首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

错误:(-13:镜像步骤错误)步骤必须是函数'cv::Mat::Mat‘中esz1的倍数

这个错误信息表明在使用OpenCV库时,创建cv::Mat对象时指定的尺寸不是某个内部函数所期望的特定倍数。具体来说,esz1通常指的是OpenCV内部用于内存对齐的一个参数,它可能是图像行宽(以字节为单位)的最小单位。

基础概念

cv::Mat是OpenCV中用于表示图像和其他矩阵数据的主要数据结构。创建cv::Mat时,可以指定图像的尺寸和类型。OpenCV为了提高内存访问效率,会对图像的行宽进行对齐处理。

错误原因

错误(-13:镜像步骤错误)步骤必须是函数'cv::Mat::Mat‘中esz1的倍数通常发生在以下情况:

  1. 当你尝试创建一个cv::Mat对象时,指定的列数(宽度)不是esz1的倍数。
  2. esz1是根据图像的数据类型和通道数计算得出的对齐要求。

解决方法

要解决这个问题,你需要确保创建cv::Mat时的列数是esz1的倍数。以下是一些可能的解决方案:

方案一:调整图像尺寸

你可以调整图像的宽度,使其成为esz1的倍数。例如:

代码语言:txt
复制
int width = ...; // 原始宽度
int height = ...; // 原始高度
int type = CV_8UC3; // 假设是8位3通道图像

// 计算esz1
int esz1 = CV_ELEM_SIZE(type);

// 调整宽度为esz1的倍数
width = ((width + esz1 - 1) / esz1) * esz1;

cv::Mat img(height, width, type);

方案二:使用ROI或其他方法

如果你不想改变原始图像的尺寸,可以考虑使用感兴趣区域(ROI)或其他方法来处理图像的一部分。

应用场景

这种错误通常出现在需要精确控制图像内存布局的场景中,比如高性能图像处理、实时视频流处理等。

相关优势

确保图像尺寸符合内部对齐要求可以提高内存访问效率,减少CPU缓存未命中,从而提升整体性能。

通过上述方法,你应该能够解决这个错误,并确保你的OpenCV程序能够正确地创建和使用cv::Mat对象。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【快速阅读二】从OpenCv的代码中扣取泊松融合算子(Poisson Image Editing)并稍作优化

这一部分在CV中对应的函数名为:computeGradientX及computeGradientY,在CV中的调用代码为: computeGradientX(destination, destinationGradientX...注意,opencv里默认的边缘采用的是101的镜像方式的,因此,对于[0, -1, 1]这种卷积和,最右侧一列的值就是右侧倒数第二列的负值。   ...另外,我们再进行FFT时,常用的一个加速手段就是GetOptimalDftSize获得一个和原始尺寸最为接近而又能更快实现FFT的大小,通常他们是3或者4或者5的倍数。...关于这个功能的扣取,我大概也花了半个月的时间,时间上OPENCV也有很多版本,比如CPU的、opencl的等等,我这里扣取的是纯CPU的,而且还是从早期的CV的代码中扣的,现在的版本的代码里有太多不相关的东西了...opencv的这个函数写的实在不怎么好,当我们不小心设置了错误的p参数时,就会出现内存错误,这个参数主要是指定前景图像在背景图像中的位置的, 我们必须保证前景图像不能有任何部分跑到背景图像的外部,在我自己写的版本中已经校正了这个小错误

50910

讲解Layout of the output array img is incompatible with cv::Mat (step !

本文将详细解释这个错误的原因以及如何解决它。错误消息的含义首先,我们来理解错误消息的含义。该错误消息表明输出数组(img)的布局与cv::Mat对象不兼容,原因是最后一个维度的步长(step)不匹配。...为了解决这个问题,我们可以尝试以下步骤:确保输入和输出数组的布局匹配。可以使用cv::Mat的isContinuous()函数来检查数组是否是连续存储的。...如果数组是连续的,那么布局是行优先的;如果不连续,则可能是列优先的。确保两者一致即可。如果输入数组是列优先的,可以尝试将其转置为行优先的布局。使用cv::transpose()函数可以实现这一点。...通过以上这些步骤,我们可以避免“Layout of the output array img is incompatible with cv::Mat"的错误,并成功处理图像。...错误。以下是一个实际应用场景的示例代码,展示了如何处理这个错误。

