报错整体情况是这样的
Traceback (most recent call last): File "I:\pycharm\PyCharm Community Edition 2018.3.4\helpers\pydev\pydevd.py", line 1741, in <module> main() File "I:\pycharm\PyCharm Community Edition 2018.3.4\helpers\pydev\pydevd.py", line 1735, in main globals = debugger.run(setup['file'], None, None, is_module) File "I:\pycharm\PyCharm Community Edition 2018.3.4\helpers\pydev\pydevd.py", line 1135, in run pydev_imports.execfile(file, globals, locals) # execute the script File "I:\pycharm\PyCharm Community Edition 2018.3.4\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "I:/20200529ini/open_cv_one.py", line 513, in <module> rst = cv2.remap(img, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR) cv2.error: OpenCV(4.2.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\imgwarp.cpp:1815: error: (-215:Assertion failed) ((map1.type() == CV_32FC2 || map1.type() == CV_16SC2) && map2.empty()) || (map1.type() == CV_32FC1 && map2.type() == CV_32FC1) in function 'cv::remap'源代码如下所示：
img = np.random.randint(0, 256, size=[4, 5], dtype=np.uint8) rols, cols = img.shape mapx = np.ones(img.shape, np.float64) * 3 mapy = np.ones(img.shape, np.float32) * 0 mapz = np.zeros(img.shape, np.float32) rst = cv2.remap(img, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR)这个报错的原因是，在使用Opencv中的重映射remap函数时，内部参数格式不对。
从报错的后半部分可以看出是map1和map2的问题：
((map1.type() == CV_32FC2 || map1.type() == CV_16SC2) && map2.empty()) || (map1.type() == CV_32FC1 && map2.type() == CV_32FC1) in function 'cv::remap'remap函数 “语法格式” 如下所示：
dst = cv2.remap(src, map1, map2, interpolation[, borderMode[, borderValue]]) dst 代表目标图像，和src具有相同的大小和类型src 代表原始图像map1 参数有两种可能的值： 表示（x, y）点的一个映射表示 CV_16SC2, CV_32FC1, CV_32FC2类型（x, y）点的x值map2 参数同样有两种可能的值： 当map1表示（x, y）时，该值为空当map1表示（x, y）中的x时，该值是CV_16UC1, CV_32FC1类型（x, y）点的y值interpolation代表插值方式，这里不支持INTER_AREA方法。（其中INTER_AREA方法是适合缩小图像的插值方法）borderMode代表边界模式。当该值为BORDER_TRANSPARENT时，表示目标图像内的对应源图像奇异点（outliers）的像素不会被更改。borderValue代表边界值，默认值为0很明显此处代码都是使用了map1和map2的第二种可能的值
那么CV_32FC2这类参数是什么含义？详情如下所示
CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>
1--bit_depth---比特数---代表8bite,16bites,32bites,64bites 如果你现在创建了一个存储--灰度图片的Mat对象,这个图像的大小为宽100,高100,那么,现在这张 灰度图片中有10000个像素点，它每一个像素点在内存空间所占的空间大小是8bite,8位--所以它对 应的就是CV_8 2--S|U|F--S--代表---signed int---有符号整形 U--代表--unsigned int--无符号整形 F--代表--float---------单精度浮点型 3--C<number_of_channels>----代表---一张图片的通道数,比如: 1--灰度图片--grayImg---是--单通道图像 2--RGB彩色图像---------是--3通道图像 3--带Alph通道的RGB图像--是--4通道图像
而在Numpy中
numpy.float32：单精度浮点型
numpy.float64：双精度浮点型
所以按照上述情况来讲，就不能使用float64来创建mapx, 所以应该统一改为float32.
