C++ 为什么必须将openCV中的输入图像findContours（）转换为灰度？

我正在以下网站上关注教程：

如果我遵循代码，它会完美工作。然而，我所做的是输入一个灰度图像（由photoshop进行灰度缩放并保存为jpg），然后我尝试跳过以下步骤：

cvtColor(src,thr,CV_BGR2GRAY); //Convert to gray

当我再次在Visual Studio中运行相同的代码时，我收到一个运行时错误，显示：

image_capture.exe中0x00007FFE56A79E08处未处理的异常： 微软C++异常：CV:：内存位置异常 0x000000C1D58FE1F0。发生

在countours.cpp文件中：

scanner = cvStartFindContours( img, storage, cntHeaderSize, mode, method, offset );

我想尽量避免使用cvtColor，因为在我的应用程序中，我的输入图像是灰度图像。我的代码如下：

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include "opencv2\highgui\highgui.hpp"
#include "opencv\cv.h"
#include "opencv2\imgproc\imgproc.hpp"

using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
 int largest_area=0;
 int largest_contour_index=0;
 Rect bounding_rect;

 Mat src = imread("src.jpg"); //Load source image
 Mat thr(src.rows,src.cols,CV_8UC1); 
 Mat dst(src.rows,src.cols,CV_8UC1,Scalar::all(0));
 //cvtColor(src,thr,CV_BGR2GRAY); //Convert to gray
 threshold(src, src,25, 255,THRESH_BINARY); //Threshold the gray

    vector<vector<Point>> contours; // Vector for storing contour
    vector<Vec4i> hierarchy;

    findContours( src, contours, hierarchy,CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE ); // Find the contours in the image

     for( int i = 0; i< contours.size(); i++ ) // iterate through each contour. 
      {
       double a=contourArea( contours[i],false);  //  Find the area of contour
       if(a>largest_area){
       largest_area=a;
       largest_contour_index=i;                //Store the index of largest contour
       bounding_rect=boundingRect(contours[i]); // Find the bounding rectangle for biggest contour
       }

      }

 Scalar color( 255,255,255);
 drawContours( dst, contours,largest_contour_index, color, CV_FILLED, 8, hierarchy ); // Draw the largest contour using previously stored index.
 rectangle(src, bounding_rect,  Scalar(0,255,0),1, 8,0);  
 imshow( "src", src );
 imshow( "largest Contour", dst );
 waitKey(0);
}

#包括“stdafx.h”
#包括
#包括“opencv2\highgui\highgui.hpp”
#包括“opencv\cv.h”
#包括“opencv2\imgproc\imgproc.hpp”
使用名称空间cv；
使用名称空间std；
int main（）
{
int最大面积=0；
int最大轮廓指数=0；
矩形边界；
Mat src=imread（“src.jpg”）；//加载源映像
材料厚度（src.行、src.列、CV_8UC1）；
Mat dst（src.rows，src.cols，CV_8UC1，Scalar:：all（0））；
//CVT颜色（src、thr、CVBGr2灰色）；//转换为灰色
阈值（src，src，25255，THRESH_BINARY）；//灰度阈值
矢量轮廓；//用于存储轮廓的矢量
向量层次；
查找轮廓（src、轮廓、层次、CV_RETR_CCOMP、CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE）；//在图像中查找轮廓
对于（int i=0；i最大面积）{
最大面积=a；
最大轮廓指数=i；//存储最大轮廓指数
bounding_rect=boundingRect（轮廓[i]）；//查找最大轮廓的边界矩形
}
}
标量颜色（255255）；
drawContours（dst、等高线、最大等高线索引、颜色、CV填充、8、层次）；//使用以前存储的索引绘制最大等高线。
矩形（src，边界矩形，标量（0255,0），1,8,0）；
imshow（“src”，src）；
imshow（“最大轮廓”，dst）；
等待键（0）；
}

知道如何避免cvtColor（）吗

谢谢

根据，输入图像到

findContour

函数必须是8位单通道，因此您必须通过

阈值

，

cvtColor

等将输入图像更改为该类型。如果您的图像是灰色图像，只需在

CV\u load\u image\u灰度

模式下加载即可

---

cv:：Mat rawImg=imread（imgName、cv\u LOAD\u IMAGE\u灰度）
问题在于图像的像素值可能为灰度，但图像本身有多个通道，最有可能是3个通道。
findContour
功能仅接受1个通道图像。只需确保您的图像只有一个通道，这可以通过
img.shape
轻松验证，如果它有多个通道，那么您可以对多通道矩阵进行切片，以获取表示输入灰度图像的任何组成通道。
Mat src=imread（“src.jpg”，cv:：imread\u GRAYSCALE）@ZdaR我是openCV新手。你能给我一些关于如何做到这一点的指导吗？我只能找到整形（）方法。