私は独自の Sobel メソッドを作成することを任されておりcv::Sobel
、OpenCV で見つかったものは使用しません。プログラミングテクニックで見つけたものを実装してみました
ただし、プログラムを実行するとcv::Mat
、エラーがスローされます。誰でも理由がわかりますか?
ソーベル法:
int sobelCorrelation(Mat InputArray, int x, int y, String xory)
{
if (xory == "x") {
return InputArray.at<uchar>(y - 1, x - 1) +
2 * InputArray.at<uchar>(y, x - 1) +
InputArray.at<uchar>(y + 1, x - 1) -
InputArray.at<uchar>(y - 1, x + 1) -
2 * InputArray.at<uchar>(y, x + 1) -
InputArray.at<uchar>(y + 1, x + 1);
}
else if (xory == "y")
{
return InputArray.at<uchar>(y - 1, x - 1) +
2 * InputArray.at<uchar>(y - 1, x) +
InputArray.at<uchar>(y - 1, x + 1) -
InputArray.at<uchar>(y + 1, x - 1) -
2 * InputArray.at<uchar>(y + 1, x) -
InputArray.at<uchar>(y + 1, x + 1);
}
else
{
return 0;
}
}
別の関数で呼び出して処理する:
void imageOutput(Mat image, String path) {
image = imread(path, 0);
Mat dst;
dst = image.clone();
int sum, gx, gy;
if (image.data && !image.empty()){
for (int y = 0; y < image.rows; y++)
for (int x = 0; x < image.cols; x++)
dst.at<uchar>(y, x) = 0.0;
for (int y = 1; y < image.rows - 1; ++y) {
for (int x = 1; x < image.cols - 1; ++x){
gx = sobelCorrelation(image, x, y, "x");
gy = sobelCorrelation(image, x, y, "y");
sum = absVal(gx) + absVal(gy);
if (sum > 255)
sum = 255;
else if (sum < 0)
sum = 0;
dst.at<uchar>(x, y) = sum;
}
}
namedWindow("Original");
imshow("Original", image);
namedWindow("Diagonal Edges");
imshow("Diagonal Edges", dst);
}
waitKey(0);
}
主要:
int main(int argc, char* argv[]) {
Mat image;
imageOutput(image, "C:/Dropbox/2-falling-toast-ted-kinsman.jpg");
return 0;
}
absVal メソッド:
int absVal(int v)
{
return v*((v < 0)*(-1) + (v > 0));
}
実行すると、次のエラーがスローされます。
Unhandled exception at 0x00007FFC9365A1C8 in Miniproject01.exe: Microsoft C++ exception: cv::Exception at memory location 0x000000A780A4F110.
そしてここを指します:
template<typename _Tp> inline
_Tp& Mat::at(int i0, int i1)
{
CV_DbgAssert( dims <= 2 && data && (unsigned)i0 < (unsigned)size.p[0] &&
(unsigned)(i1 * DataType<_Tp>::channels) < (unsigned)(size.p[1] * channels()) &&
CV_ELEM_SIZE1(DataType<_Tp>::depth) == elemSize1());
return ((_Tp*)(data + step.p[0] * i0))[i1];
}
誰かが私が間違っていることについてアドバイスやアイデアを持っているなら、それは大歓迎です!