cout <<"########" << img.at<uchar>(0, 0) << endl;为什么显示像素空

在这段代码中，`img.at<uchar>(0, 0)` 是用来访问图像 `img` 在坐标 `(0, 0)` 处的像素值，类型为 `uchar`。如果显示 "像素空"，可能有以下几个原因：

1. 图像 `img` 没有成功加载或读取。请确保图像路径正确，并且图像文件存在。

2. 图像 `img` 的数据类型不是 `uchar`，导致无法正确读取像素值。请确保图像的数据类型与代码中的类型匹配。

3. 坐标 `(0, 0)` 处没有有效的像素值。请确保图像的尺寸大于 `(0, 0)`，并且该位置有有效的像素值。

检查这些可能的原因，可以帮助您解决显示 "像素空" 的问题。

相关问题

int main() { string inPath = "C:\\Users\\xuqin\\Desktop\\Code128code.jpeg"; string outPath = "./res.jpg"; Mat img = imread(inPath); Mat img_line; // 先识别中间的线 cout << img.size()<<" " << img.size[0] << " " << img.size[1] << " " << img.channels()<<endl; cvtColor(img,img,COLOR_BGR2GRAY); cout << img.size() << " " << img.size[0] << " " << img.size[1] << " " << img.channels() << endl; line(img, Point(0, 237), Point(1028, 237), Scalar(0, 255, 0), 2); // 遍历图片 // Loop over rows int img_h = img.size[0],img_w = img.size[1]; // cout << img << endl; cout << "图像的数据类型：" << img.type() << endl; /// cout <<"########" << img.at<int>(0, 0) << endl; uchar* img_pix = img.ptr<uchar>(235); for (int j = 0; j < img_w; j++) { // cout << img_pix[j] << endl; // cout << img.at<uchar>(235, j) << endl; } imshow("barcode", img); waitKey(); return 0; }

根据您提供的代码，您正在加载名为 "Code128code.jpeg" 的图像，并对其进行一些操作。以下是对您代码的一些解释和可能的问题排查：

1. 首先，请确保图像文件 "Code128code.jpeg" 存在于指定的路径 "C:\\Users\\xuqin\\Desktop\\" 中。

2. 您使用 `imread` 函数加载图像，并将其存储在 `img` 中。请确保图像成功加载，可以通过检查 `img.empty()` 来验证是否成功加载。如果 `img.empty()` 返回 `true`，则表示图像加载失败。

3. 您将图像从 BGR 转换为灰度图像，使用了 `cvtColor` 函数。这是一个常见的操作，用于将彩色图像转换为灰度图像。在转换后，您可以使用 `img` 来访问灰度图像的像素值。

4. 您绘制了一条绿色的线，从 `(0, 237)` 到 `(1028, 237)`。请确保图像的宽度大于 1028，并且高度大于 237，以便正确绘制线条。

5. 您遍历了图像的像素值，但是您将注释掉了打印语句。如果您希望打印每个像素的值，请取消注释相关代码，并确保遍历的范围正确。

6. 最后，您使用 `imshow` 函数显示了图像，并使用 `waitKey` 函数等待用户按下任意键来关闭图像窗口。

请仔细检查您的代码和图像路径，确保图像成功加载，并且对图像的操作和遍历范围正确。如果问题仍然存在，请提供更多的信息和错误消息，以便更好地帮助您解决问题。

Point aim_top = Point(420, 210); Point aim_bottom = Point(290, 170); //for (int i = top_Left2.y; i < bottom_Right2.y; i++) for (int i = 170; i < 210; i++) { for (int j = 290; j < 420; j++) //for (int j = top_Left2.x; j < bottom_Right2.x; j++) { if (roiimg2.at<uchar>(i, j) == 255) { if (i < aim_top.y) { aim_top.y = i; } if (j < aim_top.x) { aim_top.x = j; } if (i > aim_bottom.y) { aim_bottom.y = i; } if (j > aim_bottom.x) { aim_bottom.x = j; } } } } cout << "top点：" << aim_top.x << " , " << aim_top.y<<endl; cout << "bottom点：" << aim_bottom.x << " , " << aim_bottom.y << endl; int xl_2D_Point =abs( aim_top.y - aim_bottom.y) / (aim_top.x - aim_bottom.x); cout << "2D斜率：---" << xl_2D_Point << endl;帮我优化下这段代码

这段代码中的两个for循环可以使用OpenCV提供的函数来代替，可以大大提高代码的效率。同时，变量名的命名和代码的注释也可以更加清晰明了。

下面是优化后的代码：

Point aim_top(420, 210);
Point aim_bottom(290, 170);

cv::Rect roi_rect(290, 170, 130, 40);
cv::Mat roi_img = roiimg2(roi_rect);

cv::Point min_loc, max_loc;
cv::minMaxLoc(roi_img, NULL, NULL, &min_loc, &max_loc);

aim_top.x = roi_rect.x + min_loc.x;
aim_top.y = roi_rect.y + min_loc.y;

aim_bottom.x = roi_rect.x + max_loc.x;
aim_bottom.y = roi_rect.y + max_loc.y;

cout << "top点：" << aim_top.x << " , " << aim_top.y << endl;
cout << "bottom点：" << aim_bottom.x << " , " << aim_bottom.y << endl;

int xl_2D_Point = abs(aim_top.y - aim_bottom.y) / (aim_top.x - aim_bottom.x);
cout << "2D斜率：---" << xl_2D_Point << endl;

优化后的代码使用`cv::Rect`来定义ROI区域，使用`cv::Mat`来获取ROI图像。然后使用`cv::minMaxLoc`函数来获取ROI图像中的最小值和最大值的位置，从而得到aim_top和aim_bottom的坐标。这种方法比使用双重循环要快得多。