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我对 C++ 和一般编码相对较新，并且在尝试将图像转换为浮点图像时遇到了问题。我试图通过计算图像像素强度的平均值和标准偏差来消除舍入误差，因为它开始对数据产生相当大的影响。我的代码如下。

Mat img = imread("Cells2.tif");

cv::namedWindow("stuff", CV_WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("stuff",img);
CvMat cvmat = img;
Mat dst = cvCreateImage(cvGetSize(&cvmat),IPL_DEPTH_32F,1);
cvConvertScale(&cvmat,&dst);
cvScale(&dst,&dst,1.0/255);
cvNamedWindow("Test",CV_WINDOW_NORMAL);
cvShowImage("Test",&dst);

我遇到了这个错误

OpenCV 错误：未知函数中的错误参数（数组应为 CvMat 或 IplImage），文件 ......\modules\core\src\array.cpp，第 1238 行

我到处寻找，每个人都说将 img 转换为我在上面尝试过的 CvMat。当我按照上面的代码显示时，我得到 OpenCV Error: Bad argument (Unknown array type) in unknown function, file ......\modules\core\src\matrix.cpp line 697

提前感谢您的帮助。

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只需使用 C++ OpenCV 接口而不是 C 接口，并使用convertTo函数在数据类型之间进行转换。

Mat img = imread("Cells2.tif");  
cv::imshow("source",img);
Mat dst;  // destination image

// check if we have RGB or grayscale image
if (img.channels() == 3) {
    // convert 3-channel (RGB) 8-bit uchar image to 32 bit float
    src.convertTo(dst, CV_32FC3);   
}
else if (img.channels() == 1) {
    // convert 1-chanel (grayscale) 8-bit uchar image to 32 bit float
    img1.convertTo(dst, CV_32FC1);
}

// display output, note that to display dst image correctly 
// we have to divide each element of dst by 255 to keep 
// the pixel values in the range [0,1].
cv::imshow("output",dst/255); 
waitKey();

问题的第二部分计算所有元素的平均值dst

cv::Salar avg_pixel;
double avg;

// note that Scalar is a vector. 
// If your image is RGB, Scalar will contain 3 values, 
// representing color values for each channel.
avg_pixel = cv::mean(dst);

if (dst.channels() == 3) {
    //if 3 channels
    avg = (avg_pixel[0] + avg_pixel[1] + avg_pixel[2]) / 3;  
}
if(dst.channels() == 1) {
    avg = avg_pixel[0];
} 
cout << "average element of m: " << avg << endl;
于 2013-05-24T19:04:28.760 回答
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这是我在 C++ OpenCV 中计算平均值的代码。 

int NumPixels = img.total();


double avg;
double c;
    for(int y = 0; y <= img.cols; y++)
        for(int x = 0; x <= dst.rows; x++)
        c+=img.at<uchar>(x,y);
        avg = c/NumPixels;

    cout << "Avg Value\n" << 255*avg;

对于 MATLAB，我只需加载图像并获取 Q = mean(img(:)); 返回 1776.23 而对于 1612.36 的返回，我使用了 cv:Scalar z = mean(dst);

于 2013-05-29T18:07:19.460 回答