C++ 计算马氏距离

从一堆图像

I

，一个平均颜色

C\m

演变而来。现在我想用马氏距离获得一个距离图像，其中每个像素到

C\m

的马氏距离都被计算出来。我无法让OpenCV的

Mahalanobis（）

函数工作。 我使用

I

的所有像素颜色计算calcCovarMatrix，将其反转并传递给

Mahalanobis（）

。接下来，我将在新图像上循环以计算每个像素的距离：

  Mat covar, incovar, mean;
  calcCovarMatrix(...);
  invert(covar,incovar,DECOMP_SVD);

  for (int row = 0; row < image.rows; ++row) {
        for (int col = 0; col < image.cols; ++col) {
            Scalar color = image.at<Vec3b>(row, col);
        double m_dist = Mahalanobis(color, mean, incovar);
        }
  }

Mat-covar，incovar，平均值；
calcCovarMatrix（…）；
反转（covar、incovar、反汇编SVD）；
对于（int row=0；row

导致：

OpenCV错误：在Mahalanobis文件/tmp/OpenCV-8GA996/OpenCV-2.4.9/modules/core/src/matmul.cpp中断言失败（type==v2.type（）&&type==icovar.type（）&&sz==v2.size（）&&len==icovar.rows&&len==icovar.cols）

我犯了什么错？提前谢谢

不是处理单个像素，而是处理整个图像。因此，请尝试：

double dist = Mahalanobis( image1, image2, invcovar );

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好的，我想我必须编写我自己的函数来完成我的任务，得到平均颜色和实际像素颜色之间的距离。我之所以要这么做，是因为这是在一篇论文中写的：“目视检查第二帧和从第一帧构建的道路模型之间每像素的马氏距离，发现某些颜色变换的每形式比其他颜色变换更好”。其中道路模型仅由平均颜色组成。