最近在看一個手勢識別的專案時，遇到了一些錯誤，主要原因是該專案是使用python2.7+opencv2.4.8，而我的環境是python3.5.2+opencv3.1.0，
於是將一些解決方法記錄下來，希望能夠幫助其他人少走些彎路。
1. 背景分離函式
bg_model = cv2.BackgroundSubtractorMOG2(0， 10.0)
報錯： AttributeError: module `cv2.cv2` has no attribute `BackgroundSubtractorMOG2`
找了一些資料也檢視了opencv3.1.0的官方文件，發現裡面沒有BackgroundSubtractorMOG2（），給的例程是cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()，因此將程式碼改為下面，問題解決
bg_model = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
2. 尋找輪廓函式
contours, hierarchy = cv2.findContours(contour_frame, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMP
報錯： too many values to unpack (expected 2) 這個error資訊是指返回的引數多於接收的
但是在檢視 findContours() 時，確實是返回兩個引數：第一個為輪廓的點集，第二個是各層輪廓的索引，但是在檢視其他人部落格，說是實際上返回三個引數，第一個是返回了所處理的影像，後面兩個才是我們所需要的兩個引數，將程式碼改為如下，錯誤解決。
binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(contour_frame, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMP
3. 報錯：
cv2.error: D:BuildOpenCVopencv-3.1.0modulespythonsrc2cv2.cpp:163:error: (-215) The data should normally be NULL! in functionNumpyAllocator::allocate
在python檔案開頭加上如下程式碼，問題解決
cv2.ocl.setUseOpenCL(False)
PS：這行程式碼應該是禁用opencl，opencl是一個GPU的加速技術，但是據說在計算量小的時候GPU在資料轉移上耗時佔大頭，還不如不用，至於錯誤的原因，也可能是我的GPU不支援opencl？具體不清楚，以後有機會可以深入研究一下，不過禁用之後確實沒有這個error了
4. xrange 和 range 的區別，這個是由於python版本的區別，在python3之後貌似是不支援xrange了，換成range就OK了
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希望可以一起交流進步！