试图均衡图像时的分割错误

Segmentation error when trying to equalize an image

本文关键字：分割 错误 图像      更新时间：2023-10-16

我一直在阅读有关openCV的信息，并且一直在做一些练习，在这种情况下，我想执行图像均衡，我已经实现了以下代码，但是当我执行它时我收到以下错误：

"分割故障（核心倾倒）"

所以我不知道该是什么。

我要使用的公式是：

均衡

代码如下：

 #include <opencv2/opencv.hpp>
 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 
 #include <stdio.h>
 using namespace cv;
 using namespace std;
 void equalization(cv::Mat &image,cv::Mat &green, int m) {
 Mat eqIm;
 int nl= image.rows; // number of lines
int nc= image.cols * image.channels();
for (int j=0; j<nl; j++) {
    uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
    uchar* data2= green.ptr<uchar>(j);
    uchar* eqIm= green.ptr<uchar>(j);
    for (int i=0; i<nc; i++) {
        eqIm[i]= data[i]+m-data2[i];
    }
 }
 cv::imshow("Image",eqIm);
 imwrite("eqIm.png",eqIm);
 }
float mean(cv::Mat &image){
   cv:Scalar tempVal = mean( image );
   float myMAtMean = tempVal.val[0];
   cout << "The value is " << myMAtMean;
 }
 int main(int argc, char** argv ){
 Mat dst;
 Mat image= cv::imread("img.jpg");
 Mat green= cv::imread("green.jpg");
 cv::imshow("Image",image);
 float m= mean(image);
 equalization(image,green,m);
 cv::namedWindow("Image");
 cv::imshow("Image",image);
 imwrite("equalizated.png",dst);
 waitKey(0);
 return 0;

}

和图像"均衡"的图像

编写的图像

您从未初始化Mat eqIm，因此当您进行cv::imshow("Image", eqIm); imwrite("eqIm.png", eqIm);时，垫子中没有任何内容。https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/core/mat_the_basic_image_image_container/mat_the_basic_image_image_container.html

另外，我应该注意，您有2个eqIm变量。这可能是混乱的一部分。

最后一件事，在您的mean功能中，您可能会获得递归功能。您应该指定您在创建的平均函数（即。 

float mean(cv::Mat &image) {
cv:Scalar tempVal = cv::mean(image);
    float myMAtMean = tempVal.val[0];
    cout << "The value is " << myMAtMean;
    return myMAtMean;
}

以下内容更接近您在均衡功能中寻找的东西。

void equalization(cv::Mat &image, cv::Mat &green, int m) {
    Mat eqIm(image.rows,image.cols,image.type());
    int nl = image.rows; // number of lines
    int nc = image.cols * image.channels();
    for (int j = 0; j<nl; j++) {// j is each row
        for (int ec = 0; ec < nc; ec++) {//ec is each col and channels
                eqIm.data[j*image.cols*image.channels() + ec] = image.data[j*image.cols*image.channels() + ec] + m - green.data[j*image.cols*image.channels() + ec];
        }
    }
    cv::imshow("Image", eqIm);
    imwrite("eqIm.png", eqIm);
}

我做j*image.cols*image.channels()以逐步介绍J线的整个尺寸（列数乘以每个像素的通道数）。

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