Question

我的matlab代码是：

h = fspecial('average', filterSize);
imageData = imfilter(imageData, h, 'replicate');
bwImg = im2bw(imageData, grayThresh);

cDist=regionprops(bwImg, 'Area');
cDist=[cDist.Area];

opencv代码是：

cv::blur(dst, dst,cv::Size(filterSize,filterSize));
dst = im2bw(dst, grayThresh);

cv::vector<cv::vector<cv::Point> > contours;
cv::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::findContours(dst,contours,hierarchy,CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE);

这是我的image2blackand white功能

cv::Mat AutomaticMacbethDetection::im2bw(cv::Mat src, double grayThresh)
{
    cv::Mat dst;
    cv::threshold(src, dst, grayThresh, 1, CV_THRESH_BINARY);
    return dst; 
}

我在 findContours（） C ++异常中遇到异常：cv :: Exception at memory location 0x0000003F6E09E0A0。

你能解释一下我做错了什么。 dst是cv :: Mat，我一直使用它，它有我的原始值。

这里更新是我的矩阵写入* .txt文件： http://www.filedropper.com/gili

更新2：我添加了{Mamea建议的dst.convertTo(dst,CV_8U);，我不再有例外。但价值观与预期完全不同。

Answer 1

看看这个问题与您遇到的问题类似：Matlab and OpenCV calculate different image moment m00 for the same image。

基本上，链接帖子中的OP试图通过使用{{1}找到所有封闭轮廓的x和y的第0个图像时刻 - 实际上只是该区域在OpenCV中和MATLAB中的findContours。在MATLAB中，可以从regionprops的{{1}}属性访问，并且从MATLAB代码判断，您希望找到相同的数量。

从帖子中可以看出，OpenCV和MATLAB在图像中找到轮廓的方式肯定存在差异。这归结为两个平台都考虑什么是连接像素＆＃34;的方式。 OpenCV仅使用四像素邻域，而MATLAB使用八像素邻域。

因此，您的实施没有任何问题，转换为Area是好的。但是，使用MATLAB和OpenCV找到的两个轮廓之间的区域（最终是连接组件和轮廓本身的总数）并不相同。获得完全相同结果的唯一方法是在黑色图像上手动绘制regionprops找到的轮廓，并直接在此图像上使用8UC1函数。

但是，由于与findContours相比，cv::moments的实现方式不同，平均掩码为偶数，您仍然可能无法沿边框获得相同的结果< / strong>的图像。如果图像边界周围没有重要的轮廓，那么希望这会给你正确的结果。

祝你好运！

OpenCV：findContours异常

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