【opencv】中split()函数运行出错

最新推荐文章于 2024-10-28 14:14:07 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-28 14:14:07 发布 · 3.2k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
学习记录
文章标签：

#opencv

在使用OpenCV的split()函数时，出现0xC0000005访问冲突的错误，这通常是由于缺少运行库导致。解决办法是确保正确安装并链接了所需的OpenCV库。另外，split()函数将图像通道分离后，得到的是单通道图像，显示为黑白灰是因为其他通道被填充为相同数值。例如，分离红色通道后，绿色和蓝色通道也被填充为红色值，呈现为白色。

为什么明明按照书本或代码一句一句敲的，还有错误？

错误如下：

0x1027FC43 (opencv_world300.dll) (split.exe 中)处有未经处理的异常:  0xC0000005:  写入位置 0x00000000 时发生访问冲突。

这是因为找不到对应运行库导致的。

解决办法：

 

这样就运行成功了！ 

 

可能有人会问为什么分离出的通道都是黑白灰，而不是红绿蓝？

原因是分离后为单通道，分离通道的同时把其他两个通道填充了相同的数值。

比如红色通道，分离出红色通道的同时，绿色和蓝色被填充为和红色相同的数值，这样一来就只有黑白灰了。

R值为255 -》RGB(255，255，255)，为纯白。红色对应的就变成纯白了

最低0.47元/天 解锁文章
使用 OpenCV 实现多图片合成叠加：从基础到实践
品质生活，极致编程。
05-13 989
支持多通道图像自动适配包含完善的错误处理机制实现高效的区域融合算法提供灵活的参数配置接口通过调整中的坐标和透明度参数，可轻松实现各类图像合成需求。实际应用中可根据具体场景扩展尺寸适配策略和融合算法，进一步提升合成效果。如需处理更复杂的合成需求（如透视变换、颜色空间转换），可结合 OpenCV 的矩阵变换和色彩空间转换函数进行扩展。
opencv基础总结
STV1536797462的博客
11-25 693
opencv基础总结数据类型(整数)宏定义数据类型随笔字符串Mat文件从文件读数据文件中写数据opencv中 threshold函数opencv中 adaptiveThreshold函数opencv中 erode函数opencv中 滤波函数opencv中 canny函数opencv中 absdiff函数opencv中 createTrackbar函数滤波操作源码实现opencv中 size类ope...
opencv split 报错
yueguanyun的专栏
02-26 5139
使用到cv::split就报错，没有找到问题啊! 代码： // 将RGB图像转为HSV图像的函数 Mat hvsMat; cvtColor(mat,hvsMat,CV_BGR2HSV); // 将HSV图像分割为分量 vector hvsMatVector; cv::split(hvsMat,hvsMatVector); 最后找到原因：hvsMatVector没
使用cv::split时出现堆错误，只需要修改一处即可
秋月的私语
02-25 620
最近在网上下载到一份opencv的代码，功能正常，但是每次执行完程序就出错！ 经过不断排查，发现问题处在 cv::split函数上，只要执行了这个函数，代码就会出现这个错误。 原来的代码是： vector<Mat> band1; split(img1, band1); 后来经过查阅资料，这种用法并不标准，标准的用法如下： //author：autumoon //联系QQ：4589968 //日期：2021-02-25 int c = img1.channels();
(B, G, R) = cv2.split(img) ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 1)
sigmoidAndReLU的博客
07-01 3553
cv2.split 出错 解决方案：主要是在图像进行通道分离的之前用到了resize，但是在使用过程中是直接对对象进行了操作，而不是调用函数，故有： img = cv2.imread(file) cv2.namedWindow('1', 2) cv2.imshow('1', img) cv2.waitKey(0) image = img.resize((342, 256)) img = cv2.resize(img, (342, 256)) prin
C++调用OpenCV在打包成Release模式时的问题
