一、问题描述
今天在实现sobel算子时,用了cv的filter2D函数以后,报了如下错误
cv2.error: OpenCV(4.5.5) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'imshow'
> Overload resolution failed:
> - mat data type = 23 is not supported
> - Expected Ptr<cv::cuda::GpuMat> for argument 'mat'
> - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'mat'
报错代码段:
v = cv.filter2D(img_i, -1, G_x)
h = cv.filter2D(img_i, -1, G_y)
img = np.sqrt(v**2 + h**2)
# 此处省略阈值处理
cv.namedWindow("Image_Sobel", cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow("Image_Sobel", img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
二、解决
看到报错里面有 data type = 23 ,猜测是图像的数据类型有问题,输出一看发现img中元素的数据类型是float16,现在看看imshow的要求。
opencv的官方注释指出:根据图像的深度,imshow函数会自动对其显示灰度值进行缩放,规则如下:
- 如果图像数据类型是8U(8位无符号),则直接显示。
- 如果图像数据类型是16U(16位无符号)或32S(32位有符号整数),则imshow函数内部会自动将每个像素值除以256并显示,即将原图像素值的范围由[0~ 255*256]映射到[0~255]
- 如果图像数据类型是32F(32位浮点数)或64F(64位浮点数),则imshow函数内部会自动将每个像素值乘以255并显示,即将原图像素值的范围由[0~ 1]映射到[0~255](注意:原图像素值必须要归一化)
可以发现,16F是非法的,因此 需要将其转化为32F或者64F,如以下代码中的第4行所示(转成了64F)
v = cv.filter2D(img_i, -1, G_x)
h = cv.filter2D(img_i, -1, G_y)
img = np.sqrt(v**2 + h**2)
img = img.astype(float)
# 此处省略阈值处理
cv.namedWindow("Image_Sobel", cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow("Image_Sobel", img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
至此,已经不会报错了,但是图像经过阈值化处理,输出是全黑的,开方应该是没有问题的,猜测是cv.filter2D的问题。直接说结论,cv.filter2D函数的第二个参数是ddepth,英文是 desired depth,即期望深度,值为-1说明输出的数据类型和输入相同,问题就出在这,输入的图像是uint8的,所以原本卷积之后是负值的全被抹掉了,后面第三行平方相加也会溢出,,,所以应该把ddepth设为CV_32F,ddepth取值表如下所示(来自官方文档)
最终的代码:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-507132.html
v = cv.filter2D(img_i, cv.CV_32F, G_x)
h = cv.filter2D(img_i, cv.CV_32F, G_y)
img = np.sqrt(v**2 + h**2)
# 此处省略阈值处理
cv.namedWindow("Image_Sobel", cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow("Image_Sobel", img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
最后的输出的图像:
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-507132.html
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