Funkcja countNonZero daje błąd potwierdzenia w openCV

Question

Próbowałem uzyskać rzut poziomy za pomocą funkcji countNonZero(), jak poniżej.

Mat src = imread(INPUT_FILE, CV_LOAD_IMAGE_COLOR); 
Mat binaryImage = src.clone(); 
cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY); 

Mat horizontal = Mat::zeros(1,binaryImage.cols, CV_8UC1); 

for (int i = 0; i<binaryImage.cols; i++) 
{ 
    Mat roi = binaryImage(Rect(0, 0, 1, binaryImage.rows)); 

    horizontal.at<int>(0,i) = countNonZero(roi); 
    cout << "Col no:" << i << " >>" << horizontal.at<int>(0, i); 
} 

Ale wystąpił błąd w linii wywołującej funkcję countonZero(). Błąd jest następujący.

OpenCV Error: Assertion failed (src.channels() == 1 && func != 0) in cv::countNo 
    nZero, file C:\builds\2_4_PackSlave-win32-vc12-shared\opencv\modules\core\src\st 
    at.cpp, line 549 

Czy ktoś może wskazać błąd?

Answer 1

Assertion src.channels() == 1 oznacza, że ​​obraz powinien mieć 1 kanał, to znaczy, że musi być szara, nie kolorowy. Wywołujesz countNonZero na roi, który jest subimage of binaryImage, który jest klonem src, który jest pierwotnie kolorowy.

Przypuszczam, że chcesz napisać cvtColor(binaryImage, binaryImage, CV_BGR2GRAY);. W tym przypadku ma to sens. Jednak nie widzę, żebyś ponownie używał src gdziekolwiek, więc może nie potrzebujesz tego pośredniego obrazu. Jeśli tak, nie wywołuj "binary", ponieważ "binarny" w wizji komputerowej oznacza zwykle obraz czarno-biały, tylko dwa kolory. Twój obraz jest "szary", ponieważ ma wszystkie odcienie czerni i bieli.

Jeśli chodzi o twoje pierwotne zadanie, Miki ma rację, powinieneś użyć do tego cv::reduce. Dał ci już przykład, jak z niego korzystać.

Answer 2

Przy pomocy BTW można obliczyć rzut poziomy za pomocą reduce podając jako argument CV_REDUCE_SUM.

Minimalny przykład:

Mat1b mat(4, 4, uchar(0)); 
mat(0,0) = uchar(1); 
mat(0,1) = uchar(1); 
mat(1,1) = uchar(1); 

// mat is: 
// 
// 1100 
// 0100 
// 0000 
// 0000 

// Horizontal projection, result would be a column matrix 
Mat1i reducedHor; 
cv::reduce(mat, reducedHor, 1, CV_REDUCE_SUM); 

// reducedHor is: 
// 
// 2 
// 1 
// 0 
// 0 

// Vertical projection, result would be a row matrix 
Mat1i reducedVer; 
cv::reduce(mat, reducedVer, 0, CV_REDUCE_SUM); 

// reducedVer is: 
// 
// 1200 


// Summary 
// 
// 1100 > 2 
// 0100 > 1 
// 0000 > 0 
// 0000 > 0 
// 
// vvvv 
// 1200 

Możesz użyć tego z obrazów takich jak to:

// RGB image 
Mat3b img = imread("path_to_image"); 

// Gray image, contains values in [0,255] 
Mat1b gray; 
cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY); 

// Binary image, contains only 0,1 values 
// The sum of pixel values will equal the count of non-zero pixels 
Mat1b binary; 
threshold(gray, binary, 1, 1, THRESH_BINARY); 

// Horizontal projection 
Mat1i reducedHor; 
cv::reduce(binary, reducedHor, 1, CV_REDUCE_SUM); 

// Vertical projection 
Mat1i reducedVer; 
cv::reduce(binary, reducedVer, 0, CV_REDUCE_SUM);