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

时间: 2023-10-24 09:07:13 浏览: 108
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数据库管理系统.zip_C#_C#数据库增_hist1r_数据库_管理系统

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

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...

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

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...

Mat gray = img, gray2 = gray; Cv2.CvtColor(img, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY); Mat gray3 = Cv2.ImRead("D:\\test.png", ImreadModes.Grayscale); hist = img; Mat hist3 = hist; int[] channels = { 0 }; Rangef[] inRanges = new Rangef[] { new Rangef(0, 256) }; int[] histSize = { 256 }; Mat[] grays = new Mat[] { gray }; Mat[] grays3 = new Mat[] { gray3 }; Cv2.CalcHist(grays, channels, new Mat(), hist, 1, histSize, inRanges); Cv2.CalcHist(grays3, channels, new Mat(), hist3, 1, histSize, inRanges); Mat histImage = Mat.Zeros(400, 512, MatType.CV_8UC3);

接下来使用Cv2.CalcHist函数计算两张灰度图像的直方图，其中hist和hist3是存储直方图的Mat变量。channel表示通道数，由于是灰度图像，所以只有一个通道。inRanges表示像素值范围，这里是0-255。histSize表示直方图的...

calcHist(&hsv_planes2[0], 1, channels, Mat(), hist2, 2, histSize, ranges, true, false);是什么

)The calcHist() function is an OpenCV function used to calculate the histogram of an image. A histogram is a graphical representation of the distribution of pixel intensities in an image. The calcHist...

解释calcHist(&hsv_planes2[0], 1, channels, Mat(), hist2, 2, histSize, ranges, true, false);

cv::calcHist(&image, 1, 0, cv::Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange); 这里使用cv::imread函数读取一幅灰度图像，然后使用cv::calcHist函数计算图像的直方图。直方图的尺寸为256，表示像素值的范围为0到...

解释 Mat gray = img; Cv2.CvtColor(img, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY); Mat equalImg = img; Cv2.EqualizeHist(gray, equalImg); hist = img; int[] channels = { 0 }; Rangef[] inRanges = new Rangef[] { new Rangef(0, 256) }; int[] histSize = { 256 }; Mat[] equals = new Mat[] { equalImg }; Cv2.CalcHist(equals, channels, new Mat(), hist, 1, histSize, inRanges); Mat histImage = Mat.Zeros(400, 512, MatType.CV_8UC3); for (int i = 1; i <= hist.Rows; i++) { Point p1 = new Point(2 * (i - 1), 400 - 1); Point p2 = new Point(2 * i - 1, 400 - hist.At<float>(i - 1) / 15); Scalar scalar = new Scalar(255, 255, 255); Cv2.Rectangle(histImage, p1, p2, scalar, -1); } result = histImage; Bitmap bitmap1 = BitmapConverter.ToBitmap(result); pictureBox1.Image = bitmap1;

inRanges 数组表示每个 bin 的范围，这里为 0 到 255；equals 数组表示要计算直方图的输入数组，这里只有一个均衡化后的图像。 接下来，通过 Cv2.Rectangle 方法将直方图绘制成一个矩形，其中矩形的高度表示该 bin ...

calcHist(&channels[i], 1, 0, Mat(), hist_before[i], 1, &256, 0);其中‘&256’报错

For example, if we want to create a 256-bin histogram for an 8-bit grayscale image, the range would be 0 to 255, and each bin would represent a range of 1 pixel value. The function returns the ...

calcHist(&channels[i], 1, 0, Mat(), hist_before[i], 1, &256, 0);其中‘&256’报错，（用中文回答

images, channels, mask, histSize, ranges, accumulate=None) The calcHist() function is used to calculate the histogram of an image. It takes the following parameters: - images: a list of the images ...

