No implementation found for long org.opencv.core.Mat.n_Mat(int, int, int) (tried Java_org_opencv_core_Mat_n_1Mat and Java_org_opencv_core_Mat_n_1Mat__III)

时间: 2023-05-21 12:05:59 浏览: 195
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opencv_contrib + opencv 编译so 库及使用native方法 opencv.zip

这个问题的意思是 OpenCV 库的 Mat 类在某些情况下无法找到它的实现。这可能是因为您没有正确配置 OpenCV 库或缺少必要的依赖项。您需要检查您的代码和配置以确保符合 OpenCV 库的要求。同时，您可以尝试重新安装 OpenCV 库或更新其版本，以获得更好的支持。
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#ifndef _OPENCV_FACE_PROCESS_H_ #define _OPENCV_FACE_PROCESS_H_ #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/objdetect.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/face.hpp" #include <semaphore.h> #include "type.h" using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::face; #define FRONTAL_TACE_HAAR_XML "resource/haarcascade_frontalface_alt.xml" class face_detect { public: face_detect(void); int face_detect_init(void); void face_detect_deinit(void); public: uint8_t *frame_buf; uint32_t frame_size; sem_t detect_sem; CascadeClassifier face_cascade; }; class face_recogn { private: public: face_recogn(void); int face_recogn_init(void); void face_recogn_deinit(void); public: Ptr<LBPHFaceRecognizer> mod_LBPH; Mat face_mat; sem_t recogn_sem; int recogn_avalid; // 0-unavaliable 1-avalidiable }; int face_database_train(void); int opencv_put_frame_detect(uint8_t *buf, int len); int opencv_get_frame_detect(uint8_t *buf, int size); int start_face_process_task(void); #endif // _OPENCV_FACE_PROCESS_H_

首先是一些头文件的引用，包括OpenCV的core、objdetect、imgproc、highgui和face模块，以及一些其他需要的头文件。 然后是一些命名空间的声明，使用std、cv和cv::face命名空间。 接下来是一些宏定义，定义了...

怎么修改以下问题，代码怎么修改OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cv::cvtColor, file C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp, line 8000 Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp:8000: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor代码如下public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); opencv_core.Mat grayMat = new opencv_core.Mat(); opencv_imgproc.cvtColor(mat, grayMat, opencv_imgproc.COLOR_BGR2GRAY); if (0 == plateDetect.plateDetect(grayMat, matVector)) { if (matVector.size() > 0) { String[] plates = new String[matVector.size()]; for (int i = 0; i < matVector.size(); i++) { plates[i] = cr.charsRecognise(matVector.get(i)); } return plates; } } return null; }public static String[] multiPlateRecognise(String imgPath) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPath); return multiPlateRecognise(src); }

这个错误是因为输入的图像的通道数不等于3或4，而在该代码中，cvtColor函数只能处理3或4通道的图像。因此，需要检查输入的图像是否为正确的格式。如果图像是灰度图像，则需要使用CV_GRAY2BGR或CV_GRAY2RGBA将...

修改代码，消除错误，错误如下：OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cv::cvtColor, file C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp, line 8000 Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp:8000: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor代码如下cvtColor(src_blur, src_gray, CV_RGB2GRAY); if (debug) { opencv_imgcodecs.imwrite("D:\\PlateLocate\\"+"gray"+".jpg", src_gray); System.out.println("灰度"+"D:\\PlateLocate\\"+"gray"+".jpg"); } public int plateDetect(final Mat src, Vector<Mat> resultVec) { //车牌定位 Vector<Mat> matVec = plateLocate.plateLocate(src); if (0 == matVec.size()) { return -1; } //车牌判断 if (0 != plateJudge.plateJudge(matVec, resultVec)) { return -2; } if (getPDDebug()) { int size = (int) resultVec.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { Mat img = resultVec.get(i); //车牌定位图片 String str = "D:\\PlateLocate\\carPlateLocation.jpg"; System.out.println("车牌定位图片"+str); opencv_imgcodecs.imwrite(str, img); } } return 0; } public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); if (0 == plateDetect.plateDetect(mat, matVector)) { CharsRecognise cr = new CharsRecognise(); String[] results = new String[matVector.size()]; for (int i = 0; i < matVector.size(); ++i) { String result = cr.charsRecognise(matVector.get(i)); results[i] = result; } return results; } return null; } public static String[] multiPlateRecognise(String imgPath) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPath); return multiPlateRecognise(src); } public static void main(String[] args) { // 多张车牌图片路径 String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg", "res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg", "res/general_test/京A88731.jpg"}; int sum = imgPaths.length; // 总共处理的图片数量 int errNum = 0; // 识别错误的数量 int sumTime = 0; // 总耗时 long longTime = 0; // 最长处理时长 for (int i = 0; i < sum; i++) { opencv_cor

