Question

我正在使用OpenCV kmeans算法来计算某种直方图。

在第一阶段，我将从火车数据中提取一些特征，并将其放入cv :: kmeans函数参数之一。

cv :: kmeans的输出给了我两个不同的输出。

为我的数据计算的标签
中心，在执行cv :: kmeans的过程中计算得出

在下一阶段中，我想为测试数据计算标签，但使用在上一阶段中计算出的一些数据，但是如果我设置KMEANS_USE_INITIAL_LABELS标志并传递在上一阶段中计算出的标签，则会产生带有消息的异常： / p>

错误：（-215：断言失败）（unsigned）_labels.at（i）<（'keans'函数中的K（无符号）K

这是我的cv :: kmeans包装方法

void Kmeans::fit_predict(cv::InputArray in, cv::InputOutputArray out)
{
    // in is and input, my sample/s descriptors 
    // out -> computed labels; in first stage this array is empty

    int flag = cv::KMEANS_PP_CENTERS;

    if (!out.empty()) {
        flag = cv::KMEANS_USE_INITIAL_LABELS;

        cv::Mat m;

        out.copyTo(m);


        std::cout << m; // M has appropriate values, each value is < K(clusters amount) 

    } 

    cv::kmeans(in, _clusters_count, out, _term_criteria, _attempts, flag, _centers);

}

我如何调用kmeans方法（这是我的Kmeans类的一部分）

auto kmeans = std::make_unique<Kmeans>();

cv::Mat my_train_data .......initializing etc...
cv::Mat labels;

std::vector<Sample> test_samples ........initializng etc....


kmeans->fit_predict(my_train_data, labels);


for (auto& s : test_samples) {
   cv::Mat test_labels = labels.clone();

   kmeans->fit_predict(s->getDescriptors(), test_labels); 

   /// Process outputs etc...
}

以下是我正在调用cv :: kmeans的参数

in->上面定义的
_clusters_count->这是我的课程的属性，它是100
输出->上面定义的
_term_criteria->作为我的课程的属性存储，它具有以下值： cv :: TermCriteria（cv :: TermCriteria :: MAX_ITER + cv :: TermCriteria :: EPS，300，0.0001）
flag-> _attempts->属性，它是20
_centers->属性，它具有默认值：cv :: noArray（）

为什么会出现此错误？

使用初始标签会导致OpenCV kmeans出现异常

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