解决error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize'

在处理一批视频时，遇到这个错误很久都没有解决，不仅仅尝试了路径是否出错，cv2.resize函数用法问题，但是都没有什么效果。
最后终于发现是每个视频的帧数不同，当frame是空（0btye）时,也会出现这个错误。
出错原因是我天真的以为数据集的每一个视频的帧数都是相同的。

出错的代码

import os
import cv2
import numpy as np

x_train = []

listing = os.listdir('C:\\Users\\zouyo\\Downloads\\video\\{}\\'.format(31))
for vid in listing:
    vid = 'C:\\Users\\zouyo\\Downloads\\video\\{}\\'.format(31) + vid
    frames = []
    cap = cv2.VideoCapture(vid)
    for k in range(88):
        # frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵
        ret, frame = cap.read()
        #  使用象素关系重采样。当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现。

        frame = cv2.resize(frame, (320, 240), interpolation=cv2.INTER_AREA)
        # print(frame.shape)
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        frames.append(gray)

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

    input = np.array(frames)

    ipt = np.rollaxis(np.rollaxis(input, 2, 0), 2, 0)

    x_train.append(ipt)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29

修改后的代码

import os
import cv2
import numpy as np
x_train = []
listing = os.listdir('C:\\Users\\zouyo\\Downloads\\video\\{}\\'.format(31))
for vid in listing:
    vid = 'C:\\Users\\zouyo\\Downloads\\video\\{}\\'.format(31) + vid
    frames = []
    cap = cv2.VideoCapture(vid)
    # 获取视频的一些参数, 这里是帧速率
    fps = cap.get(5)
    # 获取视频的总帧数
    x = cap.get(7)
    print(x)
    for k in range(88):
        # frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵
        ret, frame = cap.read()
        #  使用象素关系重采样。当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现。
        try:
            frame = cv2.resize(frame, (320, 240), interpolation=cv2.INTER_AREA)
            # print(frame.shape)
            gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            frames.append(gray)
        except:
            break
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    input = np.array(frames)
    ipt = np.rollaxis(np.rollaxis(input, 2, 0), 2, 0)
    x_train.append(ipt)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

51.0
51.0
50.0
54.0
80.0
81.0
72.0
73.0
47.0
48.0
47.0
45.0
55.0
56.0
71.0
77.0
74.0
80.0
69.0
74.0
71.0
76.0