpy数组作为输入。这抽象了底层C++阵列的许多特性。在

在OpenCV（CV2.GETAFIONIZORT）中的所有函数的旁边对C++中的输入数据进行检查：

inputMat.checkVector(3, CV_32F) == 3

Python中的断言经常会出现不正确的错误：

^{pr2}$

究竟是什么导致了这些错误，以及如何解释它们？在

Answer 1

我现在要回答我自己的问题了，因为我浪费了大约三个小时的时间在StackOverflow上寻找答案。在

函数cv::Mat::checkVector()检查三件事：

1. 第一个参数指定的数组中的列数。在

2. 在第二个参数中由枚举指定的数据类型。当在Python中看到错误时，枚举值已经被解析（例如，CV_32faka float32为5）。可能的值为：

   CV_8U 0 CV_8S 1 CV_16U 2 CV_16S 3 CV_32S 4 CV_32F 5 CV_64F 6 CV_USRTYPE1 7Source

3. 第三个不太明显的是检查输入是否连续。这由第三个参数指定，默认值为true。因此，从Python中的断言错误中看不到这个错误。在

要检查numpy数组的连续布局，可以查看np.ndarray.flags参数。Numpy数组通常是C-连续的，但是可以通过切片等操作变得不连续：

>> x = np.zeros((10, 68, 3))
>> x.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  WRITEBACKIFCOPY : False
  UPDATEIFCOPY : False
>> x[:, [33, 36, 45]].flags
  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : False
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True

在np.ndarray.复制（）函数可以通过给切片数组指定参数order='C'，使其再次连续。在