（已解决）AttributeError: module ‘cv2.gapi.wip.draw‘ has no attribute ‘Text‘

news2025/1/21 6:34:15

问题描述

今天再跑Caption-Anything项目的时候，最开始的时候就报了这样一个错误：AttributeError: module 'cv2.gapi.wip.draw' has no attribute 'Text'。

Caption-Anything是一种多功能的图像处理工具，结合了Segment Anything，Visual Captioning和ChatGPT的功能。我们的解决方案为图像中的任何对象生成描述性标题，提供一系列语言样式以适应不同的用户偏好。它支持视觉控件（鼠标单击）和语言控件（长度、情绪、事实性和语言）。

但是，不美的是，这个项目存在不小的问题，在这个项目的issues里的就概述了一些常见的问题：比如“Hugging Face demo is wrong”“Torch 1.10.1 not available”“Demo crashes both in terminal and in colab”等，所以跑这个项目的话做好心理准备：作者的requriements和运行所需的版本并不见得一致。

问题解决

根据描述，可以发现，是cv2的一个包里面没有Text属性，这种情况常由于cv2版本的问题，但是请注意，不要用：

pip install cv2

而要用：

pip install opencv-python==4.6.0.66

执行这句话之后，再次执行python文件，会发现就开始download权重文件了，这个问题也就解决了。

但是这个问题，我并没有在网上找到和我一模一样的解决办法，但是找到类似的，比如这个stackoverflow论坛：AttributeError: partially initialized module 'cv2' has no attribute 'gapi_wip_gst_GStreamerPipeline' (most likely due to a circular import)https://stackoverflow.com/questions/72706073/attributeerror-partially-initialized-module-cv2-has-no-attribute-gapi-wip-gs

延伸分析

这个是一个小常识：cv2是在opencv-python这个库包里的，而非简单的cv2或者OpenCV，这一点一定要注意，因为我之前就是在处理这个问题的时候引发了灾难性的问题：

安装OpenCV时提示让更新gcc，但是更新了gcc后提示编译失败无法安装OpenCV，用chatgpt一搜，让用cmake编译工具，于是又按照提示使用了cmake，然而却依然提示编译错误，据我所知，编译工具常用的应该就这两个吧，但为什么都编译不过呢？

接着我又按照提示去更新一些包：如***-urllib之类的，应该是这些相关的包：
sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get remove bgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev ****
那个教程的逻辑很愚蠢：会先删除现有的包，然后去安装最新的包。当我看到removing ***packages的时候，我就知道：完了。紧接着冷汗就下来了。

果然，系统没让我失望，系统崩了。

具体情况和这篇文章的第二种情况是一致的：

Ubuntu20.04安装踩坑记录---千万不要随便使用sudo rm -rf命令！！！https://blog.csdn.net/BetrayFree/article/details/132084455

更让人无法接受的是，一周之内我就这样同一个问题崩了两三次，每次都要重装系统，就这样，每次都要耽误一两天，这是很让人难受的事情，那OpenCV到底是什么呢？

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，旨在提供一组工具和算法，帮助开发者处理图像和视频数据。OpenCV 最初由英特尔开发，并于2000年首次发布，后来成为一个开源项目，得到了全球计算机视觉社区的广泛支持和贡献。

OpenCV 提供了丰富的功能和算法，涵盖了许多计算机视觉任务，包括但不限于：

图像处理：包括滤波、边缘检测、图像变换、颜色空间转换等功能，用于图像增强和预处理。

特征检测和匹配：用于检测图像中的关键点、角点、描述符，并进行特征匹配，通常用于目标跟踪、图像拼接和物体识别。

对象识别和分割：用于检测、识别和分割图像中的对象，如人脸、车辆、物体等。

摄像头标定和校正：用于校正摄像头畸变、标定摄像头内外参数，以及进行摄像头跟踪和运动估计。

深度学习集成：OpenCV 支持深度学习框架的集成，如 TensorFlow 和 PyTorch，以进行图像分类、目标检测等任务。

实时图像处理：支持实时视频流的处理，可以用于实时监控、人脸识别、手势识别等应用。

机器学习工具：OpenCV 包含一些机器学习算法，用于分类、回归、聚类等任务。

图像文件读写：支持多种图像格式的读取和写入，包括 JPEG、PNG、BMP 等。

OpenCV 是一个跨平台的库，可在多个操作系统上运行，包括 Windows、Linux、macOS 等。它使用 C/C++ 编写，但也提供了多种编程语言的接口，包括 Python、Java 和 MATLAB，因此可以方便地集成到不同的应用程序和项目中。

OpenCV 在计算机视觉、机器视觉、图像处理和模式识别等领域得到广泛应用，用于解决各种图像和视频处理任务，从自动驾驶到医学图像分析都有重要的应用。它是一个强大的工具，可用于开发各种视觉相关的应用和项目。

看的出来，OpenCV是一个跨平台的库包，这也就难怪为什么要用gcc或者cmake编译了，感兴趣的可以看一下这篇博客：

cmake是什么，为什么现在都用cmake,cmake编译原理和跨平台示例 - 知乎一 cmake是什么？CMake是一个开源、跨平台的工具系列，是用来构建、测试和打包软件。 CMake使用平台无关的配置文件来控制软件编译过程，并生成可在您选择的编译器环境中使用项目文件，比如可以生成vs项目文件或者m…https://zhuanlan.zhihu.com/p/560699544 那OpenCV-python和OpenCV有什么区别呢？

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）和 OpenCV-Python 是相关但不同的概念：

OpenCV：

OpenCV 是计算机视觉库的全称，是一个跨平台的、用 C/C++ 编写的开源库。
它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，可以用于处理图像、视频、摄像头流等。
OpenCV 提供了多种编程语言的接口，包括 C++、Python、Java 等。
OpenCV 的官方文档和资源通常是基于 C/C++ 的。

OpenCV-Python：

OpenCV-Python 是 OpenCV 的 Python 绑定，允许开发者使用 Python 来访问和使用 OpenCV 的功能。
OpenCV-Python 提供了 Python 编程语言的接口，使得使用 OpenCV 变得更加方便和易于理解。
它提供了 NumPy 支持，因此可以轻松处理图像和数组数据。
OpenCV-Python 是通过 Python 的 C/C++ 扩展模块实现的，因此性能通常比纯 Python 代码更高。

要理解这两者之间的关系，可以将 OpenCV 视为底层的计算机视觉库，而 OpenCV-Python 是 OpenCV 在 Python 中的封装和接口，使得开发者可以使用 Python 来调用 OpenCV 的功能。这意味着您可以根据自己的需求选择使用原始的 OpenCV（使用 C/C++ 编写）或使用 OpenCV-Python（使用 Python）来进行计算机视觉任务。

通常情况下，如果您使用 Python 进行计算机视觉开发，OpenCV-Python 是首选，因为它提供了更直观和易于使用的接口，并充分利用了 Python 的数据处理功能。但如果您需要更高的性能或某些特定的功能，也可以考虑直接使用原始的 OpenCV 并通过 Python 扩展进行集成。