使用Detecto的detect_video处理视频时报OpenCV rectangle参数错误

• 核心原因是Detecto库的visualize.detect_video方法内部未对预测输出的边界框坐标做类型转换，OpenCV 4.x及以上版本要求cv2.rectangle的坐标参数必须为整数类型，但Detecto返回的坐标默认是浮点数类型，直接传入就会触发参数类型不匹配的报错。
• 图片检测功能正常是因为detect_image相关的可视化方法内部已经做了坐标转整数的适配，而视频检测方法遗漏了这步处理，属于Detecto库的已知兼容性问题。

提供两种可直接落地的方案，任选其一即可：

方案1：修改Detecto库源码（永久生效，操作简单） #

1. 找到你的Python环境下Detecto库的安装目录，打开visualize.py文件
2. 定位到detect_video函数内部调用cv2.rectangle的代码行，原始写法大概如下：

cv2.rectangle(frame, (x_min, y_min), (x_max, y_max), color, 2)

3. 给坐标参数添加强制转整数的逻辑，修改后代码如下：

cv2.rectangle(frame, (int(x_min), int(y_min)), (int(x_max), int(y_max)), color, 2)

4. 保存文件后重新运行你原来的代码即可正常执行视频检测。

方案2：自行实现视频检测逻辑（无需修改库源码） #

可以自己逐帧读取视频、执行预测、手动画框后写入输出视频，参考代码如下：

import cv2
from detecto import core, utils

model = core.Model.load('model_weights.pth', ['player'])
# 读取输入视频
video = cv2.VideoCapture('frames/atest1.mp4')
# 获取原视频参数
fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
width = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
# 初始化输出视频写入器
out = cv2.VideoWriter('output.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID'), fps, (width, height))

# 逐帧处理
while video.isOpened():
    ret, frame = video.read()
    if not ret:
        break
    # 执行目标检测
    predictions = model.predict(frame)
    labels, boxes, scores = predictions
    # 遍历检测结果画框
    for box in boxes:
        x_min, y_min, x_max, y_max = box
        # 手动转换坐标为整数
        x_min, y_min, x_max, y_max = int(x_min), int(y_min), int(x_max), int(y_max)
        cv2.rectangle(frame, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2)
    # 写入输出视频
    out.write(frame)

# 释放资源
video.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者apknusel