WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Emgu Image‹Bgr,byte› Параметр недействителен

Вот проблема, с которой я столкнулся. Я создал класс для обработки изображений и возврата текста внутри.

Но когда я начинаю использовать Image<Bgr, byte>, он возвращает

Недопустимый параметр.

Другие классы не представляют проблемы, кроме обрезки и поиска текста OCR. Я не могу понять, почему один и тот же код, обрабатывающий одно и то же изображение, может вызвать это. Кто-нибудь может помочь? Пожалуйста?

введите здесь описание изображения

31.10.2018

  • Посмотрите это видео youtube.com/watch?v=4OOHUCv2tcw. 31.10.2018
  • какая версия EmguCV? Попробуйте проверить исходный код с помощью декомпилятора, такого как ILSpy, найдите конструктор этого класса Image<Bgr, byte> и узнайте, что он проверяет, прежде чем генерировать это исключение ArgumentException. 31.10.2018
  • Я попробую оба, спасибо! 01.11.2018

Ответы:


1

Ну вот я и понял в чем проблема. Если загруженный файл не в формате .bmp (растровое изображение) и просто использовать его непосредственно в EmguCV (например, просто прочитать файл .jpg или .png в System.Drawing.Image и преобразовать его в растровое изображение), он покажет недопустимый параметр из-за недопустимого формата изображения. Или, может быть, это мой источник изображения из случайного скриншота Snipping Tool, вызывающего эту проблему.

01.11.2018
Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]