96210
  • 讲解imread was not declared in this scope

    这个错误通常是因为编译器无法找到 'imread' 函数的定义。在本篇博客文章中,我们将详细讲解这个错误的原因和解决方法。...错误原因分析'imread' was not declared in this scope 错误的主要原因是编译器无法找到 'imread' 函数的声明和定义。'...imread' 是OpenCV库中的一个函数,用于读取图像文件并将其加载到内存中。...返回值:cv::Mat:读取的图像存储在 cv::Mat 类型的变量中。如果无法读取图像或图像文件不存在,返回一个空的 cv::Mat 对象。...需要注意的是,'imread' 函数只能读取常见的图像格式,如JPEG、PNG等。如果图像文件格式不受支持或文件路径有误,函数将返回一个空的 cv::Mat 对象。

    32610

    OpenCV2 计算机视觉应用编程秘籍:1~5

    有关如何进行的操作,请参见前两个秘籍。 操作步骤 首先要做的是声明一个将保留图像的变量。 在 OpenCV 2 下,您定义了cv::Mat类的对象。...但是此图像必须是QImage类型,即处理图像的 Qt 数据结构。 转换相对简单,只是需要反转三个颜色通道的顺序(从cv::Mat中的 BGR 到QImage中的 RGB)。...顾名思义,椒盐噪声是一种特殊类型的噪声,其中某些像素被白色或黑色像素代替。 当某些像素的值在传输过程中丢失时,这种类型的噪声可能会出现在错误的通信中。...准备 在此秘籍中,我们再次使用先前秘籍中描述的色彩缩减示例。 操作步骤 可以通过首先创建cv::MatIterator_对象来获得cv::Mat实例的迭代器对象。...操作步骤 分水岭分割是通过使用cv::watershed函数获得的。 此函数的输入是一个 32 位带符号整数标记图像,其中每个非零像素代表一个标签。

    3.1K10

    使用摄像头+JavaCV做人脸识别

    使用JavaCV做人脸识别 上一文,我们讲到的是使用JavaCV拉取笔记本摄像头画面,这次,我们基于上一次的基础,加工人脸识别功能。...开始向ChatGPT提问 人脸识别功能,需要借助一个叫haarcascade_frontalface_alt.xml的文件,它是OpenCV中已经训练好的人脸分类器文件,也叫正脸识别分类器,我们把它下载到本地...有haarcascade_frontalface_alt.xml加载错误问题 也有Mat转换问题 好在我这么问,它也能自己去检测问题 各种兜兜转转,花了一天的时间,终于把它矫正了,如果是去百度找一份别人写好的案例...步骤 接下来讲一下人脸识别的步骤吧!...,所消耗的性能比较低 // 将图像转为灰度图像 Mat grayMat = new Mat(); // 当前图片转为灰度图片 cvtColor(mat1, grayMat, CV_BGR2GRAY);

    93041

    【从零学习OpenCV 4】图像卷积

    图像卷积过程大致可以分为以下5个步骤: Step1:将卷积模板旋转180°,由于多数情况中卷积模板中的数据是中心对称的,因此有时这步可以省略,但是如果卷积模板不是中心对称的,必须将模板进行旋转。...图5-1 图像卷积步骤Step2 Step3:用卷积模板中的系数乘以图像中对应位置的像素数值,并对所有结果求和,针对图5-1表示的卷积步骤,其计算过程如式所示,最终计算结果为84....基准点即卷积核中与进行处理的像素点重合的点,其位置必须在卷积核的内部。 delta:偏值,在计算结果中加上偏值。 borderType:像素外推法选择标志,可以选取的参数及含义已经在表3-5中给出。...该函数用于实现图像和卷积模板之间的卷积运算,函数第一个参数为输入的待卷积图像,允许输入图像为多通道图像,图像中的不同通道的卷积模板是同一个卷积模板,如果需要用不同的卷积模板对不同的通道进行卷积操作,需要先使用...由于给出的卷积模板是中心对称的,因此可以省略卷积过程中模板旋转180°的操作。

    73310

    使用计算机视觉实战项目精通 OpenCV:6~8

    传递给 OpenCV 的flip函数的标志指定围绕 y 轴的镜像。...全局变换是 2D 坐标的通用函数,适用于任何类型的对象,而局部变形是特定于对象的,必须从训练数据集中学习。 在本节中,我们将描述面部结构的几何模型的构建,在此称为形状模型。...为了解决这个问题,通常将R描述为距中心距离的衰减函数。 一个很好的选择是 2D-Gaussian 分布,它等效于假设标注错误是 Gaussian 分布。...在patch_models::calc_peaks函数中执行完全相同的过程,另外的步骤是重新使用参考帧和图像帧中当前形状之间的计算相似度变换来对检测到的人脸特征进行非标准化处理,并将其适当放置在图片中。...使用此错误时,一个非常常见的错误是提供了错误的文件夹或文件名,但根据您的构建环境,load()方法将返回false或生成 C++ 异常(并以断言错误退出程序)。

