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使用している本が古くなっているため、古いバージョンの C を使用しています :( 現在、画像内のオブジェクトを検出するプロジェクトに取り組んでいます。まず、グレースケール画像でガウス平滑化を行い、次にそれを侵食します。その後, しきい値を適用します.今、私は中央を決定するために他の行と比較できるように、幅ごとにいくつの黒いピクセルがあるかを取得しようとしています.これを「for」ループで試していますが、取得し続けていますエラー：

term は 1 つの引数をとる関数として評価されません

#include <highgui.h>
#include <cv.h>
#include <cxcore.h>

int main()
{
    int total,  
        zero,
        width,
        blackpixel;

    IplImage* in = cvLoadImage("Wallet.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    IplImage* gsmooth = cvCreateImage(cvGetSize(in), IPL_DEPTH_8U, 1);
    IplImage* erode = cvCreateImage(cvGetSize(in), IPL_DEPTH_8U, 1);
    IplImage* Iat = cvCreateImage(cvGetSize(in), IPL_DEPTH_8U, 1);
    IplImage* bpixel = cvCreateImage(cvGetSize(in), IPL_DEPTH_8U, 1);

    cvSmooth(in, gsmooth, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0, 0);
    cvErode(gsmooth, erode, NULL, 2);
    cvThreshold(erode, Iat, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);

    total = (Iat->height)*(Iat->width);

    zero = total - cvCountNonZero(Iat);

    printf("Total pixels: %d\nWhite pixels: %d\nBlack pixels: %d\n", total, cvCountNonZero(Iat), zero);

    for(int i = 0; i < Iat->width; i++)
    {
        blackpixel = Iat->width(i);
    }

    cvNamedWindow("Original", 1);
    cvNamedWindow("Gaussian Smoothing", 1);
    cvNamedWindow("Erode", 1);
    cvNamedWindow("Adaptive Threshold", 1);

    cvShowImage("Original", in);
    cvShowImage("Gaussian Smoothing", gsmooth);
    cvShowImage("Erode", erode);
    cvShowImage("Adaptive Threshold", Iat);

    cvWaitKey(0);

    cvReleaseImage(&in);
    cvReleaseImage(&gsmooth);
    cvReleaseImage(&erode);
    cvReleaseImage(&Iat);

    cvDestroyWindow("Original");
    cvDestroyWindow("Gaussian Smoothing");
    cvDestroyWindow("Erode");
    cvDestroyWindow("Adaptive Threshold");
}
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ラインの問題

blackpixel = Iat->width(i);

は間違った構文です。

Iat->width は、整数プロパティである画像の幅を提供します。

私はそのループを気にしません

for(int i = 0; i < Iat->height; i++) 
    {
        blackpixel = Iat->width(i);
    }

特定の行の黒いピクセルの数を計算できます。次のようなものが必要になる場合があります

for(int i = 0; i < Iat->height; i++) // // every row
{
    for(int j = 0; j < Iat->width; j++) // pixels in each row
    {
       // get count pixels here
    }
    // do things with the count for the current row
}

IplImage の代わりに cvMat データ構造を使用している場合、これはより高速になるはずです。

于 2013-07-10T07:05:32.037 に答える