OpenCV与cv::FAST有问题

OpenCV Having issues with cv::FAST

本文关键字：FAST 有问题 cv OpenCV      更新时间：2023-10-16

我正在尝试使用开放式CV FAST算法来检测视频源中的角点。方法调用和设置看起来很直接，但我遇到了一些问题。当我尝试使用这个代码

  while(run)
{
    clock_t begin,end;
    img = cvQueryFrame(capture);
    key = cvWaitKey(10);

    cvShowImage("stream",img);
    //Cv::FAST variables
    int threshold=9;
    vector<KeyPoint> keypoints;
    if(key=='a'){
        //begin = clock();

        Mat mat(tempImg);
        FAST(mat,keypoints,threshold,true);
        //end = clock();
        //cout << "n TIME FOR CALCULATION: " << double(diffClock(begin,end)) << "n" ;
    }

我得到这个错误：

OpenCV错误：断言失败（image.data&-image.type（）==CV_8U），未知函数，文件。。。。。。。。\ocv\opencv\src\cvax\cvfast.cpp，第6039行

所以我认为这是图像深度的问题，所以当我添加这个时：

    IplImage* tempImg = cvCreateImage(Size(img->width,img->height),8,1);
        cvCvtColor(img,tempImg,CV_8U);

我得到：

OpenCV错误：通道数不正确（此conv的通道数不错误版本代码），文件。。。。。。。。\ocv\opencv\src\cv\cvcolor.cpp，线路2238

我试过用Mat而不是IplImage来捕捉，但我总是遇到同样的错误。

有什么建议或帮助吗？提前谢谢。

整个文件只是为了让任何人都更容易：

    #include "cv.h"
    #include "cvaux.hpp"
    #include "highgui.h"
    #include <time.h>
    #include <iostream>

    double diffClock(clock_t begin, clock_t end);
    using namespace std;
    using namespace cv;
    int main(int argc, char** argv)
    {
//Create Mat img for camera capture 
IplImage* img;
bool run = true;
CvCapture* capture= 0;
capture = cvCaptureFromCAM(-1);
int key =0;
cvNamedWindow("stream", 1);
while(run)
{
    clock_t begin,end;
    img = cvQueryFrame(capture);
    key = cvWaitKey(10);

    cvShowImage("stream",img);
    //Cv::FAST variables
    int threshold=9;
    vector<KeyPoint> keypoints;
    if(key=='a'){
        //begin = clock();
        IplImage* tempImg = cvCreateImage(Size(img->width,img->height),8,1);
        cvCvtColor(img,tempImg,CV_8U);
        Mat mat(img);
        FAST(mat,keypoints,threshold,true);
        //end = clock();
        //cout << "n TIME FOR CALCULATION: " << double(diffClock(begin,end)) << "n" ;
    }
    else if(key=='x'){
        run= false;
    }
}
cvDestroyWindow( "stream" );
return 0;

}

当您在使用OpenCV API时遇到问题时，请检查源代码中提供的测试/示例：fast.cpp

这种做法非常有用，非常有教育意义。现在，如果你看一下代码，你会注意到图像在调用cv::FAST()之前被转换为灰度：

Mat mat(tempImg);
Mat gray;
cvtColor(mat, gray, CV_BGR2GRAY);
FAST(gray,keypoints,threshold,true);

看起来确实很直接。

您需要更改此

cvCvtColor(img,tempImg,CV_8U);

至

cvCvtColor(img,tempImg,CV_BGR2GRAY);

你可以阅读这个

好运

我开始用以前工作过的代码得到同样的消息，我确信我的Mat是U8灰度级的。事实证明，我试图处理的一张照片已经不在了。所以在我的情况下，这是一个误导性的错误信息。

看看这个示例代码。您正在使用的代码看起来相当过时opencv，在这个示例中，您将发现现在应该如何使用特征检测器。该样本对于几个特征检测器（包括FAST）来说是通用的，所以看起来有点复杂。

http://code.opencv.org/projects/opencv/repository/entry/branches/2.4/opencv/samples/cpp/matching_to_many_images.cpp

您还会在父目录中找到更多示例。

请按照以下代码操作以获得您想要的结果。为了展示一个例子，我只考虑一个图像，但你可以简单地对视频帧使用相同的想法

Mat img = imread("IMG.jpg", IMREAD_UNCHANGED);
if( img.empty())
  {
    cout << "File not available for reading"<<endl;
    return -1;
  }
Mat grayImage;
if(img.channels() >2){
   cvtColor( img, grayImage, CV_BGR2GRAY ); // converting color to gray image
    }
else{
   grayImage =  img;
}
double sigma = 1;
GaussianBlur(grayImage, grayImage, Size(), sigma, sigma); // applying gaussian blur to remove some noise,if present
int thresholdCorner = 40;
vector<KeyPoint> keypointsCorners;
FAST(grayImage,keypointsCorners,thresholdCorner,true); // applying FAST key point detector
if(keypointsCorners.size() > 0){
   cout << keypointsCorners.size() << endl;
}
// Drawing a circle around corners
for( int i = 0; i < keypointsCorners.size(); i++ )
   {
       circle( grayImage, keypointsCorners.at(i).pt, 5,  Scalar(0), 2, 8, 0 );
   }
cv::namedWindow("Display Image");
cv::imshow("Display Image", grayImage);
cvWaitKey(0);
cvDestroyWindow( "Display Image" );
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