Question

使用开放式CV的remap函数处理不同类型的源图像会给我带来一些有趣的结果。

以下类型可以正常工作：CV_8UC1，CV_16UC1，CV_16SC1，CV_32FC1，CV_64FC1。

给我一个错误的两种类型是：CV_8SC1，CV_32SC1。

有趣的部分是CV_16SC1在工作，而CV_8SC1在不工作。

有人为什么会发生这种情况吗？

这是我使用的代码：

cv::Mat remapX, remapY;
remapX.create(output_cv_mat.rows, output_cv_mat.cols, CV_32FC1);
remapY.create(output_cv_mat.rows, output_cv_mat.cols, CV_32FC1);

for(int x = 0; x < remapX.cols; x++) //Column iteration
{ 
    for(int y = 0; y < remapX.rows; y++) //Row iteration
    {                                   
        remapX.at<float>(y, x) = (float)(x);
        remapY.at<float>(y, x) = (float)(remapX.rows - y);
    }
}

cv::remap(source_cv_mat, output_cv_mat, remapX, remapY, cv::INTER_LINEAR, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar(0, 0, 0));

代码使用源cv :: Mat（我正在尝试的类型）并输出cv :: Mat。我创建了地图X和Y，在循环中使用它们，然后完成remap函数。

这两种类型的错误是：

抛出'cv :: Exception'实例后调用

terminate what（）：OpenCV（4.0.1-dev）/home/aljaz/opencv_build/opencv/modules/imgproc/src/imgwarp.cpp:1805：error：（-215：Assertion failed）ifunc！= 0 in function'remap '

Answer 1

如果您查看cv :: remap的代码，则可以看到以下对具有插值类型的兼容数据类型的检查：

    static RemapNNFunc nn_tab[] =
    {
        remapNearest<uchar>, remapNearest<schar>, remapNearest<ushort>, remapNearest<short>,
        remapNearest<int>, remapNearest<float>, remapNearest<double>, 0
    };

    static RemapFunc linear_tab[] =
    {
        remapBilinear<FixedPtCast<int, uchar, INTER_REMAP_COEF_BITS>, RemapVec_8u, short>, 0,
        remapBilinear<Cast<float, ushort>, RemapNoVec, float>,
        remapBilinear<Cast<float, short>, RemapNoVec, float>, 0,
        remapBilinear<Cast<float, float>, RemapNoVec, float>,
        remapBilinear<Cast<double, double>, RemapNoVec, float>, 0
    };

因此，尽管最近邻插值允许使用带符号的char类型，但双线性插值并非如此。所有组合均未实现。

可以与OpenCV一起使用的IPP（用于图像处理的Intel库）不允许签名char操作：https://software.intel.com/en-us/ipp-dev-reference-remap。据我了解，英特尔在性能方面没有意义的情况下不提供此类实现（即，它们未提供将函数内部的8s转换为16s，计算某些内容并转换回8s的功能）。此外，支持数据类型，插值类型，通道数量的所有组合肯定需要做一些工作，因此专注于最常用的类型也很好。

如果您没有绝对需要使用整数的性能瓶颈，我建议将其转换为float。另外，对于整数，您还必须注意量化。

当您收到“断言”错误时，通常是因为您不符合预期/实现的输入数据类型或形状（图像大小/通道数）。

希望这会有所帮助！

将开放式CV的重映射功能与类型为CV_8SC1的源图像一起使用

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