按照以下代码编写vs2010版本的所需要的头文件#include<opencv2/core.hpp> #include<opencv2/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; //创建灰度图像的直方图 class Histogram1D { private: int histSize[1];//直方图中箱子的数量 float hranges[2];//值范围 const float* ranges[1];//值范围的指针 int channels[1];//要检查的通道数量 public: Histogram1D() { //准备一维直方图的默认参数 histSize[0] = 256;//256个箱子 hranges[0] = 0.0;//从0开始（含） hranges[1] = 256.0;//到256（不含） ranges[0] = hranges; channels[0] = 0;//先关注通道0 } cv::Mat getHistogram(const cv::Mat& image); }; //计算一维直方图 cv::Mat Histogram1D::getHistogram(const cv::Mat& image) { cv::Mat hist; //用calcHist函数计算一维直方图 cv::calcHist(&image, 1, //仅为一幅图像的直方图 channels, //使用的通道 cv::Mat(), //不使用掩码 hist, //作为结果的直方图 1, //这是一维的直方图 histSize, //箱子数量 ranges //像素值的范围 ); return hist; } int main() { //读取输入的图像 cv::Mat image = cv::imread("girl.jpg", 0);//以黑白方式打开 //直方图对象 Histogram1D h; //计算直方图 cv::Mat histo = h.getHistogram(image); //循环遍历每个箱子 for (int i = 0; i < 256; i++) cout << "Value" << i << "=" << histo.at<float>(i) << endl; }

cv::calcHist(&image, 1, //仅为一幅图像的直方图 channels, //使用的通道 cv::Mat(), //不使用掩码 hist, //作为结果的直方图 1, //这是一维的直方图 histSize, //箱子数量 ranges //像素值的范围 ); ...

#include <iostream> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/video.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui_c.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { VideoCapture capture("D:/dvp/sample/dataset/traffic.mp4"); if (!capture.isOpened()) { //error in opening the video input cerr << "Unable to open file!" << endl; return 0; } Mat frame, roi, hsv_roi, mask; // take first frame of the video capture >> frame; // setup initial location of window Rect track_window(300, 200, 100, 50); // simply hardcoded the values // set up the ROI for tracking roi = frame(track_window); cvtColor(roi, hsv_roi, COLOR_BGR2HSV); inRange(hsv_roi, Scalar(0, 60, 32), Scalar(180, 255, 255), mask); float range_[] = { 0, 180 }; const float* range[] = { range_ }; Mat roi_hist; int histSize[] = { 180 }; int channels[] = { 0 }; calcHist(&hsv_roi, 1, channels, mask, roi_hist, 1, histSize, range); normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, NORM_MINMAX); // Setup the termination criteria, either 10 iteration or move by atleast 1 pt TermCriteria term_crit(TermCriteria::EPS | TermCriteria::COUNT, 10, 1); while (true) { Mat hsv, dst; capture >> frame; if (frame.empty()) break; cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV); calcBackProject(&hsv, 1, channels, roi_hist, dst, range); // apply meanshift to get the new location meanShift(dst, track_window, term_crit); // Draw it on image rectangle(frame, track_window, 255, 2); imshow("img2", frame); setMouseCallback("img2", onMouse, 0); int keyboard = waitKey(30); if (keyboard == 'q' || keyboard == 27) break; } }帮我更改此段代码，使其能够通过gui使用鼠标来框选指定区域

calcHist(&hsv_roi, 1, channels, mask, roi_hist, 1, histSize, range); normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, NORM_MINMAX); // Setup the termination criteria, either 10 iteration or move by atleast 1...

def extract_features(image_path): image = cv2.imread(image_path) hist = cv2.calcHist([image], [0, 1, 2], None, [8, 8, 8], [0, 256, 0, 256, 0, 256]) hist = cv2.normalize(hist, hist).flatten() return hist，可是这里没有说路径在哪里啊

非常抱歉，我漏掉了路径参数。在这个函数里，image_path 是作为参数传递进来的，它应该是图像的完整路径。您可以在调用这个函数时传递正确的路径参数，比如： python image_path = "D:/wjd/Al/001.png" ...

error: (-215:Assertion failed) H1.type() == H2.type() && H1.depth() == CV_32F in function 'cv::compareHist'

hist1 = cv.calcHist([gray1], [0], None, [256], [0, 256]) hist2 = cv.calcHist([gray2], [0], None, [256], [0, 256]) # 转换直方图的类型和深度 hist1 = cv.convertScaleAbs(hist1, cv.CV_32F) hist2 = cv....

import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt # 读取图片并转为灰度图像img = cv2.imread("image.jpg", 0) # 计算灰度直方图hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) # 显示灰度直方图plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])plt.show() # 计算二维直方图hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)hist2d = cv2.calcHist([hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) # 显示二维直方图plt.imshow(hist2d, interpolation="nearest")plt.show()

然后，使用cv2.calcHist()函数计算灰度直方图和二维直方图。最后，使用matplotlib库中的plt.hist()函数和plt.imshow()函数分别显示灰度直方图和二维直方图。其中，灰度直方图使用一维的256个bin来表示灰度级别的分布...

