文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

不支持的输入图像深度：> 'VDepth::contains( depth )‘>其中> 'depth’是6 (CV_64F)

不支持的输入图像深度：> 'VDepth::contains( depth )‘>其中> 'depth’是6 (CV_64F)

这是一个关于图像深度的错误信息，表示输入的图像深度不受支持。深度是指图像像素值的编码方式，用于表示图像中每个像素的精度和范围。CV_64F代表64位浮点型深度，即每个像素值占用64位存储空间，可表示较高精度的图像。

在图像处理和计算机视觉中，常见的图像深度类型有以下几种：

  1. CV_8U：8位无符号整型，表示每个像素值范围在0-255之间，常用于灰度图像。
  2. CV_8S：8位有符号整型，表示每个像素值范围在-128到127之间，常用于灰度图像。
  3. CV_16U：16位无符号整型，表示每个像素值范围在0-65535之间，常用于深度图像或无损图像压缩。
  4. CV_16S：16位有符号整型，表示每个像素值范围在-32768到32767之间，常用于深度图像或无损图像压缩。
  5. CV_32F：32位浮点型，表示每个像素值为单精度浮点数，常用于图像处理算法和计算。
  6. CV_64F：64位浮点型，表示每个像素值为双精度浮点数，常用于需要高精度计算的图像处理算法。

在OpenCV中，VDepth::contains(depth)是一个函数，用于判断输入图像的深度是否被支持。当输入图像的深度为CV_64F时，表示图像为64位浮点型，但该深度不被支持。可能的原因是算法或函数不支持使用此深度的图像进行处理。

为解决此问题，可以尝试将图像的深度转换为支持的类型，如CV_8U或CV_32F，并重新执行相应的处理操作。可以使用OpenCV提供的函数（如cv::convertTo()）来进行深度转换。

腾讯云的相关产品中，可以使用腾讯云的图像处理服务（Image Processing）来处理图像，该服务提供了丰富的图像处理功能和算法，支持常见的图像深度类型，并可以方便地集成到应用程序中。详情请参考腾讯云图像处理服务的介绍：https://cloud.tencent.com/product/iaas/image-processing

相关搜索:不支持的输入图像深度：'VDepth::contains( depth )‘，其中'depth’是4 (CV_32S)腾迅主机腾迅域名自体识别自作域名自提识别花草识别草书识别草字识别获得域名
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

Opencv中数据结构Mat的相关属性

(1) depth 数据的存储一直都是个值得关注的问题，所以数据元素存储的位数和范围就十分重要了。depth就体现了每一个像素的位数，即深度。..._64F：64位浮点数 ( -DBL_MAX..DBL_MAX, INF, NAN) 另外还需要注意：大部分OpenCV的函数支持的数据深度只有8位和32位，所以尽量使用CV_64F。..._64F CV_64FC1 CV_64FC2 CV_64FC3 CV_64FC4 表格中，行代表了通道数量channels，列代表了图像深度depth。...例如CV_8UC3，可以拆分为： CV_：type的前缀 8U：8位无符号整数(depth) C3：3通道(channels) 注：type一般是在创建Mat对象时设定，若要去的Mat的元素类型，可以不使用...上面是一个3 × 4 × 6的矩阵。假设其数据类型为CV_16SC4，此时对其进行讨论。

2.1K70

    • OpenCV两种畸变校正模型源代码分析以及CUDA实现

    图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正，有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法，其中包括普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法。...5.利用求出的theta_d值将三维坐标点重投影到二维图像平面得到(u,v)，(u,v)即为目标图像对应的畸变图像中像素点坐标 6.使用cv::Remap（）函数，根据mapx,mapy取出对应坐标位置的像素值赋值给目标图像...CV_16UC1 : CV_32F ); CV_Assert((K.depth() == CV_32F || K.depth() == CV_64F) && (D.depth() == CV_...32F || D.depth() == CV_64F)); CV_Assert((P.empty() || P.depth() == CV_32F || P.depth() == CV_64F)...”//二维图像平面坐标系->摄像机坐标系“的一部分，是矩阵iR的第一列，这样写能够简化计算 _x += iR(0, 0); _y += iR(1, 0)