    1.4K20

    使用计算机视觉实战项目精通 OpenCV:1~5

    在 OpenCV 中通常很容易做到这一点,因为许多 OpenCV 函数都接受 BGRA,但是您必须确保通过查看图像中的Mat::channels() 值是否是与输入相同的通道数来创建图像 3 或 4。...我们在函数中所做的唯一实际工作是将 YUV 转换为 BGRA 格式,因此该函数是我们可以用于新函数的基础。 现在,我们将其扩展为在显示之前分析和修改 BGRA cv::Mat。...使用红外(IR)摄像机可以获得 ANPR 系统中的最佳结果,因为检测和 OCR 分割的分割步骤简单,干净,并最大程度地减少了错误。...这样做是为了避免获得最佳结果,并获得更高水平的检测错误和更高的错误识别率,这与使用红外热像仪所期望的结果相反; 但是,两者的步骤是相同的​​。...车牌检测 在此步骤中,我们必须检测当前相机帧中的所有印版。 为此,我们将其分为两个主要步骤:分割和分割分类。 由于我们将图像块用作向量特征,因此未解释特征步骤。

    2.3K10

    修正!【从零学习OpenCV 4】分割图像——分水岭法

    分水岭的计算过程是一个迭代标注的过程,经典的计算方式主要分为以下两个步骤: Step1:排序过程,首先对图像像素的灰度级进行排序,确定灰度值较小的像素点,该像素点即为开始注水点; Step2:淹没过程,...函数的第一个参数是需要进行分水岭分割的图像,该图像必须是CU_8U的三通道彩色图像。函数第二个参数用于输入期望分割的区域,在将图像传递给函数之前,必须使用大于0的整数索引粗略的勾画图像期望分割的区域。...标记图像的尺寸与输入图像相同且数据类型为CV_32S,可以使用findContours()函数和drawContours()函数从二值掩码中得到此类标记图像,标记图像中所有没有被标记的像素值都为0。...程序中通过图像的边缘区域对图像进行标记,首先利用Canny()函数计算图像的边缘,之后利用findContours()函数计算图像中的连通域,并通过drawContours()函数绘制连通域得到符合格式要求的标记图像...为了增加分割后不同区域之间的对比度,随机对不同区域进行上色,结果如图8-12所示,同时提取原图像中每个被分割的区域,部分结果在图8-13给出。

    1.5K10

    OpenCV图像处理专栏十九 | 手动实现基于Canny算子的边缘检测

    边缘检测的一般标准 边缘检测有下面几个标准:(1) 以低的错误率检测边缘,也即意味着需要尽可能准确的捕获图像中尽可能多的边缘。(2) 检测到的边缘应精确定位在真实边缘的中心。...对应算法步骤的详细解释 7.1 高斯滤波 首先高斯函数的定义为,其中是图像中像素点的坐标,为标准差,高斯模板就是利用这个函数来计算的。 接下来看高斯模板是如何构造的,假设高斯模板的尺寸为。...而非极大值抑制可以帮助将将局部最大值之外的所有梯度值抑制为,对梯度图像中每个像素进行非极大值抑制的算法步骤为: (1) 将当前像素的梯度强度与沿正负梯度方向上的两个像素进行比较。...非极大值抑制的伪代码 需要注意的是,如何标志方向并不重要,重要的是梯度方向的计算要和梯度算子的选取保持一致。 7.4 双阈值检测 在施加非极大值抑制之后,剩余的像素可以更准确地表示图像中的实际边缘。...双阈值检测伪代码 7.5 抑制孤立弱边缘完成边缘检测 到目前为止,被划分为强边缘的像素点已经被确定为边缘,因为它们是从图像中的真实 边缘中提取出来的。

