两个常见的OpenCV Error

本文介绍了在使用OpenCV过程中常见的两种错误:一是访问矩阵时越界导致的断言失败;二是构造的矩阵行列数不合法导致的错误。并提供了详细的解决方法。

本人在在调试过程中遇到的两个常见的OpenCV Error,跟大家分享一下解决办法:

第一个:OpenCV Error: Assertion failed <dims <=2 && data && <unsigned >i0 < <unsigned>size.p[0] && <unsigned >< i1,后面一大串,还是直接截图吧



经过调试发现发生这种错误的原因在于,你访问构造矩阵时越界了,所以报错,例如:

cv::Mat mat1 = cv::Mat::zeros(480,640,CV_8UC1);

mat1.at<uchar>(481,643)

你构造的mat1为640X480的矩阵,你却访问了643X481那就肯定会出错,所以在每次访问之前一定要 记得加上

if(i>=0 && i<mat1.cols && j>=0 && j< mat1.rows)

mat1.at<uchar>(j,i);

这样 就可以保证你访问的元素在这个行,列之内了。


第二个错误 OpenCV Error: Bad flage <parameter or structure field> <unrecongnized or unsupported arry typr>````



发生这种错误的原因在于你构造的矩阵行或者列为0,而你又要求显示该图片,故报错:

例如:

cv::Mat mat2 =  cv::Mat::zeros(480,0,CV_8UC1);
cv::imshow("mat", mat2);
cv::waitKey(0);

就会在imshow这里报错。

肯定会想构造矩阵的时候肯定不会把行和列设置成0,可有可能你将其他的实参传入的时候,这个参数本身就为0,稍不注意就会出错,所以一定要养成良好的编写代码的习惯



### 使用 OpenCV 进行图像拼接 对于创建全景图或其他视觉效果而言,OpenCV 提供了一套强大的工具来处理图像拼接的任务。下面提供一段基于 Python 的代码示例用于水平和垂直方向上的简单图像拼接[^2]。 ```python import cv2 import numpy as np def simple_image_stitch(image_path, direction='horizontal'): """ 实现简单的图像拼接功能 参数: image_path : str 类型,指定要加载的图片路径. direction : {'horizontal', 'vertical'} 控制拼接的方向,默认为'horizontal'. 返回值: stitched_img: ndarray 类型,表示已拼接完成后的图像数据. """ # 加载输入图像并转换颜色空间以便显示 img = cv2.imread(image_path) if direction == "horizontal": stitched_img = np.hstack((img, img)) elif direction == "vertical": stitched_img = np.vstack((img, img)) return stitched_img if __name__ == "__main__": path_to_image = "hehua.jpg" horizontal_result = simple_image_stitch(path_to_image, 'horizontal') vertical_result = simple_image_stitch(path_to_image, 'vertical') # 显示结果 cv2.imshow("Horizontal Stitched Image", horizontal_result) cv2.imshow("Vertical Stitched Image", vertical_result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码实现了两种不同类型的图像拼接方式——水平与垂直,并展示了如何利用 `numpy` 库中的函数 (`hstack`, `vstack`) 来快速实现这一目标。然而,在实际应用中,更复杂的场景可能涉及到多张照片间的自动对齐以及无缝融合等问题,则需要用到更加高级的技术如 SIFT 特征检测器来进行特征点匹配、单应矩阵估计等操作[^3]。 当面对更为复杂的情况时,可以考虑采用 OpenCV 自带的 `Stitcher` 类来简化整个工作流程: ```python import cv2 images = [ cv2.imread('left_01.png'), cv2.imread('right_01.png') ] stitcher = cv2.Stitcher_create(cv2.STITCHER_PANORAMA) status, pano = stitcher.stitch(images) if status != cv2.Stitcher_OK: print(f"Error during stitching: {status}") else: cv2.imwrite('panorama_output.jpg', pano) ``` 这段代码片段说明了怎样借助于 OpenCV 中预定义好的接口轻松构建高质量的全景图。需要注意的是,这里使用的 `cv2.Stitcher_create()` 函数会返回一个能够执行完整拼接过程的对象实例;而调用其成员方法 `.stitch()` 则可获得最终合成的结果图像[^4]。
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