人类的实例的博客
11-20 876
今天在将一个使用OpenCV的C++程序打包成Release模式时出现了异常问题，OpenCV Error: Null pointer (NULL or empty buffer) in cvOpenFileStorage, file C:\build\2_4_winpack-build-win64-vc14\opencv\modules\core\src\persistence.cpp, line 2696。 但是程序在Debug模式下明明可以成功编译并运行，项目的配置也是完全相同的，没有找到问题的原
(-215:Assertion failed) splits ＞ 0 && inpShape[axis_rw] % splits == 0 in function ‘getMemoryShapes‘
changym5的博客
03-01 1171
YOLO ONNX报错 error: (-215:Assertion failed) splits > 0 && inpShape[axis_rw] % splits == 0 in function 'getMemoryShapes' ONNX: export failure ❌ 0.0s: Unsupported ONNX opset version: 17
opencv学习笔记(5): 图像预处理(图像格式和通道、点运算)
m0_70445737的博客
10-28 1158
是指计算机存储图像的格式。OpenCV目前支持的图像格式包括Windows位图文件BMP、DIB，JPEG文件JPEG、JPG、JPE，便携式网络图形文件PNG等。
python3中opencv图片读取与展示
热门推荐
hubing的博客
04-29 1万+
图像入门 目标 在这里你将学会怎样读入一幅图像，怎样显示一幅图像，以及如何保存一幅图像 你将学习这些函数：cv2.imread（），cv2.imshow（），cv2.imwrite（） 或者，您将学习如何使用Matplotlib显示图像 读入图像 使用函数cv2.imread（）来读取图像。图像应该在工作目录中，或者应该给出图像的完整路径。 imread(filename[,...
opencv 通道分离split，合并merge
aqiangdeba的博客
03-25 550
利用numpy数组的切片或索引操作，比如用img[:,:,0]分离出0通道或b通道，img[:,:,1]对应g通道，img[:,:,2]对应r通道，如果有img[:,:,3]则对应alpha通道。通道分离可以用于彩色图像的处理，图像对象可以是普通的3通道BGR彩色图像，分离后分别为b、g、r的3个通道。如果图像是其他色彩空间的图像比如HSV图像，分离后的3个图像则分别为h、s、v。如果是带alpha通道的BGRA 4通道图像，分离后分别为b、g、r、a。3.通道合并merge()2.索引方式通道分离。
OpenCV 学习笔记-day 11（split() 通道分离函数与merge() 通道合并函数）
qq_44799835的博客
01-18 3848
OpenCV 学习笔记day10-通道分离与合并函数split() 通道分离函数merge() 通道合并函数代码 day10-通道分离与合并 首先建立Mat类型容器用来存放分离之后的数据 std::vector<Mat>mv;//Mat类型的容器 用split函数将RGB图像三个通道分离，并存放到mv中，其中mv[0],mv[1],mv[2] 分别代表BGR的数据，此时分离成功，若要显示单个通道中的颜色（比如显示B通道的颜色），不能直接imshow（因为mv[0]此时是单通道，单通道显示为灰度
opencv踩坑
popoala的专栏
10-22 270
1、split的bug——需要指定channels 使用cv::split时出现堆错误，只需要修改一处即可_秋月的私语-优快云博客 2、release release后Mat数据释放，但变量仍然存在，可以继续使用，但是不知道会不会bug了。 3、关于type cv::Mat.type() - Voyagee - 博客园 4、CV_32F转CV_8U，数值会溢出 然而下面的scale方法算minmax也core，opencv3.2很让人崩溃，最后是避免进行这个操作。。。 ​​​​​​CV_3
Python-OpenCV单通道加噪(cv2.split通道分离+skimage+cv2.merge通道合并)
zh_jessica的博客
09-15 4477
单通道加噪声实现过程代码流程 使用opencv函数split，分割通道； 使用skimage的random_noise函数对某通道加噪声； 使用opencv函数merge ，合并通道 代码示范
