调用cv2.rectangle绘制bbox报(-215:Assertion failed) cn<=4错误如何解决

问题根因 #

你遇到的报错核心原因是图像维度排布不符合OpenCV的API要求：
你打印的im.shape为(3, 500, 500)，属于*CHW（通道-高度-宽度）的张量排布，常见于深度学习框架的训练阶段张量格式；但OpenCV所有图像处理API都默认输入为HWC（高度-宽度-通道）*格式，会把数组的最后一维解析为通道数，你的数组最后一维是500，远大于断言要求的最大值4（最多支持带alpha通道的四通道图像），因此直接触发cn <= 4的断言错误。

解决步骤 #

1. 在调用cv2.rectangle前先调整图像维度顺序，将CHW转为HWC：

# 假设im是numpy数组，调整维度顺序
im = im.transpose(1, 2, 0)

2. 如果你的im是被归一化到[0,1]区间的张量，需要先转回OpenCV要求的[0,255]区间的uint8格式：

im = (im * 255).astype(np.uint8)

3. 调整后可以再打印一次im.shape确认输出为(500, 500, 3)，再执行画框逻辑即可。

另外你的代码中pt1和pt2本身已经是元组类型，不需要再用tuple()二次转换，属于冗余代码可以删除，不影响运行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者babinks93