“OpenCV报错:dst.data == (uchar*)dst_ptr“——如何解决?

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本文介绍了OpenCV在处理图像时遇到的'(-215:Assertion failed) dst.data == (uchar*)dst_ptr in function ‘cvShowImage’'错误,分析了可能的原因,包括内存地址错误和图像数据格式问题,并提供了四个解决方案:检查内存地址、验证图像数据格式、更新OpenCV版本和排查其他潜在错误。

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“OpenCV报错:dst.data == (uchar*)dst_ptr”——如何解决?

OpenCV是一个开源的计算机视觉库,可以用于处理图像和视频数据。但是,当你在编写OpenCV程序时,可能会遇到各种错误。其中之一是“(-215:Assertion failed) dst.data == (uchar*)dst_ptr in function ‘cvShowImage’”错误。

这个错误通常会在尝试使用cvShowImage函数来显示图像时出现。该函数将图像显示在窗口中,但当它无法将数据写入到指定的内存地址时,就会产生上述错误。

这个问题的原因可能与许多因素有关。例如,内存地址不正确或者图像数据格式不正确。接下来,我们将介绍一些可能的解决方法,以帮助您修复此错误。

解决方法一:检查内存地址是否正确

首先,我们需要确认图像数据的内存地址是否正确。请确保在调用cvShowImage函数时,将正确的内存地址传递给它。如果您的代码中存在错误,可能会导致地址错误,这将是导致上述错误的一个常见原因。

cvNamedWindow("My Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvShowImage("My Image", image);
cvWaitKey(0);
cvDestroyAllWindows();

解决方法二:检查图像数据格式是否正确

除了检查内存地址之外,还应该检查图像数据的格式是否正确。OpenCV支持多种图像格式,例如BMP,PNG和JPEG等。请确保您的代码使用正确的格式加载了图像文件。


                
void BilateralFilter(InputArray _src, OutputArray _dst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType) { Mat src = _src.getMat(); _dst.create(src.size(), src.type()); Mat dst = _dst.getMat(); if (src.depth() == CV_8U) bilateralFilter_8u(src, dst, d, sigmaColor, sigmaSpace, borderType); } void bilateralFilter_8u(const Mat& src, Mat& dst, int d, double sigma_color, double sigma_space, int borderType) { int cn = src.channels(); int i, j, k, maxk, radius; Size size = src.size(); CV_Assert((src.type() == CV_8UC1 || src.type() == CV_8UC3) && src.type() == dst.type() && src.size() == dst.size() && src.data != dst.data); if (sigma_color <= 0) sigma_color = 1; if (sigma_space <= 0) sigma_space = 1; // 计算颜色域和空间域的权重的高斯核系数, 均值 μ = 0; exp(-1/(2*sigma^2)) double gauss_color_coeff = -0.5 / (sigma_color*sigma_color); double gauss_space_coeff = -0.5 / (sigma_space*sigma_space); // radius 为空间域的大小: 其值是 windosw_size 的一半 if (d <= 0) radius = cvRound(sigma_space*1.5); else radius = d / 2; radius = MAX(radius, 1); d = radius * 2 + 1; cout << "radius: " << radius << endl; cout << "d: " << d << endl; Mat temp; copyMakeBorder(src, temp, radius, radius, radius, radius, borderType); cout << "copyMakeBorder = " << endl << temp << endl; vector<float> _color_weight(cn * 256); vector<float> _space_weight(d*d); vector<int> _space_ofs(d*d); float* color_weight = &_color_weight[0]; float* space_weight = &_space_weight[0]; int* space_ofs = &_space_ofs[0]; // 初始化颜色相关的滤波器系数: exp(-1*x^2/(2*sigma^2)) cout << "颜色相关的滤波器系数:"; for (i = 0; i < 256 * cn; i++) { color_weight[i] = (float)std::exp(i*i*gauss_color_coeff); cout << i << ":" << color_weight[i] << "; "; } // 初始化空间相关的滤波器系数和 offset: cout << endl<<"空间相关的滤波器系数和offset:"; for (i = -radius, maxk = 0; i <= radius; i++) { j = -radius; for (; j <= radius; j++) { double r = std::sqrt((double)i*i + (double)j*j); if (r > radius) continue; space_weight[maxk] = (float)std::exp(r*r*gauss_space_coeff); //space_ofs[maxk++] = (int)(i*temp.step + j * cn); space_ofs[maxk] = (int)(i*temp.step + j * cn); cout << "(" <<i << "," <<j<<")" << space_weight[maxk] <<","<< space_ofs[maxk] << "; "; maxk++; } } cout <<endl<< "maxk:" << maxk << endl; // 开始计算滤波后的像素值 for (i = 0; i < size.height; i++) { const uchar* sptr = temp.ptr(i + radius) + radius * cn; // 目标像素点 uchar* dptr = dst.ptr(i); if (cn == 1) { // 按行开始遍历 for (j = 0; j < size.width; j++) { float sum = 0, wsum = 0; int val0 = sptr[j]; cout << endl<<"计算滤波后的像素值: (" << i << "," << j << ")" << val0 << ": "; // 遍历当前中心点所在的空间邻域 for (k = 0; k < maxk; k++) { int val = sptr[j + space_ofs[k]]; float w = space_weight[k] * color_weight[std::abs(val - val0)]; sum += val * w; wsum += w; cout << k << " val: " << val << " w: " << w << " sum: " << sum; } // 这里不可能溢出, 因此不必使用 CV_CAST_8U. dptr[j] = (uchar)cvRound(sum / wsum); cout << " dst输出值:" << dptr[j] << endl; } } else { assert(cn == 3); for (j = 0; j < size.width * 3; j += 3) { float sum_b = 0, sum_g = 0, sum_r = 0, wsum = 0; int b0 = sptr[j], g0 = sptr[j + 1], r0 = sptr[j + 2]; k = 0; for (; k < maxk; k++) { const uchar* sptr_k = sptr + j + space_ofs[k]; int b = sptr_k[0], g = sptr_k[1], r = sptr_k[2]; float w = space_weight[k] * color_weight[std::abs(b - b0) + std::abs(g - g0) + std::abs(r - r0)]; sum_b += b * w; sum_g += g * w; sum_r += r * w; wsum += w; } wsum = 1.f / wsum; b0 = cvRound(sum_b*wsum); g0 = cvRound(sum_g*wsum); r0 = cvRound(sum_r*wsum); dptr[j] = (uchar)b0; dptr[j + 1] = (uchar)g0; dptr[j + 2] = (uchar)r0; } } } }
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