我是C++和OpenCV的新手,我目前的项目需要一些从矩阵到灰度图像的转换。在这里,我使用了函数cvtColor,但由于某种原因,它一直崩溃,导致错误:"OpenCV错误:断言失败(scn=3|scn=4(在cv::cvtColo">
这里是我的源代码:
for (int i = 0; i < 2048; i++)
{
for (int j = 0; j < 2048; j++)
{
t[i][j] = abs((L3[i][j] - L_blurred_3[i][j]) / (sqrt(L2_blurred[i][j] - L_blurred_4[i][j])));
}
}
Mat tt(2048, 2048, CV_64F, Scalar(0));
for (int i = 0; i < 2048; i++)
{
for (int j = 0; j < 2048; j++)
{
tt.at<double>(i, j) = t[i][j];
}
}
tt.convertTo(tt, CV_32F);
Mat tgray(2048, 2048, CV_32F, Scalar(0));
cvtColor(tt, tgray, COLOR_BGR2GRAY);
我确实在网站和谷歌上做了一些搜索,我尝试了很多不同的方法,但结果仍然相同,我知道问题是我的矩阵"tt"是一个单通道图像,所以我有两个主要问题:
- 如何修复此断言错误?我需要将tt转换为3或4个频道吗?如何
- 是否有任何其他功能可以对1通道图像执行相同的工作
正如dFionov所写,所有图像都是矩阵。如果您想将一些浮点值可视化为灰度图像,则需要将所有值重新缩放到[0.1]范围。例如,您可以使用minMaxLoc
和convertTo
函数,如下所示:
double minV, maxV;
minMaxLoc(tt, &minV, &maxV);
double alpha = 1. / (maxV - minV);
double beta = -minV * alpha;
Mat gray;
tt.convertTo(gray, CV_32FC1, alpha, beta);
imshow("data", gray);
waitKey();
其他类型的范围为:
- [0.255]用于
unsigned char
- [0..65535]用于
unsigned short
- [0..1]用于
float
和double
根据http://de.mathworks.com/help/images/ref/mat2gray.htmlmatlab mat2gray缩放矩阵中的值以适应范围[0..1](黑色=0,白色=1(。
所以你可以使用
cv::normalize(tt, tgray, 0, 1, cv::NORM_MINMAX);
或一般情况下:
cv::normalize(sourceMat, destinationMat, 0, 1, cv::NORM_MINMAX);
所有图像都是矩阵。您可以使用imshow("Image", tt)
查看cv::Mat
中的结果
排队:
cvtColor(tt, tgray, COLOR_BGR2GRAY);
您试图将具有3或4个平面的矩阵转换为具有1个平面的基质。转换类型由COLOR_BGR2GRAY
常量控制。有关cvtColor()
函数的信息,可以在OpenCV文档中找到
在这种情况下,您不需要转换tt矩阵——它已经是灰度图像了。