C++ 视频所有帧直方图的K均值聚类

我试图对视频的所有帧进行聚类，我计算了hsv直方图，但没有找到kmean聚类。我的代码在k mean命令下崩溃。谁能告诉我我做错了什么

#include "stdafx.h"
#include "highgui.h"

#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
#include <conio.h>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  // Gaussian Blur
#include <opencv2/core/core.hpp>        // Basic OpenCV structures (cv::Mat, Scalar)
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
#include <conio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{

 cv::Mat centers;
Mat src_base, hsv_base;
cv::Mat labels;
vector<Mat> histograms;
string filename = "video.avi";
VideoCapture capture(filename);

if( !capture.isOpened() )
    exit(0);

for( ; ; )
{
    capture >> src_base;
    if(src_base.empty())
        break;

    /// Convert to HSV
    cvtColor( src_base, hsv_base, CV_BGR2HSV );

    /// Using 16 bins for hue and 32 for saturation
    int h_bins = 16; int s_bins = 8;
    int histSize[] = { h_bins, s_bins };

    // hue varies from 0 to 256, saturation from 0 to 180
    float h_ranges[] = { 0, 256 };
    float s_ranges[] = { 0, 180 };

    const float* ranges[] = { h_ranges, s_ranges };

    // Use the o-th and 1-st channels
    int channels[] = { 0, 1 };

    /// Histograms
    Mat hist_base;

    /// Calculate the histograms for the HSV images
    calcHist( &hsv_base, 1, channels, Mat(), hist_base, 2, histSize, ranges, true, false );
    histograms.push_back(hist_base);

}
cv::kmeans(histograms, 8, labels,cv::TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1.0),3, cv::KMEANS_PP_CENTERS, centers);
cout<<"code executed"<<endl;

return 0;
}

#包括“stdafx.h”
#包括“highgui.h”
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括//高斯模糊
#包括//基本OpenCV结构（cv:：Mat、Scalar）
#包括
#包括
#包括
使用名称空间cv；
使用名称空间std；
int _tmain（int argc，_TCHAR*argv[]
{
cv：：垫中心；
垫式src_底座、hsv_底座；
cv：：垫标签；
向量直方图；
字符串filename=“video.avi”；
视频捕获（文件名）；
如果（！capture.isOpened（））
出口（0）；
对于（；；）
{
捕获>>src_基地；
if（src_base.empty（））
打破
///转乘高速列车
CVT颜色（src_底座、hsv_底座、CV_BGR2HSV）；
///使用16个色相箱和32个饱和度箱
整数h_bins=16；整数s_bins=8；
int histSize[]={h_-bins，s_-bins}；
//色调从0到256，饱和度从0到180
浮点h_范围[]={0，256}；
浮点s_范围[]={0,180}；
常量浮点*范围[]={h_范围，s_范围}；
//使用第0个和第1个通道
int通道[]={0，1}；
///直方图
Mat hist_基地；
///计算HSV图像的直方图
calcHist（&hsv_base，1，通道，Mat（），hist_base，2，histSize，范围，真，假）；
直方图。推回（历史基）；
}
cv:：kmeans（直方图，8，标签，cv:：TERMCRIT_ITER，10，1.0），3，cv:：kmeans_PP_中心，中心）；
coutOpenCV中的
kmeans
函数不接受
cv:：Mat
-s的向量。根据文档：

样本-输入样本的浮点矩阵，每个样本一行

您必须将数据转换为这种格式，例如：

int h_bins = 16; int s_bins = 8;
Mat samples( histograms.size() , h_bins * s_bins , CV_32F);
for( int k = 0; k < histograms.size() ; k++ )
  for( int y = 0; y < h_bins; y++)
    for( int x = 0; x < s_bins ; x++ )
      samples.at<float>( k , y* s_bins + x) = histograms[k].at<float>(y,x);

OpenCV中的
kmeans
函数不接受
cv:：Mat
-s的向量。根据文档：

样本-输入样本的浮点矩阵，每个样本一行

您必须将数据转换为这种格式，例如：

int h_bins = 16; int s_bins = 8;
Mat samples( histograms.size() , h_bins * s_bins , CV_32F);
for( int k = 0; k < histograms.size() ; k++ )
  for( int y = 0; y < h_bins; y++)
    for( int x = 0; x < s_bins ; x++ )
      samples.at<float>( k , y* s_bins + x) = histograms[k].at<float>(y,x);

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