calcHist(&img,1,channels,Mat(),hist,1,bins,ranges);中img前面为什么要加&

在C++中，&符号表示引用（reference），可以理解为取地址符号。在这里，img是一个cv::Mat类型的对象，使用&符号可以将其转换为一个指向该对象的引用。这样做的目的是为了避免对该对象进行复制，从而提高代码的效率和性能。如果不使用引用，而是直接将img作为参数传递，那么会进行一次复制操作，这会增加程序的开销。

相关问题

calcHist(&grayImg, 1, 0, Mat(), hist, 1, histSize, ranges);报错

这个错误可能是由于 `calcHist()` 函数的参数不正确导致的。下面是 `calcHist()` 函数的参数说明：

void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels,
              InputArray mask, OutputArray hist, int dims,
              const int* histSize, const float** ranges,
              bool uniform = true, bool accumulate = false )

- `images`：输入图像，可以是单通道或多通道图像。
- `nimages`：输入图像的数量。
- `channels`：指定通道数，如果输入图像是单通道的，则为0，如果是多通道，则可以指定需要计算直方图的通道号（比如，{0, 1} 表示计算第一和第二通道的直方图）。
- `mask`：指定一个掩膜图像，只有与掩膜图像相应位置上的像素才会被计入直方图中。如果没有掩膜图像，则可以传递空的 Mat()。
- `hist`：输出的直方图，是一个一维矩阵或多维矩阵。
- `dims`：指定直方图的维度数，比如灰度图像的直方图维度为1，RGB图像的直方图维度为3。
- `histSize`：指定每个维度的直方图的大小，比如灰度图像的直方图大小为256。
- `ranges`：指定每个维度直方图的取值范围，比如灰度图像的取值范围为 [0, 255]。
- `uniform`：是否采用均匀的直方图大小，如果为true，则每个直方图的 bin 大小相等；如果为false，则每个直方图的 bin 大小可以不同。
- `accumulate`：是否在输出的 hist 矩阵中累计直方图。

可能的问题包括：

1. `grayImg` 的通道数不为1。在调用 `calcHist()` 之前，可以先查看 `grayImg` 的通道数是否为1，如果不是，则需要将其转换为灰度图像。
2. `histSize` 和 `ranges` 参数不正确。这两个参数分别指定了直方图的大小和取值范围，需要根据实际情况进行设置。比如，如果输入图像是灰度图像，那么 `histSize` 应该为 1x256 的矩阵，`ranges` 应该为 {0, 256}。
3. `hist` 参数为空。在调用 `calcHist()` 之前，需要先创建一个输出矩阵，其大小和维度数应该与需要计算的直方图相同。可以使用 `Mat::zeros()` 函数来创建一个全0的矩阵。

为什么出错了 calcHist(&h1sv[0], 1, channels, Mat(), hist1, 2, histSize, ranges, true, false);

)函数？

出错的原因可能有很多种，以下是常见的几种：

1. 输入参数错误。calcHist()函数需要输入三个参数：图像、通道数和直方图的bin数。如果输入的参数错误，例如通道数和bin数超出了图像的范围，就会出现错误。

2. 图像数据类型错误。calcHist()函数只支持8位和16位的灰度图像和彩色图像，如果输入的图像数据类型不符合要求，就会出现错误。

3. 内存分配失败。如果计算直方图所需的内存无法分配，就会出现错误。

4. 其他未知错误。可能是由于OpenCV库版本不兼容或环境问题导致的。建议检查OpenCV库的版本和环境设置。