这是我创建卡通图像的函数代码。我一直在尝试纠正这个问题，但根据 Stack 和谷歌的说法，没有找到解决方案。可能是因为图像没有实际加载，这会导致进一步的问题。

导入opencv。

该文件包含实际代码和要执行的所有函数。

#编写代码

但是我收到了这个错误，我真的很想知道如何解决这个问题。

我的情况很cv2.THRESH_TRUNC适合我，我想申请为自适应阈值，但我面临一个未知错误。这是我的基本代码：

我得到的错误如下：

我是android的新手，都打开CV。但是，我正在尝试从相机中获取图像，将其转换为所需的格式，然后将其传递给 tflite 模型。

用于捕获图像并对其应用图像处理的代码。

我的输出看起来像这张图片，但我希望手在传递给模型之前填充白色。有人可以建议吗？

场景：基于输入视频帧和边界框值实时检测车辆的转向灯ON/OFF（基于视频帧中的车辆检测）

我有一组基于日视频帧数据集的日场景的上限（U1）和下限（L1）阈值（h，s，v），L1 =（18,150,180）U1 =（28,75,255）#Amber颜色

另一组基于夜间视频帧数据集的夜间场景的上限（U2）和下限（L2）阈值（h，s，v），L2 =（18,60,80）U2 =（28,75,255）#琥珀色

以及基于有雾视频帧数据集的有雾场景的另一组上限（U3）和下限（L3）阈值（h，s，v）值。L1=(18,120,150) U1=(28,75,255) #琥珀色

如何根据每个输入视频帧的强度（v）实时动态调整（h，s，v）值（任何不同强度的新场景）或任何方法。？

注意：我的输入是：

1. 当前输入帧的强度。
2. yolo 模型中关于车辆检测的边界框值。
3. 3个场景（白天、夜晚和有雾）的三个不同的上下阈值数据集

在这种情况下，是否有任何基于估计的方法适用于数据集和输入视频强度？

• 请参阅：使用 OpenCV 将图像转换为卡通

在上面的文章中，他们有以下图像：

而且，他们希望获得如下输出：

我运行了以下脚本：

首先，脚本非常慢。

其次，输出不是他们承诺的那样：

我该如何解决这两个问题？

额外的轮廓被填充：

我正在使用以下代码对给定图像执行轮廓

这是我正在使用的图像

如何跳过不必要的轮廓？
如果我不使用自适应阈值，则由于此图像中的光效应，轮廓根本无法正确检测到。尽管这种轮廓
很好，因为它可以正确检测到字母，但唯一的问题是它也检测到了噪声区域。

实验：
我将自适应阈值中的块大小更改为 3，轮廓看起来很完美：

现在我给出了一个不同的图像，它产生了以下轮廓

就像在轮廓内制作轮廓一样。这有点令人困惑
，因为我认为 RETR_EXTERNAL 会阻止这种情况。

另一个例子：

这个轮廓看起来很好。但是图像是这样的

我不确定是否由于图像的失真而导致
预测错误。

我正在尝试确定下图中的灰色矩形是否包含黑色污点。

染色图像

染色突出显示

使用上面的 OpenCV 代码，我能够创建一张只使我想要定位的黑点变白的图片，如下所示。

二值图像

但是，我不确定如何进一步移动。我的最终目标是从数千张图片中挑选出只有灰色矩形上有黑色污点的图片。

下面是不应排序的干净灰色矩形图像的示例。

干净的矩形

我在谷歌上看到使用“stats”cv2.connectedComponentsWithStats函数数组可能会有所帮助，但我完全不了解 OpenCV 库。

任何建议将不胜感激！

我知道自适应阈值函数及其参数如下：

我在文档中理解它说：

我模糊地认为这个 C 是确定在哪里设置相对于邻域均值的阈值。我的问题是：为什么不直接使用平均值？为什么要减去常数？这个减法运算在数学上代表什么？谁能简要解释一下或指导我在哪里可以找到相关材料以进行更深入的研究？谢谢！

我正在使用该功能

我必须手动设置blockSize和C值。但是每个图像都需要独特的价值。是否可以以某种方式计算 blockSize 和 C？或者也许有自动选择参数的类似功能？