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我正在实施哈里斯角检测并出现溢出错误：

harris.py:27: RuntimeWarning: overflow encountered in ubyte_scalars
  Mat[0][1]=Ix[i][j]*Iy[i][j]
harris.py:28: RuntimeWarning: overflow encountered in ubyte_scalars
  Mat[1][0]=Ix[i][j]*Iy[i][j]

这是整个源代码。错误来自哪里？因为 Ix.max 为 255，min 为 0。

import cv2
import numpy as np

im=cv2.imread('image.png', cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)

(M,N)=im.shape
print M
print N

Gx=np.array([[1, 0, -1],[ 2, 0, -2], [1, 0, -1]])
Gy=np.array([[1, 2, 1],[0, 0, 0],[-1, -2, -1]])

Ix=cv2.filter2D(im, -1, Gx)
Iy=cv2.filter2D(im, -1, Gy)

print np.max(Ix)
print np.min(Ix)
print np.max(Iy)
print np.min(Iy)

Mat=np.zeros((2,2), dtype='float64')
R=np.zeros((M,N), dtype='float64')
for i in range(M):
    for j in range(N):
        Mat[0][0]=Ix[i][j]**2
        Mat[0][1]=Ix[i][j]*Iy[i][j]
        Mat[1][0]=Ix[i][j]*Iy[i][j]
        Mat[1][1]=Iy[i][j]**2

        R[i][j]=np.linalg.det(Mat)-(np.matrix.trace(Mat))**2


cv2.imshow("Ix",Ix)
cv2.imshow("Iy",Iy)
cv2.imshow("R",R)
cv2.waitKey(0)
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1 回答 1

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发生的事情是您的输入数据是uint8. 因为您将 2 相乘uint8，所以结果是 a uint8，即使当您将它分配给 float 数组中的项目时它会被向上转换Mat。

举个例子：

In [1]: import numpy as np

In [2]: np.uint8(255) * np.uint8(255)
./anaconda/bin/ipython:1: RuntimeWarning: overflow encountered in ubyte_scalars
Out[2]: 1

请注意，numpy 会愉快地返回结果 ( 1)，但如果您不熟悉有限精度整数，这不是您所期望的。

新版本的 numpy 会引发运行时警告，而旧版本则允许它静默发生。

这是故意的行为。在处理大型数组时非常有用。您只需要注意，当涉及到有限精度的数据类型时，numpy 的行为类似于 C。

你有几个选择。

  1. 将整个输入数组转换为浮点数（例如Ix, Iy = Ix.astype(float), Iy.astype(float).
  2. CastIx[i][j]和Iy[i][j]to 在循环内浮动。
于 2013-11-08T18:37:05.603 回答