错误：(-215) _src.type() == CV_8UC1 在函数 equalizeHist 中尝试均衡 float64 图像时答案

【问题标题】：error: (-215) _src.type() == CV_8UC1 in function equalizeHist when trying to equalize a float64 image错误：(-215) _src.type() == CV_8UC1 在函数 equalizeHist 中尝试均衡 float64 图像时
【发布时间】：2017-02-07 11:02:01
【问题描述】：

我正在尝试像这样均衡 1 个单通道图像：

img = cv2.equalizeHist(img)

但由于它是 float64 img，我收到以下错误：

错误：(-215) _src.type() == CV_8UC1 在函数 equalizeHist

我该怎么做？

【问题讨论】：

是否可以选择将其转换为 8UC1？
是 8UC1 的二进制图像，它只会给我黑白像素吗？如果是这样，那么不幸的是，没有。
不，它是 0 到 255 之间的整数，这是 RGB 图像中每个通道的标准范围。取决于您的问题，损失 og 精度是否正常。为什么你有 float64 类型？
在这种情况下如何将其转换为 8UC1？
img.convertTo(dst, CV_8UC1) 是 c++ 语法。不确定python，对不起。确保您的值范围在转换前在 0..255 以内，而不是在 0..1 以内

标签： python opencv numpy

【解决方案1】：

所以基本上直方图均衡适用于灰度图像。所以如果你想在彩色图像上做直方图均衡，你可以使用这个代码。

R, G, B = cv2.split(img)

output1_R = cv2.equalizeHist(R)
output1_G = cv2.equalizeHist(G)
output1_B = cv2.equalizeHist(B)

equ = cv2.merge((output1_R, output1_G, output1_B))

【讨论】：

【解决方案2】：

函数equalizeHist是图像的直方图均衡，只对CV_8UC1类型实现，它是一个单通道8位无符号整数类型。

要将您的图像转换为这种类型，您可以使用函数convertTo 与目标类型（通道数必须相同）。

确保源图像具有正确的值范围，通常浮点图像被解释为 0 = 黑色和 1 = 白色，灰度范围介于两者之间，而整数图像被解释为 0 = 黑色和最大值 =白色（无符号 8 位类型为 255）。因此，您通常必须将源图像乘以 255 以适应范围。函数convertTo 有一个参数可以在转换期间缩放您的值，与手动缩放相比，这可以提高您的速度。

【讨论】：

这个方法convertTo在哪里？它不在cv2afaict
对不起，我只知道c++语法。看看：stackoverflow.com/questions/16162227/…
好的，谢谢我在尝试np.uint8(img)，但我仍然遇到同样的错误。

【解决方案3】：

您也可以使用 .astype(numpy.uint8)。

【讨论】：

【解决方案4】：

初始化图像变量时，不要忘记标志，它为我解决了问题。

img = cv2.imread("my_image.png", 0)

我使用 0 作为标志，因为我使用的是灰度图像。

【讨论】：

【解决方案5】：

读取图像并将其转换为灰色后。使用
img = np.float32(img)

【讨论】：