opencv 断言在计算 HOG 功能时失败错误 438

Question

我在字符识别问题中使用猪特征。通过在 OpenCV 中的 Hog 描述符类中使用计算函数。我收到此错误：

OpenCV Error: Assertion failed ((n & (n - 1)) == 0) in cv::alignSize, file C:opencv-3.2.0modulescoreincludeopencv2/core/utility.hpp, line 438

这是代码，没有构建错误。 此代码已在我的系统中运行，但无法在另一个系统中运行。 该系统在运行过程中显示上述错误

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "databasereader.h"
#include "tinydir.h"
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
     DatabaseReader dr;
    dr.readTrainingFiles();
    std::vector<int> labels= dr.getTrainLabels();
    std::vector<std::string>trainingFileNames = dr.getTrainFileNames();
    Mat trainingData;
    std::vector<int>trainingLabels;
    Mat img_gray;
    Size newSize(20,20);
    cout << "size =" << trainingFileNames.size()<<endl;
    for(unsigned int index=0;index<trainingFileNames.size();index++)
    {
        cout<<"file  "<<labels[index]<<"  "<<trainingFileNames[index]<<endl;
        Mat img=imread(trainingFileNames[index]);
        resize(img, img, newSize);
        imshow("india",img);
        cvtColor(img, img_gray, CV_RGB2GRAY);
        HOGDescriptor hog(
                    Size(20,20), //winSize
                    Size(10,10), //blocksize
                    Size(5,5), //blockStride,
                    Size(10,10), //cellSize,
                    9, //nbins,
                    1, //derivAper,
                    -1, //winSigma,
                    0, //histogramNormType,
                    0.2, //L2HysThresh,
                    1,//gammal correction,
                    64,//nlevels=64
                    1);//Use signed gradients
        vector<float>  descriptor;
        hog.compute(img_gray,descriptor);
        Mat vec(descriptor);
        vec = vec.reshape(0,1);
        //vector of images
        trainingData.push_back(vec);
        trainingLabels.push_back(labels[index]);
    }
    //convertion
    trainingData.convertTo(trainingData,CV_32FC1);
    cout<<"training started"<<endl;
    Ptr<cv::ml::SVM> svm= cv::ml::SVM::create();
    svm->setType(cv::ml::SVM::C_SVC);
    svm->setKernel(cv::ml::SVM::POLY);
    svm->setTermCriteria(cv::TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER,100, 1e-6));
    svm->setGamma(3);
    svm->setDegree(2);
    svm->setC(100);
    svm->train(trainingData,cv::ml::ROW_SAMPLE,trainingLabels);
    svm->save("classifier.xml");
    cout<<"training completed"<<endl;
    return 0;
}

Answer 1

你得到的断言是正常的，我不知道你怎么没有在其他系统上得到它（也许其他系统上的参数不同）。

HOGDescriptor::compute内部使用alignSize(size_t sz, int n)函数，该函数在其主体中有一个断言：

assert((n & (n - 1)) == 0); // n is a power of 2

此断言声明输入必须是 2 的幂数。据我所知，这适用于单元格和块大小（在您的代码中为 10 和 10）。因此，要摆脱这个断言，您需要将它们更改为 8 或 2 的任意数量的幂（即 2、4、8、16、32 等）。