matchShapes 使用灰度图像 opencv

Question

根据 ma​​tchShapes 文档，输入可以是灰度图像或轮廓。但是当我尝试两张灰度图像时，我得到了一个断言失败的错误。经过进一步探索，我从here 发现 Mat 对象必须是一维向量，并且类型为 CV_32FC2 或 CV_32SC2。

使用this 答案，我将图像转换为 CV_32FC2 后的浮点矢量数组。我仍然收到断言错误。

谁能告诉我如何使用 ma​​tchShapes 函数比较两张灰度图像？

更新

错误信息

  OpenCV Error: Assertion failed (contour1.checkVector(2) >= 0 && contour2.checkVector(2) >= 0 && (contour1.depth() == CV_32F || contour1.depth() == CV_32S) && contour1.depth() == contour2.depth()) in matchShapes, file /home/tonystark/Opencv/modules/imgproc/src/contours.cpp, line 1936
  terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception'
  what():  /home/tonystark/Opencv/modules/imgproc/src/contours.cpp:1936: error: (-215) contour1.checkVector(2) >= 0 && contour2.checkVector(2) >= 0 && (contour1.depth() == CV_32F || contour1.depth() == CV_32S) && contour1.depth() == contour2.depth() in function matchShapes

我用的时候

    pkg-config --modversion opencv

它表示版本为 2.4.9

Answer 1

如果我们分解断言消息，它会检查一些东西 --

1. contour1.checkVector(2) >= 0 && contour2.checkVector(2) >= 0
2. contour1.depth() == CV_32F || contour1.depth() == CV_32S
3. contour1.depth() == contour2.depth()

听起来你知道上面的第 2 部分和第 3 部分，所以我会冒险猜测它在第 1 部分中失败了。

根据 OpenCV 文档，checkVector 是一个函数，

如果矩阵是 1 通道 (N x ptdim) 或 ptdim 通道 (1 x N) 或 (N x 1)，则返回 N；否则为负数

不幸的是，这是一条相当神秘的信息。据我了解，它正在检查输入维度的维度——在这种情况下，失败的断言传入 2，并验证其维度是否大于 0。这排除了拥有空数组的可能性，并验证了另一个维度存在。 TLDR；它正在检查输入是否是一个足够维度的一维数组。

我猜你的错误是传入点向量向量的结果——相反，你必须一次将一个“形状”传递给matchShapes，即点向量

这里有一个小测试用例，虽然不是特别有趣，但应该可以毫无问题地运行 --

#include <cstdlib>
#include <ctime>    
#include <iostream> 
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(int argc, char* argv[]) {

    std::srand(std::time(0));

    std::vector<cv::Point> random_pointsA;
    for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
      auto rand_x = std::rand() % 255; 
      auto rand_y = std::rand() % 255; 
      random_pointsA.emplace_back(rand_x, rand_y);
    }

    std::vector<cv::Point> random_pointsB;
    for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
      auto rand_x = std::rand() % 255; 
      auto rand_y = std::rand() % 255; 
      random_pointsB.emplace_back(rand_x, rand_y);
    }

    auto match_val = cv::matchShapes(random_pointsA, random_pointsB, CV_CONTOURS_MATCH_I1, 0);
    std::cout << "match val: " << match_val << std::endl;
}