    1.4K10

    机器学习_分类_adaboost

    AdaBoost是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写 步骤 1)首先,是初始化训练数据的权值分布D1。...具体训练过程中是:如果某个训练样本点,被弱分类器hi准确地分类,那么在构造下一个训练集中,它对应的权值要减小;相反,如果某个训练样本点被错误分类,那么它的权值就应该增大。...各个弱分类器的训练过程结束后,加大分类误差率小的弱分类器的权重,使其在最终的分类函数中起着较大的决定作用,而降低分类误差率大的弱分类器的权重,使其在最终的分类函数中起着较小的决定作用。...误差率低的弱分类器在最终分类器中占的权重较大,否则较小。...alpha值是基于每个弱分类器的错误率进行计算,计算出alpha值之后,可以对权重向量进行更新,以使得那些正确分类的样本的权重降低而错分样本的权重升高,直到错误率为0或者弱分类器的数目达到用户的指定值为止

    22120

    【从零学习OpenCV 4】Mat类构造与赋值

    1 01 Mat类的构造 (1)利用默认构造函数 代码清单2-4 默认构造函数使用方式 cv::Mat::Mat(); 通过代码清单2-4,利用默认构造函数构造了一个Mat类,这种构造方式不需要输入任何的参数...如果不注意同样会构造成功Mat类,但是当我们需要查看某个元素时,我们并不知道行与列颠倒,就会出现数组越界的错误。...如果Scalar结构中变量数小于通道数,则会以0补充。 (2)枚举赋值法 这种赋值方式是将矩阵中所有的元素都一一枚举出,并用数据流的形式赋值给Mat类。具体赋值形式如代码清单2-13所示。...需要注意的是,在给矩阵每个元素进行赋值的时候,赋值函数中声明的变量类型要与矩阵定义时的变量类型相同,即上面代码中第1行和第6行中变量类型要相同,如果第6行代码改成c.at(i, j) ,...如果行和列不相等,则在矩阵的 (1,1),(2,2),(3,3)等主对角位置处为1。 diag():构建对角矩阵,其参数必须是Mat类型的1维变量,用来存放对角元素的数值。

    4.2K40

    OpenCV 安卓编程示例:1~6 全

    必须定义 LOCAL_MODULE变量,并且该变量是唯一的,以标识Android.mk中的每个模块。 注意 构建系统将在您定义的模块中添加lib前缀和.so后缀。...转置的结果是原始图像的镜像版本,因此我们需要执行另一步骤以通过调用Core.flip()并将其传递到源图像和目标图像并调用翻转代码来指定如何沿垂直轴翻转图像; 0表示围绕 x 轴翻转,正值(例如1)表示围绕...使用霍夫变换检测直线 在 OpenCV 中,我们具有霍夫线变换的两种实现: 标准霍夫变换:该过程与先前说明的过程非常相似; 但是,由于算法必须检查给定图像中的所有边缘点,因此被认为是较慢的选择。...通过计算所有检测到的线之间的交点,找到边缘图像中的每个角。 使用上一步中找到的角(顶点)来近似另一个多边形。 必须执行此步骤以最大程度减少顶点数量,从而消除无用的角。...但是,在本节中,由于 SIFT 和 SURF(密集和标量)描述符是专利算法,您必须付费才能使用它们,因此,我们仅关注稀疏的二进制描述符(也称为局部二进制描述符)。

    5.8K10

    常见的 Java 错误及避免方法之第四集(每集10个错误后续持续发布)

    这通常是由于代码中的声明存在错误或为其分配适当的内存而引起的。 阅读关于如何修复Java软件错误“Could Not Create Java Virtual Machine”的讨论。...“class file contains wrong class” 当Java代码尝试在错误的目录中寻找类文件时,就会出现“class file contains wrong class”的问题,导致类似于以下内容的错误消息...这是一个链接错误。 ? 很像“NoClassDefFoundError”,在以下情况下会出现这个问题: 该文件不在正确的目录中。 类的名称必须与文件的名称相同(不包括文件扩展名)。 名称区分大小写。...(MessageUtil.java:13) ... 10 more 修复此错误我们需要更多的信息。在代码中使用getCause()可以返回导致错误的异常。...加密数据是二进制的,所以不要尝试将其存储在字符串或在加密期间没有被正确填充的数据中。 阅读关于如何防止BadPaddingException的讨论。(@StackOverflow) 39.

