為什么用cv :: Mat（opencv）改變指向數據的指針有cv :: filter2D的問題？

Question

我想遷移到使用opencv自定義成像探測器數據。 數據集可能非常龐大（有時是數千幀的數百幀），我使用boost內存映射加載它們。 在測試行為時，我創建一個適當大小的cv :: mat（對於單個幀）並將指針更改為我正在查看的幀的數據。 這適用於顯示數據（cv :: imshow）或應用顏色映射，但是當我使用類似cv :: filter2D的東西時失敗。 如果我克隆數據或使用一些副本，它可以工作，但我不想開始復制/克隆，因為我認為這會降低性能（也許我錯了）。

那么 - 我做錯了什么？ 為什么cv :: filter2D不在這里工作，有更好的方法嗎？

在運行時（現在使用Windows 10）我在終端中獲得以下內容：

OpenCV(4.0.1) Error: Assertion failed (data == datastart + ofs.y*step[0] + ofs.x*esz) in cv::Mat::locateROI, file c:\build\master_winpack-build-win64-vc15\opencv\modules\core\src\matrix.cpp, line 767
OpenCV: terminate handler is called! The last OpenCV error is:
OpenCV(4.0.1) Error: Assertion failed (data == datastart + ofs.y*step[0] + ofs.x*esz) in cv::Mat::locateROI, file c:\build\master_winpack-build-win64-vc15\opencv\modules\core\src\matrix.cpp, line 767

僅當filter2D與從內存映射數組構造的矩陣一起使用時才會發生這種情況。

我使用未注釋的克隆版本運行程序，並使用以下代碼替換循環中的std :: cout行：

  std::cout<<"Is it continuous: " << img.isContinuous() << std::endl;

而cv :: Mat確實是連續的。

#include <QCoreApplication>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>


#include<iostream>
#include <boost/iostreams/device/mapped_file.hpp>


int main(int argc, char *argv[])
{
    QCoreApplication a(argc, argv);
    boost::iostreams::mapped_file_source mem_ifile;

    mem_ifile.open(std::string("someimage.raw"));
    std::cout<<"file size: "<<mem_ifile.size()/(396*266*sizeof (float))<<std::endl;
    cv::Mat adjMap;
    cv::Mat img(266,396,CV_32FC1);
    cv::Mat falseColorsMap;
    cv::Mat b_hist;
    cv::Mat kernel;
    cv::Mat filsMap;
    kernel = cv::Mat::ones( 2, 2,CV_32FC1)/double(4.0);
    cv::namedWindow("image", cv::WINDOW_NORMAL);
    cv::namedWindow("false color", cv::WINDOW_NORMAL);
    cv::namedWindow("filtered", cv::WINDOW_NORMAL);

    for(unsigned long long i = 0;i< mem_ifile.size()/(396*266*sizeof (float)); i++)
    {
        img.data = (reinterpret_cast<uchar *>(const_cast<char *>(mem_ifile.data()))+(i*396*266*sizeof (float)));
        cv::convertScaleAbs(img, adjMap, 255 / 500.0);
        applyColorMap(adjMap, falseColorsMap, cv::COLORMAP_JET);

// PROBLEM HERE - FIRST TWO WORK, LAST ONE DOESN'T
        //cv::filter2D(adjMap,filsMap,-1,kernel);           // works
        //cv::filter2D(img.clone(),filsMap,-1,kernel);      // works
        cv::filter2D(img,filsMap,-1,kernel);                // doesn't work


        std::cout<<"mean of adjmap: " << cv::mean(adjMap) << std::endl;
        cv::imshow("image", adjMap);
        cv::imshow("false color",falseColorsMap);
        cv::imshow("filtered", filsMap);
        cv::waitKey(20);
    }
    mem_ifile.close();
    return a.exec();
}

基於Beaker建議的工作代碼：

#include <QCoreApplication>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>

#include<iostream>
#include <boost/iostreams/device/mapped_file.hpp>

int main(int argc, char *argv[])
{
    QCoreApplication a(argc, argv);
    boost::iostreams::mapped_file_source mem_ifile;

    mem_ifile.open(std::string("/home/hugh/Documents/APS2017April/Ti7_nr2_e_x36000.raw"));
    std::cout<<"file size: "<<mem_ifile.size()/(396*266*sizeof (float))<<std::endl;
    cv::Mat adjMap;
    cv::Mat *img;
    cv::Mat falseColorsMap;
    cv::Mat b_hist;
    cv::Mat kernel;
    cv::Mat filsMap;
    kernel = cv::Mat::ones( 2, 2,CV_32FC1)/double(4.0);
    cv::namedWindow("image", cv::WINDOW_NORMAL);
    cv::namedWindow("false color", cv::WINDOW_NORMAL);
    cv::namedWindow("filtered", cv::WINDOW_NORMAL);

    for(unsigned long long i = 0;i< mem_ifile.size()/(396*266*sizeof (float)); i++)
    {
        //img.data = (reinterpret_cast<uchar *>(const_cast<char *>(mem_ifile.data()))+(i*396*266*sizeof (float)));
        img = new cv::Mat(266,396,CV_32FC1,(reinterpret_cast<uchar *>(const_cast<char *>(mem_ifile.data()))+(i*396*266*sizeof (float))));

        cv::convertScaleAbs(*img, adjMap, 255 / 500.0);
        applyColorMap(adjMap, falseColorsMap, cv::COLORMAP_JET);

        //cv::filter2D(adjMap,filsMap,-1,kernel);           // works
        //cv::filter2D(img->clone(),filsMap,-1,kernel);      // works
        cv::filter2D(*img,filsMap,-1,kernel);                // works

        std::cout<<"Is it continuous: " << img->isContinuous() << std::endl;
        cv::imshow("image", adjMap);
        cv::imshow("false color",falseColorsMap);
        cv::imshow("filtered", filsMap);
        cv::waitKey(20);
        delete img;
    }
    mem_ifile.close();
    return a.exec();
}

Answer 1

所以看起來你正在修改data字段而不更新任何其他data字段。 （請參閱公共屬性 。）具體而言， dataend ， datalimit和datastart屬性標識為

locateROI和adjustROI中使用的輔助字段

locateROI是您的錯誤消息中給出的方法。

正確的方法是使用cv::Mat 數據*構造函數 。 如文檔中所述，

采用數據和步驟參數的矩陣構造函數不分配矩陣數據。 相反，它們只是初始化指向指定數據的矩陣標頭，這意味着不會復制任何數據。 此操作非常有效，可用於使用OpenCV函數處理外部數據。

這確保正確創建所有標題數據而無需不必要的復制。

另請注意，在使用這些構造函數時，您應該清理自己的數據：

外部數據不會自動解除分配，因此您應該對其進行處理。