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countNonZero関数はopenCVでアサーションエラーを出します

以下のようにcountNonZero（）関数を使用して水平投影を取得しようとしました。

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);
}

しかし、countonZero（）関数を呼び出す行でエラーが発生しました。エラーは次のとおりです。

    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

誰かが間違いを指摘できますか？

c++opencvassertionprojection-matrix
11
Samitha Chathuranga

アサーションsrc.channels() == 1は、画像に1つのチャネルが必要であることを意味します。つまり、画像は色ではなく灰色である必要があります。 countNonZeroのサブイメージであるroiでbinaryImageを呼び出しています。これは、元々色付けされているsrcのクローンです。

cvtColor(binaryImage, binaryImage, CV_BGR2GRAY);を書きたいと思います。この場合、それは理にかなっています。ただし、srcを再び使用していることはないので、おそらくこの中間イメージは必要ありません。コンピュータビジョンの「バイナリ」は通常、2色のみの白黒画像を表すため、この場合は「バイナリ」とは呼ばないでください。すべての色合いが黒と白であるため、画像は「灰色」です。

元のタスクに関しては、Mikiは正しいので、cv::reduceを使用する必要があります。彼はすでにそれを使用する方法の例をあなたに与えました。

16
Mikhail

ところで、引数としてreduceを使用して水平投影を計算できますCV_REDUCE_SUM。

最小限の例：

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

次のような画像でこれを使用できます。

// 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);
0
Miki