реализация свертки в C ++

Question

Я хочу реализовать функцию двумерной свертки в C ++ самостоятельно, без использования filter2D (). Я пытаюсь перебрать все пиксели входного изображения и ядра, а затем назначить новое значение для каждого пикселя dst. Однако я получил эту ошибку.

Поток 1: EXC_BAD_ACCESS (код = 1, адрес = 0x0)

Я обнаружил, что эта ошибка говорит о том, что я обращаюсь к nullptr,но я не смог решить проблему. Вот мой код на C ++.

cv::Mat_<float> spatialConvolution(const cv::Mat_<float>& src, const cv::Mat_<float>& kernel)
{
//    declare variables
    Mat_<float> dst;
    Mat_<float> flipped_kernel;
    float tmp = 0.0;

//    flip kernel
    flip(kernel, flipped_kernel, -1);

//    multiply and integrate
// input rows
    for(int i=0;i<src.rows;i++){
// input columns
        for(int j=0;j<src.cols;j++){
// kernel rows
            for(int k=0;k<flipped_kernel.rows;k++){
// kernel columns
                for(int l=0;l<flipped_kernel.cols;l++){
                    tmp += src.at<float>(i,j) * flipped_kernel.at<float>(k,l);
                }
            }
            dst.at<float>(i,j) = tmp;
        }
    }
       return dst.clone();
} 

Answer 1

Ошибка доступа к памяти, вероятно, происходит из-за строки:

dst.at<float>(i,j) = tmp;

, поскольку dst не инициализировано. Вы не можете назначить что-то этому индексу матрицы, если у нее нет размера / данных. Вместо этого сначала инициализируйте матрицу, так как Mat_<float> является объявлением, а не инициализацией. Используйте одну из инициализаций, где вы можете указать cv::Size или строки / столбцы из различных конструкторов для Mat (см. документы ). Например, вы можете инициализировать dst с помощью:

Mat dst{src.size(), src.type()};

Answer 2

Для упрощения предположим, что у вас есть ядро ​​3x3

k(0,0) k(0,1) k(0,2)
k(1,0) k(1,1) k(1,2)
k(2,0) k(2,1) k(2,2)

для вычисления свертки: вы сканируете входное изображение (помеченное I) слева направо, сверху вниз и для каждого пикселя вводаизображение присвоить одно значение, рассчитанное по приведенной ниже формуле:

newValue(y,x) = I(y-1,x-1) * k(0,0) + I(y-1,x) * k(0,1) + I(y-1,x+1) * k(0,2)
              + I(y,x-1) * k(1,0) + I(y,x) * k(1,1) + I(y,x+1) * k(1,2) + 
              + I(y+1,x-1) * k(2,0) + I(y+1,x) * k(2,1) + I(y+1,x+1) * k(2,2)


 ------------------x------------>
 |
 |
 |      [k(0,0) k(0,1) k(0,2)]
 y      [k(1,0) k(1,1) k(1,2)] 
 |      [k(2,0) k(2,1) k(2,2)]
 |

(y,x) входного изображения (I) является точка привязки ядра, чтобы присвоить новое значение I(y,x) вы должны умножить каждыйk коэффициент для соответствующей точки I - ваш код этого не делает.

Сначала необходимо создать матрицу dst с размерами исходного изображения и пикселем того же типа. Затем вам нужно переписать ваши циклы, чтобы отразить формулу, описанную выше:

cv::Mat_<float> spatialConvolution(const cv::Mat_<float>& src, const cv::Mat_<float>& kernel)
{
    Mat dst(src.rows,src.cols,src.type());

    Mat_<float> flipped_kernel; 
    flip(kernel, flipped_kernel, -1);

    const int dx = kernel.cols / 2;
    const int dy = kernel.rows / 2;

    for (int i = 0; i<src.rows; i++) 
    {
        for (int j = 0; j<src.cols; j++) 
        {
            float tmp = 0.0f;
            for (int k = 0; k<flipped_kernel.rows; k++) 
            {
              for (int l = 0; l<flipped_kernel.cols; l++) 
              {
                int x = j - dx + l;
                int y = i - dy + k;
                if (x >= 0 && x < src.cols && y >= 0 && y < src.rows)
                    tmp += src.at<float>(y, x) * flipped_kernel.at<float>(k, l);
              }
            }
            dst.at<float>(i, j) = saturate_cast<float>(tmp);
        }
    }
    return dst.clone();
}