Opencv閾值代碼工作在python2.7（Windows）但不工作樹莓派

Question

我有這個python代碼，應用系列閾值的眼睛圖像，以便它將它能夠檢測到瞳孔。我在Windows 10中使用python 2.7編寫了這段代碼。它實際上運行得非常好，因爲我能夠獲得所需的輸出。

這裏是我在窗10寫的代碼：

import cv2 
import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 

img = cv2.imread('C:\Users\User\Documents\module4\input\left.jpg',0) 
image = cv2.medianBlur(img,5) 

#Apply Adaptive Threshold with Laplacian 
th = cv2.adaptiveThreshold(image,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, 
cv2.THRESH_BINARY,11,2) 

laplacian = cv2.Laplacian(th,cv2.CV_64F) 

cv2.imwrite('C:\Users\User\Documents\module4\output\output1.jpg', laplacian) 

#Apply Inverse Binary Threshold 

binthresh = cv2.imread('C:\Users\User\Documents\module4\output\output1.jpg',0) 

ret,thresh2 = cv2.threshold(laplacian,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) 

cv2.imwrite('C:\Users\User\Documents\module4\output\output2.jpg', thresh2) 

#Apply First Otsu's Threshold 

otsuthresh1 = cv2.imread('C:\Users\User\Documents\module4\output\output2.jpg',0) 

blur = cv2.GaussianBlur(otsuthresh1,(5,5),0) 

ret3,th3 = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) 

cv2.imwrite('C:\Users\User\Documents\module4\output\output3.jpg', th3) 

#Apply Gaussian Blur 
gaussblur = cv2.imread('C:\Users\User\Documents\module4\output\output3.jpg',0) 

blur2 = cv2.GaussianBlur(gaussblur,(5,5),0) 

cv2.imwrite('C:\Users\User\Documents\module4\output\output4.jpg', blur2) 
#Apply Second Otsu's Threshold 
otsuthresh2 = cv2.imread('C:\Users\User\Documents\module4\output\output4.jpg',0) 

blur3 = cv2.GaussianBlur(otsuthresh2,(5,5),0) 

ret4,th4 = cv2.threshold(blur3,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) 


#Apply Circular Hough Transform 
circles = cv2.HoughCircles(th4,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0) 

circles = np.uint16(np.around(circles)) 
for i in circles[0,:]: 
    # draw the outer circle 
    cv2.circle(th4,(i[0],i[1]),i[2],(100,100,0),2) 
    # draw the center of the circle 
    cv2.circle(th4,(i[0],i[1]),2,(0,50,100),3) 

cv2.imshow('combined', th4) 
cv2.imwrite('C:\Users\User\Documents\module4\output\output5.jpg', th4) 

cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

這裏是代碼的所有輸出的屏幕截圖（包括原始輸入圖像）：

我試着在我的覆盆子pi中運行這個相同的代碼，我只是改變了輸入圖像的文件路徑以及存儲輸出圖像的位置。

下面是我在樹莓派跑代碼：

import cv2 
import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 

img = cv2.imread('/home/pi/IPD/images/image1.jpg',0) 
image = cv2.medianBlur(img,5) 

#Apply Adaptive Threshold with Laplacian 
th = cv2.adaptiveThreshold(image,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, 
cv2.THRESH_BINARY,11,2) 

laplacian = cv2.Laplacian(th,cv2.CV_64F) 


#Apply Inverse Binary Threshold 

binthresh = cv2.imread('/home/pi/IPD/temp/output1.jpg',0) 

ret,thresh2 = cv2.threshold(binthresh,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) 

cv2.imwrite('/home/pi/IPD/temp/output2.jpg', thresh2) 

#Apply First Otsu's Threshold 

otsuthresh1 = cv2.imread('/home/pi/IPD/temp/output2.jpg',0) 

blur = cv2.GaussianBlur(otsuthresh1,(5,5),0) 

ret3,th3 = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) 

cv2.imwrite('/home/pi/IPD/temp/output3.jpg', th3) 

#Apply Gaussian Blur 
gaussblur = cv2.imread('/home/pi/IPD/temp/output3.jpg',0) 

blur2 = cv2.GaussianBlur(gaussblur,(5,5),0) 

cv2.imwrite('/home/pi/IPD/temp/output4.jpg', blur2) 
#Apply Second Otsu's Threshold 
otsuthresh2 = cv2.imread('C/home/pi/IPD/temp/output4.jpg',0) 

blur3 = cv2.GaussianBlur(otsuthresh2,(5,5),0) 

ret4,th4 = cv2.threshold(blur3,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) 


#Apply Circular Hough Transform 
circles = cv2.HoughCircles(th4,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0) 

circles = np.uint16(np.around(circles)) 
for i in circles[0,:]: 
    # draw the outer circle 
    cv2.circle(th4,(i[0],i[1]),i[2],(100,100,0),2) 
    # draw the center of the circle 
    cv2.circle(th4,(i[0],i[1]),2,(0,50,100),3) 

cv2.imshow('combined', th4) 
cv2.imwrite('/home/pi/IPD/images/final.jpg', th4) 

cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

不過，我得到以下錯誤：

回溯（最近通話最後一個）： 文件「/家/ PI /IPD/mod4.py「，第18行，在 ret，thresh2 = cv2.threshold（binthresh，127,255，cv2.THRESH_BINARY_INV） 錯誤：/build/opencv-ISmtkH/opencv-2.4.9.1+dfsg/modules/core /src/matrix.cpp:269：錯誤：（-215）m.dims> = 2函數Mat

實際上，當我第一次在Windows 10中編寫代碼時，我也遇到了這個錯誤，但是我通過編寫新的閾值圖像並重新加載它來解決它（正如您在我的代碼中看到的那樣。我知道這是一種效率低下的方式），以便我可以對其應用新的閾值。我試圖尋找可能的解釋，爲什麼這可能是，我認爲它與我輸入的信號有多少個通道有關（我認爲）。但是，我仍然對使用opencv和圖像處理有所瞭解，而且我真的不明白這個概念真的很好（即使我已經研究過它）。

如果你們可以幫助我並指出我朝着正確的方向，我會非常感激。而且，如果你們可以建議我如何避免存儲新的閾值圖像並重新加載（這實際上是一種低效率的方法）而不會造成任何錯誤，我真的非常感謝它。

Answer 1

我發現2個錯誤，我希望那些是唯一的2

1）在你的第一個代碼，您有：

laplacian = cv2.Laplacian(th,cv2.CV_64F) 

cv2.imwrite('C:\Users\User\Documents\module4\output\output1.jpg', laplacian) 

#Apply Inverse Binary Threshold 

binthresh = cv2.imread('C:\Users\User\Documents\module4\output\output1.jpg',0) 

ret,thresh2 = cv2.threshold(laplacian,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) 

這裏你正在做的拉普拉斯算子並將其保存在CV_64F圖像（雙打），但閾值只有需要CV_8U或CV_32F。這裏有兩個選項，一個是將此64F更改爲32F或使用功能normalize並將其轉換爲8U圖像。喜歡的東西：

cv2.normalize(laplacian, output1, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U) 

2）在第二個代碼你缺少：

cv2.imwrite('C:\Users\User\Documents\module4\output\output1.jpg', laplacian) 

那麼，你是不是保存這樣的圖像，因此您不會加載它要麼...沒有圖像，一個錯誤跳出。

一般建議，總是使用imshow來看看發生了什麼，直到什麼點。使用相對路徑來保存和加載臨時映像，這樣您只能更改輸入路徑。