OpenCV有cv :: FAST的问题

Question

我正在尝试使用开放式CV FAST算法来检测来自视频源的角点。方法调用和设置似乎非常简单，但我遇到了一些问题。当我尝试使用此代码

while(run) 
{ 
    clock_t begin,end; 
    img = cvQueryFrame(capture); 

    key = cvWaitKey(10); 


    cvShowImage("stream",img); 
    //Cv::FAST variables 
    int threshold=9; 
    vector<KeyPoint> keypoints; 

    if(key=='a'){ 
     //begin = clock(); 


     Mat mat(tempImg); 

     FAST(mat,keypoints,threshold,true); 
     //end = clock(); 
     //cout << "\n TIME FOR CALCULATION: " << double(diffClock(begin,end)) << "\n" ; 

    } 

我得到这个错误：

OpenCV的错误：断言未知 功能，文件失败（image.data & & image.type（）== CV_8U）。 ....... \ OCV \ OpenCV中的\ src \ cvaux \ cvfast.cpp，线路6039

所以我想它与图像的深度的问题，所以我当我补充一点：

IplImage* tempImg = cvCreateImage(Size(img->width,img->height),8,1); 
     cvCvtColor(img,tempImg,CV_8U); 

我得到：

OpenCV的错误：渠道的坏数量未知功能，文件........ \ OCV \ OpenCV中的\ src \简历\（这个通道数不正确CONV 版为代码） cvcolor.cpp ，line 2238

我试过用Mat而不是IplImage来捕获，但是我一直得到同样的错误。

任何建议或帮助？ 在此先感谢。

整个文件只是为了使它更容易为任何人：

#include "cv.h" 
    #include "cvaux.hpp" 
    #include "highgui.h" 

    #include <time.h> 
    #include <iostream> 



    double diffClock(clock_t begin, clock_t end); 

    using namespace std; 
    using namespace cv; 

    int main(int argc, char** argv) 
    { 
//Create Mat img for camera capture 
IplImage* img; 
bool run = true; 

CvCapture* capture= 0; 
capture = cvCaptureFromCAM(-1); 
int key =0; 
cvNamedWindow("stream", 1); 

while(run) 
{ 
    clock_t begin,end; 
    img = cvQueryFrame(capture); 

    key = cvWaitKey(10); 


    cvShowImage("stream",img); 
    //Cv::FAST variables 
    int threshold=9; 
    vector<KeyPoint> keypoints; 

    if(key=='a'){ 
     //begin = clock(); 
     IplImage* tempImg = cvCreateImage(Size(img->width,img->height),8,1); 
     cvCvtColor(img,tempImg,CV_8U); 

     Mat mat(img); 

     FAST(mat,keypoints,threshold,true); 
     //end = clock(); 
     //cout << "\n TIME FOR CALCULATION: " << double(diffClock(begin,end)) << "\n" ; 

    } 
    else if(key=='x'){ 
     run= false; 
    } 
} 
cvDestroyWindow("stream"); 
return 0; 

}

Answer 1

只要你有使用OpenCV的API去检查源代码的测试/可用实例的一个问题：fast.cpp

这种做法是非常有用的和教育。现在，如果你看看代码，你会发现，图像被转换调用它cv::FAST()之前灰度：

Mat mat(tempImg); 
Mat gray; 
cvtColor(mat, gray, CV_BGR2GRAY); 
FAST(gray,keypoints,threshold,true); 

似乎相当直接的，确实如此。

Answer 2

您需要更改此

cvCvtColor(img,tempImg,CV_8U); 

要

cvCvtColor(img,tempImg,CV_BGR2GRAY); 

您可以阅读this

好运

Answer 3

我开始与代码相同的消息曾经工作，我确定我的Mat是U8灰度。事实证明，我正在尝试处理的图像中有一张不再存在。所以在我的情况下，这是一个误导性的错误信息。

Answer 4

看看这个示例代码。你使用的代码看起来相当过时了，在这个例子中，你会发现现在应该如何使用特征探测器。 该示例通用于多个特征检测器（包括FAST），因此看起来似乎更复杂一些。

http://code.opencv.org/projects/opencv/repository/entry/branches/2.4/opencv/samples/cpp/matching_to_many_images.cpp

你还会发现在父目录更多样本。

Answer 5

请按照下面的代码来得到您想要的结果。对于展示一个例子，我只考虑一个形象，但你可以简单地使用相同的理念，为视频帧

Mat img = imread("IMG.jpg", IMREAD_UNCHANGED); 
if(img.empty()) 
    { 
    cout << "File not available for reading"<<endl; 
    return -1; 
    } 
Mat grayImage; 
if(img.channels() >2){ 
    cvtColor(img, grayImage, CV_BGR2GRAY); // converting color to gray image 
    } 
else{ 
    grayImage = img; 
} 
double sigma = 1; 
GaussianBlur(grayImage, grayImage, Size(), sigma, sigma); // applying gaussian blur to remove some noise,if present 

int thresholdCorner = 40; 
vector<KeyPoint> keypointsCorners; 
FAST(grayImage,keypointsCorners,thresholdCorner,true); // applying FAST key point detector 
if(keypointsCorners.size() > 0){ 
    cout << keypointsCorners.size() << endl; 
} 
// Drawing a circle around corners 
for(int i = 0; i < keypointsCorners.size(); i++) 
    { 
     circle(grayImage, keypointsCorners.at(i).pt, 5, Scalar(0), 2, 8, 0); 
    } 
cv::namedWindow("Display Image"); 
cv::imshow("Display Image", grayImage); 
cvWaitKey(0); 
cvDestroyWindow("Display Image");