OPEN CV image.at<Vec3b>(b,a) 第二次运行时while循环中的函数错误

Question

我的代码使用 OPENCV 进行图像处理，我想随机创建一组白色点的特征。程序在运行内部 WHILE LOOP SECOND TIME 时导致 Assertion failed 错误。我已经对该程序进行了评论和测试，以找出问题所在。我发现 image.at(b,a) 部分代码存在问题。第二次运行失败。虽然它第一次运行得非常好。
如果我在内部 while 循环中使用常量值而不是变量 b,a 运行代码，或者使用 (j,j) 变量运行代码。我用 fout 打印了一些调试语句。我还附上了 .txt 文件输出以帮助您了解正在发生的事情。

从 TXT 文件开始输出

while 循环的开始

在while循环中

在while循环之外

[255, 255, 255]404 1173 while循环开始

在while循环中

TXT 文件输出结束

很奇怪。请帮我解决这个问题！ 我正在粘贴我的代码：

int main() {
    int i = 0;
    int a;
    ofstream fout("test.txt");
    int b;
    int j = 0;
    cv::Mat img;
    cv::Scalar* scalar_low;
    cv::Scalar* scalar_up;
    cv::Mat newimg;
    cv::Mat img2;
    stringstream ss;
    string s;
    scalar_low = new cv::Scalar(0, 30, 60);
    scalar_up = new cv::Scalar(20, 150, 255);
    int imgwidth;
    int imgheight;
    srand(112);
    while (j <= 45)
    {
    s="imagedata\\test"+ to_string(j);    
    s+=".jpg";
    img=imread(s);    
    cvtColor(img, img2, CV_BGR2HSV, 0);
    inRange(img2, *scalar_low, *scalar_up, newimg);            
    s="imagedata\\result"+ to_string(j);
    s+=".jpg";
    imwrite(s, newimg);
    imgwidth = newimg.cols;
    imgheight = newimg.rows;
    i = 0;
    while (i <= 499)
    {
        a = 0;
        b = 0;
               fout << "start of while loop \n";

            while ((newimg.at<Vec3b>(b,a) == Vec3b(0,0,0)))    
            {
                fout << "inside the while loop \n"
                a = rand() % imgwidth;
                b = rand() % imgheight;

            }
            fout << "outside the while loop \n"; 
            fout << a;
            fout << " ";
            fout << b;
            fout << " ";
            i++;

        }

        j++;
        fout << "\n";

    }


}

Answer 1

我正在尝试从过滤后的图像中构建一个随机的特征点集，这些点是白色的。这需要我随机生成点并检查它们是否是白色的

您不需要在正确的图像范围内生成随机点，并检查原始图像中的像素是否为白色。

你可以：

• 获取掩码中的所有白色像素，使用findNonZero
• 随机洗牌这些点，std::random_shuffle
• 保持第一N洗牌点

蒙面图片：

随机采样N掩码中的白点：

代码：

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat3b img = imread("path_to_image");

    Mat3b hsv;
    cvtColor(img, hsv, COLOR_BGR2HSV);

    Mat1b mask;
    inRange(hsv, Scalar(0, 30, 60), Scalar(20, 150, 255), mask);

    // Get all white points in mask
    vector<Point> pts;
    findNonZero(mask, pts);

    int N = 1000; // number of random points to keep
    N = min(N, int(pts.size())); // not more than the actual white pixels

    // Random shuffle of white points
    random_shuffle(pts.begin(), pts.end());

    // Random subset of N white points in mask
    vector<Point> my_random_points(pts.begin(), pts.begin() + N);

    // Create a black image
    Mat1b random_in_mask(mask.rows, mask.cols, uchar(0));

    // Set selected random points to white
    for (const Point& pt : my_random_points)
    {
        random_in_mask(pt) = uchar(255);
    }

    imshow("Mask", mask);
    imshow("Random in Mask", random_in_mask);

    waitKey();

    return 0;
}

Answer 2

编辑： InRange 将newimg 的类型设为uchar 或CV_8U，因此将条件更改为：

newimg.at<uchar>(a,b) == (uchar) 0

将解决问题。根据下面的 cmets 更新了我的答案。

根据this，row是维度0，也就是宽度。在at<>(i,j) 中，i 沿维度 0 j 沿维度 1。您的图像可能是矩形的，因此您的第二对 rand()-s 结果导致错误的 a,b-s。

编辑：在你的代码中你有

while ((newimg.at<Vec3b>(b,a) == Vec3b(0,0,0)))    
{
     fout << "inside the while loop \n"
     a = rand() % imgwidth;
     b = rand() % imgheight;
}

改成

while ((newimg.at<Vec3b>(b,a) == Vec3b(0,0,0)))    
{
     fout << "inside the while loop \n"
     a = rand() % imgheight;
     b = rand() % imgwidth;
}

或者

while ((newimg.at<Vec3b>(a,b) == Vec3b(0,0,0)))    
{
     fout << "inside the while loop \n"
     a = rand() % imgwidth;
     b = rand() % imgheight;
}

我是说这应该有效，而不是它会。

编辑#2：解释

你有一张像这样的图片，例如：

-----------
|         |
|         |
|         |
|         |
|         |
|         |
-----------

但是 a 和 be with at(b,a) 使用顺序会创建一个不同的矩形，所以：

------------------
|         |      |
|         |   2  |
|     1   |      |
|---------|-------
|         |
|         |
-----------

您的第一对随机数已生成到 (1) 位置，而第二对不在图像上。您没有使用srand(time(NULL));，因此您的随机数在每次运行时都是相同的。