Получение ошибки «FindContours поддерживает только изображения 8uC1 и 32sC1 в функции cvStartFindContours»

Question

Я пытаюсь преформировать методы обработки изображений, такие как обратное проектирование гистограммы и морфологическая фильтрация, но всякий раз, когда я пытаюсь найти контур на обработанном изображении, он продолжает давать мне ошибка:

line 66, in <module> 
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
error: /build/buildd/opencv-2.4.8+dfsg1/modules/imgproc/src/contours.cpp:196: error: (-210) [Start]FindContours support only 8uC1 and 32sC1 images in function cvStartFindContours 

Я попытался найти несколько способов, чтобы преобразовать мой обработанное изображение в любом виде 8uC1 или 32sC1, но не увенчались успехом. Может ли кто-нибудь сказать мне, как мне преобразовать изображение в тип 8uC1 или тип 32sC1, чтобы я мог найти контуры внутри изображения?

Код:

import cv2 
import numpy as np 
from pyimagesearch import imutils 
from PIL import Image 

def invert_img(img): 
    img = (255-img) 
    return img 

roi = cv2.imread('images/surgeon_2.jpg') 

hsv = cv2.cvtColor(roi,cv2.COLOR_BGR2HSV) 

target = cv2.imread('images/surgeon_2.jpg') 

hsvt = cv2.cvtColor(target,cv2.COLOR_BGR2HSV) 

img_height = target.shape[0] 
img_width = target.shape[1] 

# calculating object histogram 
roihist = cv2.calcHist([hsv],[0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) 

# normalize histogram and apply backprojection 
cv2.normalize(roihist,roihist,0,255,cv2.NORM_MINMAX) 
dst = cv2.calcBackProject([hsvt],[0,1],roihist,[0,180,0,256],1) 

# Now convolute with circular disc 
disc = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(5,5)) 
cv2.filter2D(dst,-1,disc,dst) 

# threshold and binary AND 
ret,thresh = cv2.threshold(dst,50,255,0) 
thresh = cv2.merge((thresh,thresh,thresh)) 
res = cv2.bitwise_and(target,thresh) 

# Showing before morph 
thresh_c = thresh.copy() 
img_c = np.vstack((target,thresh_c,res)) 
img_c = imutils.resize(img_c, height = 700) 
cv2.imshow('Before morph', thresh_c) 


# Implementing morphological erosion & dilation 
kernel = np.ones((9,9),np.uint8) 
thresh = cv2.erode(thresh, kernel, iterations = 1) 
thresh = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1) 


# Invert the image 
thresh = invert_img(thresh) 


res = np.vstack((target,thresh,res)) 
#cv2.imwrite('res.jpg',res) 
res = imutils.resize(res, height = 700) 
cv2.imshow('After morph', res) 
cv2.waitKey(0) 


# Code to draw the contours 
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
cnts = sorted(contours, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:5] 
cv2.drawContours(thresh.copy(), cnts, -1,(0,255,0),2) 
cv2.imshow('All contours', thresh) 
cv2.waitKey(0) 

Answer 1

###findContours function works on GRAYSCALE (monochrome) image. 
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) 
thresh = gray 
cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, 
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)