    1.5K10

    OpenCV4.8 GPU版本CMake编译详细步骤 与CUDA代码演示

    但是经常会出警告或者错误,大部分是因为一些依赖文件下载失败导致的: 虽然是警告,但是一定要解决,否则在后面编译OpenCV.sln项目的时候还是会失败!...cv::Mat result; gpuImage.download(result); // 或者 cv::cuda::GpuMat result; cv::cuda::bitwise_not(gpuImage..., result); cv::Mat result_host; result.download(result_host); 【6】显示结果:使用OpenCV的函数在屏幕上显示结果图像或视频帧。...cv::imshow("Result", result); cv::waitKey(0); cv::destroyAllWindows(); 这些是一般的步骤,具体的代码实现和操作可能会根据需要有所不同...请确保安装和配置了正确版本的OpenCV和CUDA,并根据您的需求进行适当的调整。 至于加速效果还要根据实际情况分析,下面是官方给的个别方法加速对比:

    2.3K30

    X is not a member of cv异常解决

    命名空间错误:如果我们未正确使用OpenCV的命名空间,编译器可能无法找到相关的成员。解决方案下面是一些解决此异常的常见方法:1....可能的错误包括函数或成员名称的错别字、缺少分号、括号不匹配等。通过仔细检查代码并进行调试,可能会发现并纠正这些错误。...最后,我们使用cv::imwrite()函数将灰度图像保存到output.jpg文件中。如果保存成功,将会显示保存成功的消息。...阅读OpenCV官方文档可以更全面地了解库中的成员,并根据需要选择合适的函数和类来实现所需的图像处理和计算机视觉任务。...在确认版本兼容性、引用正确的头文件、使用正确的命名空间、清除缓存并重新编译以及排除拼写错误和语法错误等方面进行检查和调试。通过这些步骤,我们可以解决这个异常问题,并成功运行OpenCV代码。

    74910

    OpenCV基础02--从文件显示加载图像

    //#include "stdafx.h" 这是由Visual Studio IDE生成的预编译头文件。如果您使用的是Visual Studio,请取消注释此行以避免编译错误。...因此,我们必须在程序顶部添加“**使用命名空间 cv”**行。否则,我们必须在每个 OpenCV 函数、类和数据结构之前附加 ’cv::“说明符。...(例如 - cv::Mat, cv::imread() 等)。我们还必须使用 std 命名空间,因为 cout、endl 和 cin 函数位于 std 命名空间内。...如果函数无法读取文件,它将返回一个空的 Mat 对象。文件名 - 您必须提供图像文件的相对或绝对路径。如果要提供相对路径,则它应该是相对于cpp文件的。...如果 Mat 对象为空,**则 image.empty()** 函数将返回 true。在这种情况下,我们的程序会将错误消息打印到控制台并等待任何按键。当用户按键盘中的任意键时,程序将退出,返回 -1。

    22900

    Android OpenCV 4.6 透视变换

    例如下图所示: 在相机中,真实世界中的标准矩形,变成了梯形。我们如果要获取其中某个坐标点的位置,也会因为这个偏移而发生错误。 而针对这种情况下,我们要计算相机中的坐标,并转换为真实坐标。...上面的方法就能得到一个透视矩阵的变换函数,Mat对象。这个矩阵是一个3*3的变形矩阵 然后我们再通过Imgproc.warpPerspective 将要透视变换的值,扔进去进行透视变换。...中间的获取相机,再将相机的imageProxy转Mat这里就不做介绍,步骤简单。...到这里,只是得到了转换关系的矩阵对象。下面要对图片进行转换操作了: 先介绍一下参数: mat:是我们相机拍摄得到的ImageProxy转换的Mat对象。 dss:是转换后,我们要显示的Mat对象。...3 错误 3.1 getPerspectiveTransform 坐标错误 在调用getPerspectiveTransform 方法的时候出现崩溃异常: 说坐标点需要时CV_32F。

    1.2K20

    OpenCV图像处理专栏十二 |《基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法》

    一起来看看这篇论文使用的算法吧,论文名为:《基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法》。...算法原理 论文使用了Retinex的多尺度高斯滤波求取「光照分量」,然后使用了二「维Gamma函数」针对原图的「HSV空间的V(亮度)分量」进行亮度改变,得到结果。...原理还是蛮简单的,因为是中文论文,且作者介绍得很清楚,我就不细说了,可以自己看论文,论文地址见附录。本文的重点在于对算法步骤的解读和OpenCV复现。 算法步骤 ?...在这里插入图片描述 需要注意的点 文中公式5(二维Gamma变换) 有误,公式5为: ? 其中 的指数应该是,而不是,如果使用后者会得到错误结果,应该是作者笔误了。...CV_32FC1); Mat S(row, col, CV_32FC1); Mat V(row, col, CV_32FC1); for (int i = 0; i < row; i++) {

    2.4K20
    领券