c++ - 尝试均衡图像时出现分割错误

Question

我一直在阅读有关 opencv 的资料，并且一直在做一些练习，在这种情况下，我想执行图像均衡，我已经实现了以下代码，但是当我执行它时，出现以下错误:

“段错误(核心已转储)”

所以我不知道该交什么。

我尝试使用的公式如下:

equalization

代码如下:

 #include <opencv2/opencv.hpp>
 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 
 #include <stdio.h>

 using namespace cv;
 using namespace std;

 void equalization(cv::Mat &image,cv::Mat &green, int m) {
 Mat eqIm;
 int nl= image.rows; // number of lines

int nc= image.cols * image.channels();
for (int j=0; j<nl; j++) {

    uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
    uchar* data2= green.ptr<uchar>(j);
    uchar* eqIm= green.ptr<uchar>(j);

    for (int i=0; i<nc; i++) {

        eqIm[i]= data[i]+m-data2[i];

    }
 }
 cv::imshow("Image",eqIm);
 imwrite("eqIm.png",eqIm);
 }

float mean(cv::Mat &image){
   cv:Scalar tempVal = mean( image );
   float myMAtMean = tempVal.val[0];
   cout << "The value is " << myMAtMean;
 }

 int main(int argc, char** argv ){
 Mat dst;
 Mat image= cv::imread("img.jpg");
 Mat green= cv::imread("green.jpg");

 cv::imshow("Image",image);
 float m= mean(image);

 equalization(image,green,m);
 cv::namedWindow("Image");
 cv::imshow("Image",image);
 imwrite("equalizated.png",dst);
 waitKey(0);
 return 0;

并且写入的图像“Equalization.png”不包含任何内容

Answer 1

您从未初始化过 Mat eqIm，所以当您执行 cv::imshow("Image", eqIm); imwrite("eqIm.png", eqIm); 垫子上什么都没有。 https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/core/mat_the_basic_image_container/mat_the_basic_image_container.html

此外，我应该注意到您有 2 个 eqIm 变量。这可能是混淆的一部分。

最后一件事，在您的 mean 函数中，您最终可能会得到一个递归函数。您应该在您创建的均值函数中指定您正在使用的均值函数，即

float mean(cv::Mat &image) {
cv:Scalar tempVal = cv::mean(image);
    float myMAtMean = tempVal.val[0];
    cout << "The value is " << myMAtMean;
    return myMAtMean;
}

以下内容更接近您在均衡功能中寻找的内容。

void equalization(cv::Mat &image, cv::Mat &green, int m) {
    Mat eqIm(image.rows,image.cols,image.type());
    int nl = image.rows; // number of lines
    int nc = image.cols * image.channels();
    for (int j = 0; j<nl; j++) {// j is each row
        for (int ec = 0; ec < nc; ec++) {//ec is each col and channels
                eqIm.data[j*image.cols*image.channels() + ec] = image.data[j*image.cols*image.channels() + ec] + m - green.data[j*image.cols*image.channels() + ec];
        }
    }
    cv::imshow("Image", eqIm);
    imwrite("eqIm.png", eqIm);
}

我执行 j*image.cols*image.channels() 来遍历 j 行的整个大小(列数乘以每个像素的 channel 数)。