cv::split报错
秋月的私语
10-23 1275
使用opencv3.0以及opencv3.0之前的版本, cv::split总是报错，没有去看源代码，因为split实现的功能比较简单，所以自己写了一个备用。 bool Split2BGR(const cv::Mat& mSrc, std::vector& mBGR) { cv::Mat BGR[3]; for (int i = 0; i < 3; ++i) { BGR[i]
python中使用opencv遇到r, g, b = cv.split(img)ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
xeeyuuuu的博客
04-07 2922
在跑别人的车牌识别的代码的时候，遇到了这个问题： r, g, b = cv.split(img) ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0) 一直没有找到解决的办法。 **下面是废话**：最后能找到解决方法的原因：一开始车牌生成之后保存的图片名是乱码，经过搜索解决办法，看到了一篇文章（链接找不到了，点醒我最重要的一篇文章，不知道为什么历史记录中也翻不出来了，就离谱）说要*将imwrite改为imencode*，因为车牌图片保存的名字
python excelwriter修改保存路径_Python安装Jupyter Notebook配置使用教程
weixin_39774219的博客
10-23 626
为什么要用Jupyter Notebook推荐新手写python用什么编辑器就有有人问：为什么没有Jupyter Notebook。本来想数据分析和可视化的时候才介绍的，所以没有加上。最近要截图比较多，用Jupyter Notebook可以很好看到代码和结果。Jupyter Notebook是什么Jupyter Notebook是一个开源的web应用程序,一个交互式笔记本，支持运行 40...
C++使用opencv实现彩色直方图计算
紫宸爱的专栏
03-18 1527
在学习opencv的时候，跑opencv官网例程的源码出现了一个问题： 0x000007FEE09A532C (opencv_world310.dll) (XXX.exe 中)处有未经处理的异常:  0xC0000005:  读取位置 0xFFFFFFFFFFFFFFFF 时发生访问冲突。 查了很久才发现原来是库的问题！！源码如下： #include "opencv2/highgui/h
Opencv3编程入门学习笔记（四）之split通道分离Debug过程中0xC0000005内存访问冲突问题
luckynote
04-13 1524
这是笔者学习《Opencv3编程入门》的第四篇博客，这篇博客主要是解决在Windows系统下VS 2013中Debug含有split分离通道色彩函数时报出的0xC0000005内存访问冲突问题，问题表现如下面第一幅图所示。 刚刚遇到这个问题的时候，确实花费了不少时间找问题根源，“调用堆栈”指出opencv_world300.dll错误，但是仔细一想，不对啊，我这是debug版本应当使用的是openc
opencv多通道图像混合的c++代码
最新发布
04-09
<think>好的，用户需要关于使用C++实现OpenCV多通道图像混合的代码示例。首先，我得回忆一下OpenCV中处理多通道图像的相关函数。记得split和merge函数是关键，split用于分离通道，merge用于合并。还有，线性混合可能需要用到addWeighted，但如果是多通道的话，可能需要分别处理每个通道。 接下来，我需要查看用户提供的引用内容。引用3和4提到了merge函数的使用，说明需要将多个单通道数组合并成一个多通道图像。而引用2提到了线性混合的方法，可能涉及到不同图像的混合比例。用户的问题是多通道图像混合，可能是指将不同图像的通道混合，或者在同一图像中对不同通道进行操作。 例如，用户可能需要将两个图像的蓝色通道和绿色通道混合，或者调整各通道的权重。这时候，可能需要先分离通道，然后对每个通道进行处理，最后再合并。根据引用4，split和merge是必须的步骤。 另外，代码示例需要符合C++和OpenCV的语法。例如，使用cv::Mat来存储图像，split函数分离通道，处理后再用merge合并。同时，要注意图像的尺寸和类型必须一致，否则会出错。 可能还需要考虑如何加载图像，检查图像是否加载成功，以及显示结果。用户提供的引用1中有加载图像和显示的示例，可以作为参考。例如，使用imread读取图像，namedWindow创建窗口，imshow显示图像，waitKey等待按键。 现在，我需要构造一个具体的示例。