分块统计图像白像素调用cv.countNonZero触发cn==1断言错误

cv2.error: (-215:Assertion failed) cn == 1 断言失败的核心原因是：

• cv.countNonZero() 函数仅支持单通道矩阵（灰度图、二值掩膜）作为输入，要求输入的通道数cn=1
• 你代码中切片的self.n1/self.n2/self.n3来自三通道BGR图res（res是三通道彩色图经掩膜运算得到的结果，保留了3个颜色通道），不符合入参要求
• 额外笔误：你写的cv.countNonzero函数名大小写错误，正确写法是cv.countNonZero（Z大写），不修的话后续会触发属性不存在的报错

你需要统计的是符合HSV阈值范围的目标像素数量，直接对cv.inRange输出的单通道二值mask做切片统计即可，不需要用三通道的res图：
将原代码中切片、统计非零像素的部分替换为以下内容：

# 直接对单通道二值mask做分区切片
self.n1 = mask[0:480, 0:213]
self.n2 = mask[0:480, 214:427]
self.n3 = mask[0:480, 428:640]

# 修正函数名大小写，统计每个分区的非零（目标色）像素数
nnz1 = cv.countNonZero(self.n1)
nnz2 = cv.countNonZero(self.n2)
nnz3 = cv.countNonZero(self.n3)

• 硬编码切片边界容易出现越界、适配性差的问题，可以根据图像实际宽度自动均分3个分区：

img_height, img_width = mask.shape[:2]
block_width = img_width // 3
self.n1 = mask[:, 0:block_width]
self.n2 = mask[:, block_width:2*block_width]
self.n3 = mask[:, 2*block_width:]

• 现有转向判断逻辑存在分支遗漏：当两个分区的非零像素数相等且同为最大值时，不会匹配任何判断分支，yaw_rate会沿用上一次的数值，建议补充兜底逻辑避免异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ben Freeman