_src.type() == CV_8UC1 in function 'cv::equalizeHist'
时间: 2024-02-09 15:11:32 浏览: 81
这个错误通常出现在使用cv2.equalizeHist()函数时,输入图像类型不正确。cv2.equalizeHist()函数只能处理8位单通道图像(即CV_8UC1类型)。
解决方法是,将输入图像转换为8位单通道图像,可以使用cv2.cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像,然后使用cv2.equalizeHist()函数进行直方图均衡化。
以下是修改后的代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取近红外手掌图像
Pinfrared = cv2.imread('Pinfrared.png')
# 定义小块大小
R = 32
# 分块增强模型
def block_enhancement(img, R):
h, w = img.shape[:2]
Iblock = np.zeros_like(img)
for i in range(0, h, R):
for j in range(0, w, R):
block = img[i:i+R, j:j+R]
block_gray = cv2.cvtColor(block, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
block_enhanced = cv2.equalizeHist(block_gray)
Iblock[i:i+R, j:j+R] = block_enhanced
return Iblock
# Sobel算子检测掌纹主线条结构
def sobel_detection(img):
x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
magnitude = np.sqrt(x**2 + y**2)
angle = np.arctan2(y, x) * 180 / np.pi
return magnitude, angle
# 3次迭代均值滤波
def iterative_blur(img, ksize, n):
for i in range(n):
img = cv2.blur(img, ksize)
return img
# 隶属度函数
def membership_function(img):
mean = np.mean(img)
std = np.std(img)
a, b = mean - 0.5*std, mean + 0.5*std
alpha = 1/(b-a)
beta = -alpha*a
Ifuzzy = np.zeros_like(img)
Ifuzzy[img<a] = 0
Ifuzzy[(img>=a)&(img<=b)] = alpha*img[(img>=a)&(img<=b)] + beta
Ifuzzy[img>b] = 1
return Ifuzzy
# 模糊反锐化图像增强
def fuzzy_unsharp_masking(img, Ifuzzy, lambd):
ISobel = img.astype(np.float32)
Iprime = ISobel - lambd*Ifuzzy
Iprime = np.clip(Iprime, 0, 255).astype(np.uint8)
return Iprime
# 将图像分成小块
Iblock = block_enhancement(Pinfrared, R)
# Sobel算子检测掌纹主线条结构
magnitude, angle = sobel_detection(Iblock)
# 迭代均值滤波
ksize = (3, 3)
n = 3
ISobel = iterative_blur(magnitude, ksize, n)
# 隶属度函数
Ifuzzy = membership_function(ISobel)
# 模糊反锐化图像增强
lambd = 0.5
Iprime = fuzzy_unsharp_masking(ISobel, Ifuzzy, lambd)
# 显示增强后的掌纹结构图像
cv2.imshow('Enhanced Image', Iprime)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这样就可以避免上述错误出现了。