Question

根据 matchShapes 文档，输入可以是灰度图像或轮廓。但是当我尝试两个灰度图像时，我得到了一个断言失败的错误。经过进一步的探索，我从here发现Mat对象必须是一维向量，类型为CV_32FC2或CV_32SC2。

使用this答案，我将图像转换为CV_32FC2后将其转换为float的矢量数组。我仍然得到一个断言错误。

有谁能告诉我如何使用 matchShapes 功能比较2个灰度图像？

更新

错误消息

  OpenCV Error: Assertion failed (contour1.checkVector(2) >= 0 && contour2.checkVector(2) >= 0 && (contour1.depth() == CV_32F || contour1.depth() == CV_32S) && contour1.depth() == contour2.depth()) in matchShapes, file /home/tonystark/Opencv/modules/imgproc/src/contours.cpp, line 1936
  terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception'
  what():  /home/tonystark/Opencv/modules/imgproc/src/contours.cpp:1936: error: (-215) contour1.checkVector(2) >= 0 && contour2.checkVector(2) >= 0 && (contour1.depth() == CV_32F || contour1.depth() == CV_32S) && contour1.depth() == contour2.depth() in function matchShapes

当我使用

时

    pkg-config --modversion opencv

它说版本为2.4.9

Answer 1

如果我们打破断言消息，它会检查一些事情 -

contour1.checkVector(2) >= 0 && contour2.checkVector(2) >= 0
contour1.depth() == CV_32F || contour1.depth() == CV_32S
contour1.depth() == contour2.depth()

听起来你知道上面的第2部分和第3部分，所以我猜测它在第1部分失败了。

根据OpenCV文档，checkVector是一个

如果矩阵是1通道（N x ptdim）或ptdim通道（1 x N）或（N x 1），则
返回N;否则为负数

不幸的是，这是一个相当神秘的信息。据我了解，它检查输入维度的维度 - 在这种情况下，失败的断言传入2，并验证其维度大于0.这排除了有一个空数组的可能性，并验证其他维度是否存在。 TLDR;它检查输入是否是足够维度的一维数组。

我猜你的错误是传递点矢量矢量的结果 - 相反，你必须传递一个单一的形状＆＃39;在matchShapes的时间，即点矢量

这是一个小小的测试用例，虽然不是特别有趣，但应该没有问题 -

#include <cstdlib>
#include <ctime>    
#include <iostream> 
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(int argc, char* argv[]) {

    std::srand(std::time(0));

    std::vector<cv::Point> random_pointsA;
    for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
      auto rand_x = std::rand() % 255; 
      auto rand_y = std::rand() % 255; 
      random_pointsA.emplace_back(rand_x, rand_y);
    }

    std::vector<cv::Point> random_pointsB;
    for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
      auto rand_x = std::rand() % 255; 
      auto rand_y = std::rand() % 255; 
      random_pointsB.emplace_back(rand_x, rand_y);
    }

    auto match_val = cv::matchShapes(random_pointsA, random_pointsB, CV_CONTOURS_MATCH_I1, 0);
    std::cout << "match val: " << match_val << std::endl;
}

matchShapes使用灰度图像opencv

1 个答案: