多通道图像中的 calcCovarMatrix 和未解决的断言错误答案

【问题标题】：calcCovarMatrix in multichannel image and unresolved assertion error多通道图像中的 calcCovarMatrix 和未解决的断言错误
【发布时间】：2012-03-20 21:57:56
【问题描述】：

我试图从 cv::Mat 中存储的图像中获取协方差矩阵。我需要它来计算马氏距离并尝试进行一些颜色分割。

这是我的代码：

Mat covar, selection, meanBGR;
selection = src(roi);
calcCovarMatrix(selection, covar, meanBGR, CV_COVAR_NORMAL|CV_COVAR_ROWS);

Mat src 来自网络摄像头和标准 BGR opencv 格式，因此为 CV_32FC3。像素以行向量顺序（蓝色，绿色，红色）存储（我认为）..所以我认为我的代码是正确的。但我收到此运行时错误：

mulTransposed 中的断言失败 (src.channels() == 1)

我也尝试用这种方式制作矢量：

vector<Scalar> samples;

for(int i=0; i<selection.rows; i++) {
    for(int j=0; j<selection.cols; j++) {

        Scalar pixel = selection.at<Scalar>(i,j);
        Scalar sample(pixel[0], pixel[1], pixel[2]);
        samples.push_back(sample);
    }
}

calcCovarMatrix(samples, covar, meanBGR, CV_COVAR_NORMAL|CV_COVAR_ROWS);

但我总是遇到同样的错误。阅读manual 并没有任何想法。

【问题讨论】：

标签： c++ opencv covariance

【解决方案1】：

我认为您不能将 3 通道矩阵传递给它。这个小样本是否有效：

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int /*argc*/, char** /*argv*/)
{
    Mat_<float> samples = (Mat_<float>(3, 3) << 1.0, 2.0, 3.0,
                                                4.0, 5.0, 6.0,
                                                7.0, 8.0, 9.0);

    Mat cov, mu;
    cv::calcCovarMatrix(samples, cov, mu, CV_COVAR_NORMAL | CV_COVAR_ROWS);

    cout << "cov: " << endl;
    cout << cov << endl;

    cout << "mu: " << endl;
    cout << mu << endl;

    return 0;
}

它应该输出：

cov: 
[18, 18, 18;
  18, 18, 18;
  18, 18, 18]
mu: 
[4, 5, 6]

希望有帮助！

【讨论】：

是的，好的，谢谢你的清晰例子，但是这样吗？如何在皮肤分割中获得马氏距离的协方差矩阵？我指的是我上一个问题的答案中解释的方法：dsp.stackexchange.com/a/1634/1063

【解决方案2】：

我遇到了同样的问题。不幸的是，我认为获得颜色协方差的唯一方法是手动进行。如果您将图像拆分，然后将生成的矩阵重组为单行，将它们重新组合在一起（进入 3 行 1 通道垫），您可以乘以转置并除以大小 - 1。

【讨论】：