cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\alloc.cpp:73: error: (-4:Insufficient memory) Failed to allocate 6220800 bytes in function cv::OutOfMemoryError
时间: 2023-07-22 22:11:46 浏览: 467
这个错误是由于内存不足导致的。OpenCV在分配内存时失败并抛出了这个错误。这可能是因为你的系统内存不足,或者你正在处理的图像太大,超出了系统的可用内存限制。
你可以尝试以下几种方法来解决这个问题:
1. 减小图像的尺寸:尝试将图像缩小到适合你的系统内存大小的尺寸。你可以使用OpenCV的resize函数来调整图像大小。
2. 释放已分配的内存:在处理完一个图像后,及时释放相关的内存。你可以使用OpenCV的release函数来释放图像对象。
3. 增加系统内存:如果你的系统内存确实不足以处理大尺寸的图像,你可以考虑增加系统内存或使用更大容量的计算机。
记住,这只是一些常见的解决方法,具体的解决方案可能因情况而异。如果问题仍然存在,请提供更多的上下文和代码细节,以便我能够更好地帮助你解决问题。
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--------------------------------------------------------------------------- error Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_5544\1055753196.py in <module> 17 # 训练K-近邻分类器 18 knn = cv2.ml.KNearest_create() ---> 19 knn.train(np.array(face_images), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(face_labels)) 20 21 # 读取测试图像 error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\ml\src\data.cpp:257: error: (-215:Assertion failed) samples.type() == CV_32F || samples.type() == CV_32S in function 'cv::ml::TrainDataImpl::setData'
这个错误提示是因为训练数据的数据类型不正确。在使用`cv2.ml.KNearest_create()`训练KNN分类器时,数据应该是单精度浮点型(`CV_32F`)或整型(`CV_32S`)。
你可以尝试将代码中的数据类型转换为单精度浮点型,如下所示:
```python
face_images = np.array(face_images, dtype=np.float32)
face_labels = np.array(face_labels, dtype=np.float32)
# 训练K-近邻分类器
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(face_images, cv2.ml.ROW_SAMPLE, face_labels)
```
这样就可以解决这个错误。希望对你有帮助。
cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:971:...
这个错误是OpenCV库的错误,可能是由于某种原因导致无法打开窗口。建议检查一下你的代码中是否有对窗口的操作,比如imshow函数是否正确调用,窗口名是否正确等。同时,也建议更新一下你的OpenCV库,或者重新安装一下,以确保库的完整性和正确性。如果问题仍然存在,可以尝试在Stack Overflow等技术社区上寻求帮助。
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