假设有两张相同尺寸的图像，将它们的红色和蓝色通道混合。例如，将第一张的红色通道和第二张的蓝色通道合并成一个新图像。或者，对同一图像的三个通道进行不同的加权混合。 另一种情况是，用户可能想将两个多通道图像按一定比例混合，类似于引用2中的线性混合，但需要处理多通道。这时候，可能需要使用addWeighted函数，但需要确保两个图像具有相同的通道数。 但根据用户的问题，更可能是多通道之间的混合，而不是图像间的混合。因此，可能需要先分离通道，调整各个通道的值，再合并。例如，将蓝色通道增强，红色通道减弱，然后合并。 综合考虑，我需要编写一个示例代码，展示如何分离通道，处理各通道，再合并。例如，将蓝色通道的值乘以某个系数，然后合并回去。或者，将两个不同图像的通道合并成一个新的多通道图像。 现在，根据引用中的信息，split和merge函数的正确用法是关键。代码中需要包含必要的头文件，使用命名空间，加载图像，分离通道，处理，合并，显示结果。同时，处理部分需要具体的操作，比如调整通道的数值，或者混合不同图像的通道。 例如，代码步骤可能是： 1. 加载两个图像。 2. 检查尺寸是否相同。 3. 分离两个图像的通道。 4. 创建新的通道组合，比如取第一个图像的蓝色通道和第二个图像的绿色和红色通道。 5. 合并新通道成新图像。 6. 显示结果。 或者，对同一图像的通道进行线性混合，比如将蓝色通道和绿色通道按比例混合，然后合并。 需要确保代码的正确性，比如使用正确的函数参数，处理可能的错误情况，如图像加载失败。同时，需要添加注释说明每一步的作用，方便用户理解。 另外，用户提供的引用中有C++代码示例，可以参考其结构，比如使用cv::Mat，检查图像是否为空，使用namedWindow等。确保代码示例能够直接运行，用户能够复制粘贴并测试。 总结，代码示例应包含： - 加载图像 - 分离通道 - 处理通道（混合或调整） - 合并通道 - 显示结果 可能还需要处理不同情况，比如混合不同图像的通道，或者同一图像的不同处理。需要明确示例的具体混合方式，并在注释中说明，以便用户根据需求修改。</think>以下是根据OpenCV C++实现多通道图像混合的完整代码示例，包含通道分离、混合计算、通道合并三个核心步骤： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 加载源图像（需保证图像尺寸相同） cv::Mat src1 = cv::imread("image1.jpg", cv::IMREAD_COLOR); cv::Mat src2 = cv::imread("image2.jpg", cv::IMREAD_COLOR); if (src1.empty() || src2.empty() || src1.size() != src2.size()) { std::cout << "图像加载失败或尺寸不一致" << std::endl; return -1; } // 通道分离 std::vector<cv::Mat> channels1, channels2; cv::split(src1, channels1); // 分离为BGR三个通道[^3] cv::split(src2, channels2); // 通道混合计算（示例：取第一个图像的蓝色通道，第二个图像的绿色和红色通道） std::vector<cv::Mat> merged_channels; merged_channels.push_back(channels1[0]); // 使用src1的蓝色通道 merged_channels.push_back(channels2[1]); // 使用src2的绿色通道 merged_channels.push_back(channels2[2]); // 使用src2的红色通道 // 通道合并 cv::Mat dst; cv::merge(merged_channels, dst); // 合并为三通道图像[^4] // 显示结果 cv::namedWindow("混合结果", cv::WINDOW_AUTOSIZE); cv::imshow("混合结果", dst); cv::waitKey(0); return 0; } ``` **代码解析：** 1. `cv::split()`将三通道图像分离为单通道数组，数组顺序为BGR（蓝色、绿色、红色）[^3] 2. 混合算法可自定义修改，示例采用跨图像通道组合的方式 3. `cv::merge()`将处理后的单通道数组合并为多通道图像[^4] 4. 混合比例可通过添加`cv::addWeighted()`实现更复杂的线性混合[^2]
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值