rod_lightline_19.at<uchar>(j, i) == 255

This line of code is checking whether the value of the pixel at position (i,j) in the image "rod_lightline_19" is equal to 255. The data type of the pixel value is "uchar", which stands for "unsigned char". A value of 255 in an 8-bit grayscale image means that the pixel is completely white. The if statement that follows this line of code may be checking if this pixel is part of a specific object or feature in the image, and performing some action if it is.

相关问题

void scale_image_G(Mat &image,Mat &imageout, float Mult,float Add) { imageout = image; for (int i = 0; i<=image.rows; i++) { uchar* curren_row =imageout.ptr<uchar>(i); //ptr<uchar>(row)返回指向第row行的指针 for (int j = 0; j <= image.cols; j++) { imageout.at<uchar>(i,j) = image.at<uchar>(i, j)*Mult+Add+N; //将outputobj矩阵中第row行、第col列的值赋给了chaoguo矩阵中的当前位置，并将指针current_row向后移动一个位置，以便在下一次循环时指向下一列。 if (imageout.at<uchar>(i, j)<0) { imageout.at<uchar>(i, j) = 0; } else if (imageout.at<uchar>(i, j) > 255) { imageout.at<uchar>(i, j) = 255; } } } }这个自定义函数有没有什么问题

这个自定义函数看起来没有明显的语法错误。然而，有几个细节问题需要注意：

1. 循环条件 `i <= image.rows` 和 `j <= image` 可能会导致访问超出图像边界的错误。应该使用 `<` 来替代 `<=`，以确保在图像范围内进行迭代。

2. 在像素值计算中，使用了一个未定义的变量 `N`。你可能需要定义和初始化这个变量，或者确认是否是一个拼写错误。

3. 在像素值计算后，进行了一个范围限制的检查。然而，如果输入图像的数据类型是 `uchar`（8位无符号整数），那么结果值不太可能小于0或大于255。因此，这部分代码可能是多余的。

总体来说，从代码上看，这个函数没有明显的问题。但是，最好在实际使用之前进行测试和验证，以确保它按预期工作。

std::cout<<"mask_out: "<<mask_out.size()<<std::endl; std::cout<<mask_out[0].size()<<std::endl; std::cout<<mask_out[1].size()<<std::endl; long time_cast = (tt_end - tt_init)/10; std::cout<<"平均每次模型处理图片运行时间： "<<time_cast<<" ms"<<std::endl; // Check if the values are boolean and rescale for (int i = 0 ; i < mask_out.size() ; i++){ int num = 0 ; for (int row = 0; row < mask_out[i].rows; ++row) { for (int col = 0; col < mask_out[i].cols; ++col) { uchar value = mask_out[i].at<uchar>(row, col); if (value != 0) { mask_out[i].at<uchar>(row, col) = 255; num += 1; } else{ mask_out[i].at<uchar>(row, col) = 0; } } } std::cout<<num<<std::endl; } // Save the scaled cv::Mat as an image cv::imwrite("/app/SamCython/imgs/results/Cython_C_l_0.jpg", mask_out[0]); cv::imwrite("/app/SamCython/imgs/results/Cython_C_l_1.jpg", mask_out[1]); CythonSegmentation::version(handle); CythonSegmentation::destroy(&handle); mask_out[0]的size为[1920X1080] 为什么我没有成功保存图片

根据您提供的代码，您的图片保存部分看起来是正确的。可能是由于您没有在代码中设置正确的文件路径或者没有写入文件的写入权限等原因导致保存失败。

您可以检查以下几个方面：

1. 检查您的文件路径是否正确，确保您打算写入的文件夹已经创建，如果没有，请创建一个新的文件夹。

2. 检查您的写入权限，确保您的程序有允许写入文件的权限。

3. 检查您的代码是否有运行时错误或异常。您可以使用异常处理来捕获可能的错误，并在控制台中输出错误信息以帮助您调试。

如果您没有发现任何问题，请尝试使用其他图片格式（如PNG）保存，并检查是否可以正常保存。