    4.3K80

    手撕OpenCV源码之filter2D(二)

    一般都是0 borderType 这个参数是边界填充的类型，在滤波的过程中，会根据滤波器的尺寸在图像的边界填充一定的数量的像素值，以保证输入与输出具有相同的尺寸，这个参数指定边界填充的规则;目前支持一下几种规则...ddepth 输入图像的深度，也就是输入图像的类型，目前主要支持一下几种： src.depth() = CV_8U, ddepth = -1/CV_16S/CV_32F/CV_64F src.depth...() = CV_16U/CV_16S, ddepth = -1/CV_32F/CV_64F src.depth() = CV_32F, ddepth = -1/CV_32F/CV_64F src.depth...Mat数据类型，读写特性为只读； 其中，ACCESS_READ是namespace cv中的一个全局的枚举类型，定义如下： enum { ACCESS_READ=1<<24, ACCESS_WRITE=...滤波器锚点介绍(normalizeAnchor) 关于锚点的含义很容易理解，通俗讲就是滤波计算得到的结果，替换原图像中什么位置的点，大多是情况下，我们替换的是中心点，例如3×3的kernel，我们替换的是

    4K30

    OpenCV加载图片显示对应类型(位深度)方法

    对于部分初学者，偶尔会想在代码中查看图片的位深度，一般我们会用Mat.type()来获得类型，但是默认输出的是整型数字，不便于理解，可能还需要自己对照宏定义去查看，这里有一段代码可以实现将整型转为宏定义位深度...string Type2String(int type) { string strType; uchar depth = type & CV_MAT_DEPTH_MASK; uchar chans..._32S: strType = "CV_32S"; break; case CV_32F: strType = "CV_32F"; break; case CV...但是，有时候我们会读取一些16位或32位的图片，这时候就需要设置flags参数为 IMREAD_UNCHANGED，这样读取的图片位深度才会被正确显示，如下： Mat img = imread("1.tif...= type & CV_MAT_DEPTH_MASK; uchar chans = 1 + (type >> CV_CN_SHIFT); switch (depth) { case

    2.9K20

    降龙算法1：图像的基本数据格式(8K字)

    我们打印了图像的step参数，上文所说step属性是一个数组，其长度等于图像的维度dims，6*3的sampleImage为二维图像，因此step数组的长度为2，我们打印了step数组的成员信息： sampleImage.step...其中U代表了unsigned char型的数据, 其表示的范围为0 到 255; C3表示三个通道, 也就是同一个位置能存放几个数字；CV_8UC3和CV_8UC1是Mat数据结构存储图像最理想的类型，...depth：图像位深度 在opencv Mat类型有一个depth()方法返回一个深度值，该值标识的并不是图像的位深度，而只是像素类型的深度。...类型，opencv返回的深度便是CV_8U，标识的是像素类型的深度： CV_8U 0 CV_8S 1 CV_16U 2 CV_16S 3 CV_32S 4 CV_32F 5 CV_64F...6 CV_USRTYPE1 7 使用depth()*channels()所得到的，才是真正的图像位深度，该图位深度也就是8*3=24，可以在图像属性里验证： 图像位深度是指存储每个像素所用的位数

