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我正在尝试在 javacv 中调整 IplImage 图像的大小。我发现 cvResize 函数可以做这样的事情。我的工作流程是:打开图像,将其转换为灰度,将其调整为所需的大小,最后对其进行整形。我已经阅读过它将其转换为灰度并调整其大小。我的问题是什么最后一步, reshape 。我有 cvReshape 可以满足我的要求。我有一个 IplImage,我必须将其转换为 cvMat。下一步是 reshape ,它需要 4 个参数:cvArr、cvMat 和所需的尺寸。
// read an image
final IplImage image = cvLoadImage("ef.jpg");
//create image window named "My Image"
final CanvasFrame canvas = new CanvasFrame("My Image");
// request closing of the application when the image window is closed
canvas.setDefaultCloseOperation(javax.swing.JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
// show image on window
canvas.showImage(image);
IplImage GrayImage = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);
cvCvtColor(image, GrayImage, CV_BGR2GRAY);
IplImage img = IplImage.create(60, 60, IPL_DEPTH_8U, 1);
//resize the image
cvResize(GrayImage, img, CV_INTER_LINEAR);
cvSaveImage("4-rjb" + ".jpg", img);
//cvReleaseImage(result1);
System.out.println("The size of the image: "+img);
CvMat mtx = CvMat.createHeader(img.height(), img.width());
cvGetMat(img, mtx, null, 0);
System.out.println(mtx);
cvReshape(img, mtx, 3600, 1);
我收到错误:
OpenCV Error: Bad number of channels () in unknown function, file .\src\array.cpp,
line 2721
我只是想 reshape 二维图像,为什么会发生 channel 数错误?
最佳答案
通过一些谷歌搜索,我发现你的输出矩阵必须包含至少 3 个 channel 。 (蓝色、绿色和红色)。其中蓝色和绿色将完全为空,您将灰度图像作为输出图像的红色 channel 。任何其他数量的 channel 都会导致您收到错误。
关于java - 在 javacv 中 reshape IplImage,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/21186146/
如何检查字符串是否被 reshape ?示例:“aab”返回 0,因为“a”无法 reshape 为该字符串或任何其他更短的字符串。 另一个例子是“aabbaab”返回 1,因为“aabb”可以被 r
我无法清楚地理解theano的reshape。我有一个形状的图像矩阵: [batch_size, stack1_size, stack2_size, height, width] ,其中有 s
如何检查字符串是否被 reshape ?示例:“aab”返回 0,因为“a”无法 reshape 为该字符串或任何其他更短的字符串。 另一个例子是“aabbaab”返回 1,因为“aabb”可以被 r
这是原始数据 a=[[1,2,3,4,5,6], [7,8,9,10,11,12]] 我想把它转换成这样的格式: b=[[1,2,3,7,8,9], [4,5,6,10,11,12]] a
我目前正在学习 CS231 作业,我意识到一些令人困惑的事情。在计算梯度时,当我第一次 reshape x 然后得到转置时,我得到了正确的结果。 x_r=x.reshape(x.shape[0],-1
这个问题在这里已经有了答案: Reshaping multiple sets of measurement columns (wide format) into single columns (lon
我有一个包含超过 1500 列的宽格式数据集。由于许多变量都是重复的,我想将其 reshape 为长形式。然而,r 抛出一个错误: Error in guess(varying) : Failed
我有一个长格式的数据框狗,我正在尝试使用 reshape() 函数将其重新格式化为宽格式。目前看起来是这样的: dogid month year trainingtype home scho
这个问题在这里已经有了答案: how to reshape an N length vector to a 3x(N/3) matrix in numpy using reshape (1 个回答)
我对 ndarray.reshape 的结构有疑问.我读过 numpy.reshape()和 ndarray.reshape是 python 中用于 reshape 数组的等效命令。 据我所知,num
所以这是我的麻烦:我想将一个长格式的数据文件改成宽格式。但是,我没有唯一的“j”变量;长格式文件中的每条记录都有几个关键变量。 例如,我想这样做: | caseid | gender | age |
Whis 这个数据框, df df id parameter visit value sex 1 01 blood V1 1 f 2 01 saliva V
我有一个列表,其中包含几个不同形状的 numpy 数组。我想将这个数组列表 reshape 为一个 numpy 向量,然后更改向量中的每个元素,然后将其 reshape 回原始数组列表。 例如: 输入
我有一个形状为 (1800,144) 的数组 (a) 其中 a[0:900,:] 都是实数,后半部分数组 a[900:1800,:] 全部为零。我想把数组的后半部分水平地放在前半部分旁边,然后将它们推
我有一个如下所示的数组: array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2, 2
我正在创建一个 tf.Variable(),然后使用该变量创建一个简单的函数,然后我使用 tf.reshape() 展平原始变量,然后我在函数和展平变量之间使用了 tf.gradients()。为什么
我有一个名为 data 的数据框,我试图从中识别任何异常价格。 数据框头部看起来像: Date Last Price 0 29/12/2017 487.74 1 28/
我有一个 float vec 数组,我想对其进行 reshape vec.shape >>> (3,) len(vec[0]) # all 3 rows of vec have 150 columns
tl;dr 我可以在不使用 numpy.reshape 的情况下将 numpy 数组的 View 从 5x5x5x3x3x3 reshape 为 125x1x1x3x3x3 吗? 我想对一个体积(大小
set.seed(123)data <- data.frame(ID = 1:10, weight_hus = rnorm(10, 0, 1),
我是一名优秀的程序员,十分优秀!