读取直方图后出现未处理的异常（使用 calcHist 创建）

Question

我试图从 OpenCV 中的彩色（3 通道）图像中获取直方图，但每次我执行这样的 calcHist 直方图：

//int histSize[3];
//float hranges[2];
//const float* ranges[3];
//int channels[3];

ColorHistogram::ColorHistogram() 
{
    // Prepare arguments for a color histogram
    histSize[0]= histSize[1]= histSize[2]= 256;
    hranges[0]= 0.0; // BRG range
    hranges[1]= 255.0;
    ranges[0]= hranges; // all channels have the same range
    ranges[1]= hranges;
    ranges[2]= hranges;
    channels[0]= 0; // the three channels
    channels[1]= 1;
    channels[2]= 2;
}

cv::MatND ColorHistogram::getHistogram(const cv::Mat &image)
{
    cv::MatND hist;
    // Compute histogram
    cv::calcHist(&image,
        1, // histogram of 1 image only
        channels, // the channel used
        cv::Mat(), // no mask is used
        hist, // the resulting histogram
        3, // it is a 3D histogram
        histSize, // number of bins
        ranges // pixel value range
        );
    return hist;
}

当我尝试将结果提供给例如 cv::minMaxLoc 时，我收到未处理的异常。

cv::Mat ColorHistogram::getHistogramImage(const cv::Mat &image){
    // Compute histogram first
    cv::MatND hist = getHistogram(image);
    // Get min and max bin values
    double maxVal=0;
    double minVal=0;
    cv::minMaxLoc(hist, &minVal, &maxVal, 0, 0);
//....
}

编辑

我不知道这是否重要，但我在控制台中收到此错误：

OpenCV 错误：未知函数中断言失败 (img.dims <= 2)， 文件 C:\slave\WinInstallerMegaPack\src\opencv\modules\core\src\stat.cpp, 第788行

和我的 image 的 dims = 2

Answer 1

遗憾的是，您无法使用 3D 直方图调用 minMaxLoc（即 hist.dims == 3 为 true）。以下是 minMaxLoc 的代码：

void cv::minMaxLoc( InputArray _img, double* minVal, double* maxVal,
                Point* minLoc, Point* maxLoc, InputArray mask )
{
    Mat img = _img.getMat();
    CV_Assert(img.dims <= 2); // <-- This is the line that is asserting for you...

    minMaxIdx(_img, minVal, maxVal, (int*)minLoc, (int*)maxLoc, mask);
    if( minLoc )
        std::swap(minLoc->x, minLoc->y);
    if( maxLoc )
        std::swap(maxLoc->x, maxLoc->y);
}

您必须手动搜索 3D 直方图中的最小值和最大值。您也许可以使用 NAryMatIterator以帮助简化搜索。文档中有一个如何使用它的示例。另外，您可以找到我的相关答案 在这里。