hist1 = cv.calcHist([equalizeimg1], [0], None, [256], [0, 256],True).flatten()为什么不能归一化

hist1 = cv.calcHist([equalizeimg1], [0], None, [256], [0, 256], True).flatten() 这段代码是用来计算图像equalizeimg1的直方图（Histogram），其中cv.calcHist函数从OpenCV库中获取。这里的参数含义如下：...

for (int i = 1; i <= hist.Rows; i++) { Point p1 = new Point(2 * (i - 1), 400 - 1); Point p2 = new Point(2 * i - 1, 400 - hist.At<float>(i - 1) / 15); Scalar scalar = new Scalar(255, 255, 255); Cv2.Rectangle(histImage, p1, p2, scalar, -1); } Mat histImage3 = Mat.Zeros(400, 512, MatType.CV_8UC3); for (int i = 1; i <= hist.Rows; i++) { Point p1 = new Point(2 * (i - 1), 400 - 1); Point p2 = new Point(2 * i - 1, 400 - hist.At<float>(i - 1) / 15); Scalar scalar = new Scalar(255, 255, 255); Cv2.Rectangle(histImage3, p1, p2, scalar, -1); } double xxx = Cv2.CompareHist(hist, hist3, HistCompMethods.Correl); MessageBox.Show(xxx.ToString()); Bitmap bitmap1 = BitmapConverter.ToBitmap(result); pictureBox1.Image = bitmap1; }

首先使用for循环在histImage上绘制直方图，其中p1和p2分别为矩形的两个顶点，使用Cv2.Rectangle函数绘制矩形，scalar是矩形的颜色，-1表示矩形内部填充颜色。这里的直方图绘制使用了简单的竖条形式，每个条的宽度为2...

I=imread('0294.jpg'); I1=RGB2Lab(I); L1 = double(I1(:,:,1)); L2 = double(I1(:,:,2)); L3 = double(I1(:,:,3)); PL1=mean(L1(:)); PL2=mean(L2(:)); PL3=mean(L3(:)); [m,n]=size(L1); for i=1:m for j=1:n LL1(i,j)=abs(L1(i,j)-PL1); end end for i=1:m for j=1:n LL2(i,j)=abs(L2(i,j)-PL2); end end for i=1:m for j=1:n LL3(i,j)=abs(L3(i,j)-PL3); end end LLL1=reshape(LL1,1,[]); SL1=std(LLL1); LLL2=reshape(LL2,1,[]); SL2=std(LLL2); LLL3=reshape(LL3,1,[]); SL3=std(LLL3); %比较标准差最大 SL=max(max(SL1,SL2),SL3); G = fspecial('gaussian', [5 5], 1); GL1=imfilter(LL1, G, 'circular'); hist=imhist(GL1)/prod(size(GL1)); G1=find(hist); H1=-hist(G1)'*log2(hist(G1)); GL2=imfilter(LL2, G, 'circular'); hist=imhist(GL2)/prod(size(GL2)); G2=find(hist); H2=-hist(G2)'*log2(hist(G2)); GL3=imfilter(LL3, G, 'circular'); hist=imhist(GL3)/prod(size(GL3)); G3=find(hist); H3=-hist(G3)'*log2(hist(G3)); %比较二维熵最小的 H=min(min(H1,H2),H3); if(SL==SL1) ZL=LL1; end if(SL==SL2) ZL=LL2; end if(SL==SL3) ZL=LL3; end if(H==H1) HL=LL1; end if(H==H2) HL=LL2; end if(H==H3) HL=LL3; end %计算初始显著图 C=0.35*ZL+0.65*HL; [Z E]=lrr(C,0.01);%全局低秩Z为低秩部分E为稀疏部分 ZZ=(C-Z).*C; figure,imshow(ZZ,[]);运行代码时报错矩阵维度必须一致。 出错 Untitled3 (line 69) ZZ=(C-Z).*C;如何修正

在这段代码中，矩阵C的维度是由LL1、LL2、LL3中的一个确定的，而矩阵Z是通过[Z E]=lrr(C,0.01)计算得到的，因此可能存在矩阵维度不同的情况。 解决方法是检查矩阵C和矩阵Z的维度，确保它们的维度一致。可以通过...

# 计算直方图 hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])

hist = cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges) 参数说明： - images：输入图像，可以是单通道或多通道图像，数据类型为uint8或float32。 - channels：指定要计算直方图的通道，如果输入图像是...

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