python中的OpenCV findContours

我正在openCV 3.0上使用python。为了找到最大的白像素区域，首先将灰度图像阈值化为二值图像

import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('graimage.png') 

img = cv2.resize(img,(400,500))

gray = img.copy()

(thresh, im_bw) = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY )

derp,contours,hierarchy = cv2.findContours(im_bw,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cnts = max(cnts, key=cv2.contourArea)

但它显示了如下错误

cv2.error:../opencv/modules/imgproc/src/contours.cpp:198:error:（-210）[开始]FindContentours在模式下仅支持CV_8UC1图像！=CV_RETR_FLOODFILL仅在函数cvStartFindContours中支持CV_32SC1图像

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这似乎在评论中得到了回答，但只是将问题标记为已回答：

CV_8UC1表示8位像素，无符号，只有一个通道，因此为灰度。看起来您正在使用3个颜色通道或CV_8UC3阅读它。您可以通过打印

img.dtype

和

img.shape

来检查图像类型。数据类型应为uint8，形状应为（#，#），表示二维。我猜你会看到图形按原样为图像打印（#，#，3），表示三个颜色通道

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正如@user3515225所说，您可以通过使用

cv2.imread（'img.png'，cv2.imread\u grayscale）

以灰度形式读取图像来解决这个问题。不过，这假设您在其他任何地方都不使用颜色。如果您需要图像的单独灰度副本，请将

gray=img.copy（）

替换为

gray=cv2.cvtColor（img，cv2.COLOR\u RGB2GRAY）

。

您的图像是8位无符号字符吗？或者您可以编写“img=imread（'grainimage.png'，0'）以转换为灰度。