The error "OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cv::cvtColor" indicates that the input image to the cvtColor function is not in the correct format. The function requires an image ...

改变通道数，代码如何修改public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); if (0 == plateDetect.plateDetect(mat, matVector)) { if (matVector.size() > 0) { //字符分割与识别 return new String[]{cr.charsRecognise(matVector.get(0))}; } } return null;public static void main(String[] args) { // 多张车牌图片路径 String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg", "res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg", "res/general_test/京A88731.jpg"}; int sum = imgPaths.length; // 总共处理的图片数量 int errNum = 0; // 识别错误的数量 int sumTime = 0; // 总耗时 long longTime = 0; // 最长处理时长 for (int i = 0; i < sum; i++) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPaths[i]); String[] ret = multiPlateRecognise(src); long now = System.currentTimeMillis(); System.err.println(Arrays.toString(ret)); long s = System.currentTimeMillis() - now; if (s > longTime) { longTime = s; } sumTime += s; boolean flag =false;//是否有一个车牌号识别错误 for (String plate:ret) { if (plate == null) { continue; } String targetPlate = getTargetPlate(imgPaths[i]); if (!plate.equals(targetPlate)){ flag = true; break; } } if (flag) { errNum++; } } BigDecimal errSum = new BigDecimal(errNum); BigDecimal sumNum = new BigDecimal(sum); BigDecimal c = sumNum.subtract(errSum).divide(sumNum,2, RoundingMode.HALF_UP).multiply(new BigDecimal(100)); System.err.println("总耗时：" + sumTime + "ms,平均处理时长：" + sumTime/sum + "ms,错误数量：" + errNum + "，正确识别率：" + c + "%"); } }

opencv_core.Mat grayMat = new opencv_core.Mat(); opencv_imgproc.cvtColor(mat, grayMat, opencv_imgproc.COLOR_BGR2GRAY); 这里使用了OpenCV提供的cvtColor方法将BGR图像转换为灰度图像。接下来，将...

主函数main如何写才能识别多张车牌public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); if (0 == plateDetect.plateDetect(mat, matVector)) { CharsRecognise cr = new CharsRecognise(); String[] results = new String[matVector.size()]; for (int i = 0; i < matVector.size(); ++i) { String result = cr.charsRecognise(matVector.get(i)); results[i] = result; } return results; } return null; }主函数如下： public static void main(String[] args) { //使用了以下算法 //基于模板匹配的字符识别算法 //二值化算法 //边缘检测算法 //形态学操作 //直方图均衡化算法 //训练分类模型算法 //原图 int sum = imgPaths.length; int errNum = 0; int sumTime = 0; long longTime = 0; String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg","res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg"}; opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPath); String ret = Arrays.toString(multiPlateRecognise(src)); long now = System.currentTimeMillis(); System.err.println(ret); long s = System.currentTimeMillis() - now; if (s > longTime) { longTime = s; } sumTime += s; System.out.println("识别车牌" + ret); if (!"苏EUK722".equals(ret)) { errNum++; } if (!"苏AOCP56".equals(ret)) { errNum++; } if (!"沪BS781".equals(ret)) { errNum++; } BigDecimal errSum = new BigDecimal(errNum); BigDecimal sumNum = new BigDecimal(sum); BigDecimal c = sumNum.subtract(errSum).divide(sumNum).multiply(new BigDecimal(100)); System.err.println("总耗时：" + sumTime + "ms,平均处理时长：" + sumTime / sum + "ms,错误数量：" + errNum + "，正确识别率：" + c + "%"); } }

opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPaths[i]); String ret = Arrays.toString(multiPlateRecognise(src)); long now = System.currentTimeMillis(); System.err.println(ret); long s = System...
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