    54220

    opencv学习（一）：安装以及相关基础概念

    关于通道的区别可以参考 例如 [[255, 0, 0], [255, 0, 0], [255, 0, 0]]可以看作是一个 1*3 的图像，每一个像素的 BGR 分别是(255, 0, 0)、(255,...channels : number ,// 通道数，例如rgb就是三通道 depth : number ,//每一个像素的位数。矩阵中元素的一个通道的数据类型，这个值和type是相关的。...depth也是一系列的预定义值，将type的预定义值去掉通道信息就是depth值:CV_8U CV_8S CV_16U CV_16S CV_32S CV_32F CV_64F。...在opencv中0、1代表8位，2、3代表16位，4、5代表32位，6代表64位 dims : number ,// 矩阵的维度，例如5*6矩阵是二维矩阵，则dims=2，三维矩阵dims=3. empty...imshowWait函数是把矩阵信息转换成图像并展示出来，键盘输入后关闭 opencv4nodejs中读取图像 const image = cv.imread("....url"); RGB

    64920

    ResNet原理及其在TF-Slim中的实现

    摘要 微软的深度残差网络ResNet源于2016年CVPR最佳论文---图像识别中的深度残差学习（Deep Residual Learning for Image Recognition）（https:...ResNet的原理 论文中提到，近几年的研究发现网络的深度是使网络性能更优化的一个关键因素，但是随着网络深度的加深，梯度消失&爆炸问题十分明显，网络甚至出现了退化。...而在论文的后续，又提出来深度瓶颈结构，如图3右侧.在文中是这样描述这个结构的：接下来我们描述我们为ImageNet准备的更深的网络。...这三层分别是1×1、3×3，和1×1的卷积层，其中1×1层负责先减少后增加（恢复）尺寸的，使3×3层具有较小的输入/输出尺寸瓶颈。 ?...，Block的声明如下，其中的关键是collections.namedtuple这个函数，它把前面元组的值和后面的命名对应了起来。

    1.2K40

    【opencv】cv::Mat 公有成员函数 (Public Member Func)

    depth() 用来度量每一个像素中每一个通道的精度，但它本身与图像的通道数无关。 depth数值越大，精度越高。...Mat.depth()得到的是一个0~6的数字，分别代表不同的位数，对应关系如下： enum{CV_8U=0,CV_8S=1,CV_16U=2,CV_16S=3,CV_32S=4,CV_32F=5,CV..._64F=6} 其中U是unsigned的意思，S表示signed，也就是有符号和无符号数。...elemSize=3；如果是CV_16UC3或者CV_16SC3，那么elemSize=6；即elemSize是以8位（一个字节）为一个单位，乘以通道数和8位的整数倍； elemSize1() elemSize...colRange() 为指定的列span创建一个新的矩阵头，可取指定列区间元素。 zeros() ones() empty() at() isContinuous() 判断图像存储是否连续。

    1.2K20

    RGBD相机模型与图片处理

    图像 灰度图 灰度是描述灰度图像内容的最直接的视觉特征。它指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图像也称灰度图像。...例如，最常见的彩色图像有三个通道，每个通道都由8 位整数表示。在这种规定下，一个像素占据24 位空间。 通道的数量、顺序都是可以自由定义的。在OpenCV 的彩色图像中，通道的默认顺序是B、G、R。...例子有Kinect 2 代和一些现有的ToF 传感器等 RGBD相机原理图 深度图的保存 那么如何从RGBD相机提取像素的深度信息呢？ 下面是一个简单的小程序,可以显示像素的深度信息....注意: 不是所有格式的Mat型数据都能被使用保存为图片，目前OpenCV主要只支持单通道和3通道的图像，并且此时要求其深度为8bit和16bit无符号(即CV_16U)，所以其他一些数据类型是不支持的，...具体含义,缩放并转换到另外一种数据类型： dst：目的矩阵； type：需要的输出矩阵类型，或者更明确的，是输出矩阵的深度，如果是负值（常用-1）则输出矩阵和输入矩阵类型相同； scale:比例因子；

    68510

    ResNet原理及其在TF-Slim中的实现

    01 摘要 微软的深度残差网络ResNet源于2016年CVPR最佳论文---图像识别中的深度残差学习（Deep Residual Learning for Image Recognition）https...02 ResNet的原理 论文中提到，近几年的研究发现网络的深度是使网络性能更优化的一个关键因素，但是随着网络深度的加深，梯度消失&爆炸问题十分明显，网络甚至出现了退化。...而在论文的后续，又提出来深度瓶颈结构，如图3右侧.在文中是这样描述这个结构的：接下来我们描述我们为ImageNet准备的更深的网络。...这三层分别是1×1、3×3，和1×1的卷积层，其中1×1层负责先减少后增加（恢复）尺寸的，使3×3层具有较小的输入/输出尺寸瓶颈。 ?...，Block的声明如下，其中的关键是collections.namedtuple这个函数，它把前面元组的值和后面的命名对应了起来。

    1.2K70

    闲鱼 159元冲全新Intel R200实感相机

    GitHub的地址 看见没有R200 https://github.com/IntelRealSense/librealsense 事实上最新的SDK是这个，但是R200太老了，不支持这个了~ 看我绘图的地方...因为贫穷，好多的都不写着不支持R200 我觉得是可以支持的，等机器回来看我操作~ 找到一篇文章，大致看看： https://blog.csdn.net/jy1023408440/article/details...; 管道.停止(); 只获得点云图 这些代码适合这些产品 R200在其中，其实也可以说明 其实新老产品就是性能的区别，软件栈是通用的 MATLAB: % Make Pipeline object to...红外发射器会发送随机的不均匀光模式，以将纹理添加到场景中，并通过红外波段中的过滤器运行数据。此外，RGB 输入被添加到立体深度计算。...以中到慢速移动摄像头，请记住，以 60 FPS 拍摄意味着每秒 18M 的深度计算。 留出摄像机初始化的时间（显示在屏幕的左下方），其中包括将目标置于绿线的中心。

    1.3K10

    VSLAM前端：双目极线搜索匹配

    已知 帧中的某个特征在图像平面的位置 ，以及它的深度 ，将该二维特征投影到三维空间 ，该三维空间的坐标系是定义在 摄像机坐标系的。...假设参考帧 中确定一个特征点的二维图像坐标，假设它的深度值在 之间，根据这两个端点深度值，能够计算出他们在当前帧 中的位置，即图中圆圈中的线段。确定了极线位置，则可以进行特征搜索匹配。...A_r_l_2×2 //输入左右相机类,左相机像素坐标,归一化坐标,估计的深度,特征点所在的金字塔层,外参 //输出仿射矩阵 if (!...warp到右相机图像坐标系中 //输入之前得到的粗略的仿射矩阵,左相机特征点所在所在金字塔图像,左特征点像素坐标,左特征的金字塔层，右相机需要搜索的金字塔层, if (!...//输入右相机的图像,从左相机变换到右相机上的patch_border,从左相机变换到右相机上的patch,最大迭代次数 //输出最终块匹配残差最小的右目中特征点的像素坐标 success

    2.6K20

    OpenCV 模板匹配 matchTemplate 源码解析

    OpenCV 实现了图像平移模板匹配的功能，封装在函数接口 matchTemplate 中，本文解析该功能的实现源码。...（对应 CV_TM_CCOEFF_NORMED）运算过程最为复杂，此处以该损失函数为例解读源码，其余函数可以以此类推 为了简单且不失一般性，我们假设输入的图是单通道的数据，多通道以此类推 用 I 表示待匹配图像...至于其中的原理就不得而知了，但是他做的事情是加速了卷积的运算速度，得到了卷积结果，存在 result 变量中 计算 CCOEFF_NORMED 损失 不考虑 mask 的情况下，OpenCV 模板匹配核心用的是...common_matchTemplate 函数 我们定义待匹配的单通道图像（大图）为 I，模板单通道图像（小图）为 T，宽度W，高度H，均值 Mean，标准差 Std 变量会带下标，例如： W_T 表示模板图像的宽度...templ 表示我们定义的 T，result 表示已经算好的卷积图 method 是算法标识， cn 我理解为通道数 6-10 行 确定损失函数和是否归一化，假设我们选择的算法是 CV_TM_CCOEFF_NORMED

