使用cv2.equalizeHist时出错

Question

我正在尝试使用以下代码来均衡灰度图像的直方图：

import cv2
im = cv2.imread("myimage.png")
eq = cv2.equalizeHist(im)

引发以下异常：

error: (-215) CV_ARE_SIZES_EQ(src, dst) && CV_ARE_TYPES_EQ(src, dst) && CV_MAT_TYPE(src->type) == CV_8UC1 in function cvEqualizeHist

opencv的版本为2.4.2

任何猜测？

Answer 1

cv2.equalizeHist仅适用于灰度（1通道）图像。之一：

im = cv2.imread("myimage.png", 0)        # load as grayscale

或：

im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # or convert

Answer 2

我遇到了同样的错误，这是解决方法：

1. 感谢：zwep（Error using cv2.equalizeHist）和 Reti43（Conversion of image type int16 to uint8）

2. 错误

错误是因为数组的dtype如zwep所说。 但是我们不能只使用img.astype(np.uint8)或np.uint8(img)；它将改变图像。这是结果。

• 原始图像（img）：

plt.imshow(np.uint8(img),cmap=plt.cm.gray)

1. 解决方案

   img1=np.uint8(cv2.normalize(img, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX))
   plt.imshow(cv2.equalizeHist(img1),cmap=plt.cm.gray)
   

PS：MRI的自适应直方图均衡效果更好。

clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
plt.imshow(clahe.apply(img1),cmap=plt.cm.gray)

Answer 3

如果其他人偶然发现了这个，但已经在使用灰度（$ M \次N $）ndarrays ......还有其他问题。

当您使用cv2.imread()时，它会使用dtype=np.uint8将图像作为numpy ndarray读入。但是，当我使用任何其他方法时，它可以存储为dtype=np.uint16，这将触发以下警告

OpenCV Error: Assertion failed (_src.type() == (((0) & ((1 << 3) - 1)) + (((1)-1) << 3))) in cv::equalizeHist, file C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\histogram.cpp, line 3913
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
cv2.error: C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\histogram.cpp:3913: error: (-215) _src.type() == (((0) & ((1 << 3) - 1)) + (((1)-1) << 3)) in function cv::equalizeHist

解决方案：

img_int8 = img.astype(np.uint8)

编辑：虽然可能做错了...因为输出现在在某些转换情况下会产生奇怪的结果。