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我已经对我的图像执行了元素操作。（基本上我实现了一个算法来去除污迹。请注意，avggrad、I0avggrad、avg 和 I0avg 都是包含浮点数作为元素的 mat 类型）

a = avggrad/I0avggrad
b = avg - I0avg * a

originalImg = cv2.imread("testImage.jpg",0) #load as a grayscale
cleanImg = (originalImg - b)/a
cv2.imwrite("Step1.jpg",cleanImg) # the image opens up in gimp as a cleaned up image

使用后我想执行直方图均衡

img = cv2.equalizeHist(cleanImg)

但我不能这样做，因为我收到以下错误

"Assertion failed (_src.type() == CV_8UC1)"

我意识到这是因为图像格式存在某些不一致。在短期内，我有一个小工作。我保存图像并加载保存的图像，然后它就可以工作了。但我想知道一个更好的方法。为了冗长，我也会写下这段代码

作为附加信息，我在打印矩阵时给出了矩阵的输出

的输出

print cleanImg

是

[[   0 -123 -121 ..., -126 -117    0]
 [ 119  126 -127 ..., -127 -124 -121]
 [ 122 -128 -125 ..., -123 -126 -117]
 ..., 
 [-126  127  126 ..., -124 -125 -125]
 [-128 -127  127 ..., -123 -123 -121]
 [   0 -126  127 ..., -120 -123    0]]

以下代码的输出

reloadedImage = cv2.imread("Step1.jpg",0)
print reloadedImage

是：

[[  0 135 136 ..., 129 138   0]
 [121 126 128 ..., 130 136 136]
 [122 124 133 ..., 135 129 140]
 ..., 
 [128 124 129 ..., 135 128 131]
 [131 131 126 ..., 131 136 137]
 [  0 132 129 ..., 135 134   0]]

显然，正在发生转换。谁能建议一个更好的方法来解决这个问题？也许我应该尝试将矩阵“avggrad、I0avggrad、avg 和 I0avg”转换为整数然后继续？

另外请建议如何在 C++ 中解决类似的问题，因为我稍后必须在 C++ 中实现它，我相信它可能会帮助遇到类似问题的其他人。（据我所知，一个名为 convertTo 的函数可能会有所帮助，对吗？）

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正如评论中提到的，您需要在使用之前将矩阵转换为 ucharsequalizeHist()

C++ 版本：

A.convertTo(A, CV_8UC1);

蟒蛇版本：

A = A.astype(np.uint8)

我还注意到你的一些矩阵有负条目并且在 [-128, 127] 范围内。您可能希望将它们移动到 [0, 255] 范围以避免丢失信息。

于 2015-12-13T12:56:43.430 回答