    3K21

    单目深度估计方法综述

    常用的单目深度线索有：线性透视[2]、聚焦/散焦[8]、大气散射[7]、阴影[3]、纹理[4]、遮挡[5]和相对高度[6]等。...这里包含两种运动类型：一类是物体自身的运动，一类是摄像机的运动。 基于物体自身运动的深度估计方法是利用运动视差近大远小的原理。...该类算法主要通过机器学习的方法，将大量有代表性的训练图像集和对应的深度集输入定义好的模型中进行有监督的学习，训练完成之后，将实际输入图像输入到训练好的模型中进行深度的计算。...2014年，Eigen等人[16]使用Deep CNN估计单幅图像的深度。两个分支以 RGB 图片作为输入，第一个分支网络粗略预测整张图像的全局信息，第二个分支网络细化预测图像的局部信息。...相对于传统计算机视觉算法和有监督学习算法，基于无监督学习的单目深度估计方法在网络模型训练时只依赖多帧图像，不需要深度真值，在预测深度时只需输入单目图像，具有数据集易获得、结果准确率高和易于应用等优点。

    2.6K10

    详解卷积神经网络(CNN)

    卷积神经网络默认输入是图像，可以让我们把特定的性质编码入网络结构，使是我们的前馈函数更加有效率，并减少了大量参数。...具有三维体积的神经元(3D volumes of neurons) 卷积神经网络利用输入是图片的特点，把神经元设计成三个维度 ： width, height, depth(注意这个depth不是神经网络的深度...具体如下图所示，样例输入单元大小是32×32×3, 输出单元的深度是5, 对于输出单元不同深度的同一位置，与输入图片连接的区域是相同的，但是参数（过滤器）不同。...又名：depth column 步幅(stride)：它控制在同一深度的相邻两个隐含单元，与他们相连接的输入区域的距离。...假设输入存储在一个numpy array X里，那么： * 位于 (x, y) 的 depth column 是 X[x, y, :] * 深度为 d 的 depth slice 是 X[:,

    66520

    基于深度学习的单目深度估计综述

    通过阅读文献，可以将基于深度学习的单目深度估计算法大致分为以下几类： ·监督算法 顾名思义，直接以2维图像作为输入，以深度图为输出进行训练： ? ?...从图中可以看到，作者做了两个模块，一个是图像风格迁移模块，一个是单目深度估计模块。其中图像风格迁移模块中包含有合成图像到真实图像的迁移，真实图像到真实图像的迁移，二者共用一个GAN。...熟悉CycleGAN框架的话，应该很容易看懂其中的关系，其中存在三种图像序列，一种是原始图像，一种是合成的图像，一种是深度图像，不同的是三种图像内容是一致的，而非CycleGAN那样不匹配的。...其中原始图像和合成图像之间进行图像风格的循环迁移和重构，合成图像与深度图像进行单向的风格迁移。 效果如下： ?...×350大小的输入，其速度为60FPS。

    1.8K21

    8 篇论文深入学习深度估计：深度预测；自我运动学习；观看冰雪奇缘了解移动人物深度

    深度估计是一种计算机视觉任务，旨在从2D图像中估计深度。这个任务输入RGB图像，输出深度图。深度图包含了从视图看图像中的被摄物体距离的信息。...，其中监督是由单目视频提供的，其实现则是在学习过程中引入几何结构。...其中自我运动则是先掩盖图像中的对象运动计算得来的。 ? 以下是在 KITTI数据集上得到的结果： ?...作者设计了一种以RGB图像、人类区域掩模和环境初始深度为输入的深度神经网络。 然后，它在整个图像上输出密集的深度图。...网络的完整输入包括参考图像、人体区域的二进制掩模、运动视差估计的深度图、置信度图和可选的人体关键点图。利用这些输入，网络可以预测整个场景的完整深度图。

    2.2K20
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券