Question

我使用的是旧版本的C，因为我使用的书已经过时了:(目前，我正在研究一个项目来检测图像中的对象。首先，我在灰度图像上进行高斯平滑处理，然后对其进行侵蚀之后，我应用阈值。现在我试图获得每个宽度有多少黑色像素，这样我就可以将它与其他行进行比较以确定中心。我在'for'循环中尝试这个，但是，我我一直在收到错误：

术语不会评估为带有1个参数的函数

#include <highgui.h>
#include <cv.h>
#include <cxcore.h>

int main()
{
    int total,  
        zero,
        width,
        blackpixel;

    IplImage* in = cvLoadImage("Wallet.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    IplImage* gsmooth = cvCreateImage(cvGetSize(in), IPL_DEPTH_8U, 1);
    IplImage* erode = cvCreateImage(cvGetSize(in), IPL_DEPTH_8U, 1);
    IplImage* Iat = cvCreateImage(cvGetSize(in), IPL_DEPTH_8U, 1);
    IplImage* bpixel = cvCreateImage(cvGetSize(in), IPL_DEPTH_8U, 1);

    cvSmooth(in, gsmooth, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0, 0);
    cvErode(gsmooth, erode, NULL, 2);
    cvThreshold(erode, Iat, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);

    total = (Iat->height)*(Iat->width);

    zero = total - cvCountNonZero(Iat);

    printf("Total pixels: %d\nWhite pixels: %d\nBlack pixels: %d\n", total, cvCountNonZero(Iat), zero);

    for(int i = 0; i < Iat->width; i++)
    {
        blackpixel = Iat->width(i);
    }

    cvNamedWindow("Original", 1);
    cvNamedWindow("Gaussian Smoothing", 1);
    cvNamedWindow("Erode", 1);
    cvNamedWindow("Adaptive Threshold", 1);

    cvShowImage("Original", in);
    cvShowImage("Gaussian Smoothing", gsmooth);
    cvShowImage("Erode", erode);
    cvShowImage("Adaptive Threshold", Iat);

    cvWaitKey(0);

    cvReleaseImage(&in);
    cvReleaseImage(&gsmooth);
    cvReleaseImage(&erode);
    cvReleaseImage(&Iat);

    cvDestroyWindow("Original");
    cvDestroyWindow("Gaussian Smoothing");
    cvDestroyWindow("Erode");
    cvDestroyWindow("Adaptive Threshold");
}

Answer 1

首先，在使用像“Learining OpenCV”这样过时的书时，不要害怕使用C++ API，因为这些概念仍然相关。如果您理解这个想法，那么转换为C++ API并不难，而且这是一个很好的练习，因为您不能只复制粘贴代码。我用这种方式学习了OpenCV，我认为它有效：）。

使用C ++ API，它就像

一样简单

cv::Mat zeros = cv::Mat::zeros(Iat.size());
cv::Mat blackPixels = (Iat == zeros);
int blackPixelsCount = blackPixels.total();

Answer 2

行中的问题

blackpixel = Iat->width(i);

是错误的语法。

Iat-＆gt; width将为您提供图像的宽度，即整数属性。

我不认为循环

for(int i = 0; i < Iat->height; i++) 
    {
        blackpixel = Iat->width(i);
    }

可以计算给定行中的黑色像素数。你可能需要像

这样的东西

for(int i = 0; i < Iat->height; i++) // // every row
{
    for(int j = 0; j < Iat->width; j++) // pixels in each row
    {
       // get count pixels here
    }
    // do things with the count for the current row
}

如果您使用的是cvMat数据结构而不是IplImage，那么这应该更快。

计算黑色像素

2 个答案: