countNonZero function dà un errore di asserzione in openCV

Question

Ho provato ad ottenere la proiezione orizzontale usando la funzione countNonZero() come sotto.

Mat src = imread(INPUT_FILE, CV_LOAD_IMAGE_COLOR); 
Mat binaryImage = src.clone(); 
cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY); 

Mat horizontal = Mat::zeros(1,binaryImage.cols, CV_8UC1); 

for (int i = 0; i<binaryImage.cols; i++) 
{ 
    Mat roi = binaryImage(Rect(0, 0, 1, binaryImage.rows)); 

    horizontal.at<int>(0,i) = countNonZero(roi); 
    cout << "Col no:" << i << " >>" << horizontal.at<int>(0, i); 
} 

Ma si è verificato un errore nella riga della funzione chiamata countonZero(). L'errore è il seguente.

OpenCV Error: Assertion failed (src.channels() == 1 && func != 0) in cv::countNo 
    nZero, file C:\builds\2_4_PackSlave-win32-vc12-shared\opencv\modules\core\src\st 
    at.cpp, line 549 

Qualcuno può indicare l'errore?

Answer 1

Asserzione src.channels() == 1 significa che l'immagine dovrebbe avere 1 canale, vale a dire che deve essere grigio, non colorato. Stai chiamando countNonZero su roi, che è una sottoimmagine di binaryImage, che è un clone di src, che è originariamente colorato.

Suppongo che volessi scrivere cvtColor(binaryImage, binaryImage, CV_BGR2GRAY);. In questo caso ha senso. Tuttavia, non ti vedo più usando lo src, quindi forse non hai bisogno di questa immagine intermedia. Nel caso in cui lo fai, non chiamare "binario", poiché "binario" in computer vision solitamente significa immagine in bianco e nero, solo due colori. La tua immagine è "grigia", poiché ha tutte le sfumature del bianco e nero.

Per quanto riguarda l'attività originale, Miki ha ragione, è necessario utilizzare cv::reduce per questo. Ti ha già dato un esempio su come usarlo.

Answer 2

BTW, è possibile calcolare la proiezione orizzontale utilizzando reduce fornendo come argomento CV_REDUCE_SUM.

Un esempio minimo:

Mat1b mat(4, 4, uchar(0)); 
mat(0,0) = uchar(1); 
mat(0,1) = uchar(1); 
mat(1,1) = uchar(1); 

// mat is: 
// 
// 1100 
// 0100 
// 0000 
// 0000 

// Horizontal projection, result would be a column matrix 
Mat1i reducedHor; 
cv::reduce(mat, reducedHor, 1, CV_REDUCE_SUM); 

// reducedHor is: 
// 
// 2 
// 1 
// 0 
// 0 

// Vertical projection, result would be a row matrix 
Mat1i reducedVer; 
cv::reduce(mat, reducedVer, 0, CV_REDUCE_SUM); 

// reducedVer is: 
// 
// 1200 


// Summary 
// 
// 1100 > 2 
// 0100 > 1 
// 0000 > 0 
// 0000 > 0 
// 
// vvvv 
// 1200 

È possibile utilizzare questo con le vostre immagini come questa:

// RGB image 
Mat3b img = imread("path_to_image"); 

// Gray image, contains values in [0,255] 
Mat1b gray; 
cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY); 

// Binary image, contains only 0,1 values 
// The sum of pixel values will equal the count of non-zero pixels 
Mat1b binary; 
threshold(gray, binary, 1, 1, THRESH_BINARY); 

// Horizontal projection 
Mat1i reducedHor; 
cv::reduce(binary, reducedHor, 1, CV_REDUCE_SUM); 

// Vertical projection 
Mat1i reducedVer; 
cv::reduce(binary, reducedVer, 0, CV_REDUCE_SUM);