C++ OpenCV c++；断言失败<；我<；0>；在cv:：_InputArray:：getMat中 #包括 #包括 #包括 #包括 #包括 #包括 使用名称空间cv； 使用名称空间std； //初始最小和最大HSV过滤器值。 //这些将使用轨迹栏进行更改 Mat-src；Mat-HSV；Mat-roi；垫范围；席蚀；席灰色； int thresh=100； int max_thresh=255； /**@主功能*/ int main（int argc，字符**argv） { createtrackbar（）； VideoCapture cap（0）；//打开默认摄像机 if（！cap.isopend（））//检查我们是否成功 返回-1； namedWindow（“背景”，1）； int waitTime=50； int计数器=101； int左=20； int roiTop=50； int右=200； int=200； Rect rRoi=Rect（ROI左、ROI上、ROI右、ROI下）； 垫子背景； cap>>背景； 背景=背景（rRoi）； //CVT颜色（背景、背景、CV_BGR2HSV）； //imshow（“背景”，背景）； 矢量等值线； 向量>外壳（1）； 向量层次； 矢量缺陷； while（true） { cap>>src； //创建感兴趣的区域。 Mat iRoi=src.clone（）（rRoi）； Mat iRoiSRC=src（rRoi）； //在那里画一个矩形。 矩形（src、rRoi、标量（255、128、0）、1、8、0）； //imshow（“roi”，iRoi）； //减去静态背景。 absdiff（iRoi，背景，iRoi）； //imshow（“diff”，iRoi）； //将其转换为灰度并设置阈值。 CVT颜色（iRoi、iRoi、CV_bgr2灰色）； 阈值（iRoi，灰色，15，255，CV_阈值_二进制）； //执行关闭操作。 Mat DecreateElement=getStructuringElement（变形椭圆，大小（腐蚀大小，腐蚀大小））； Mat DigitalElement=getStructuringElement（变形椭圆，大小（DigitalSize，DigitalSize））； for（int index=0；index0） { convexHull（等高线[biggestContourIndex]，hullsI，true，true）； convexHull（等高线[biggestContourIndex]，hullsP，true，true）； } //找出凸性缺陷。 如果（等高线.size（）>0） { 如果（等高线[biggestContourIndex].size（）>3） { 凸面缺陷（轮廓[最大轮廓指数]、hullsI、缺陷）； } } //绘制最大轮廓及其凸面外壳。 标量colorOne=标量（255,128,0）； 标量颜色二=标量（0，0，255）； 如果（等高线.size（）>0） { drawContours（iRoiSRC，contours，biggestContourIndex，colorOne，2，8，hierarchy，0，Point（））； 绘制轮廓（iRoiSRC、hullsP、0、colorTwo、1、8、vector（）、0、Point（））； 矩形（iRoiSRC，boundingRect（轮廓[biggestContourIndex]），标量（0,255,0），1,8,0）； } imshow（“src”，src）； 如果（waitKey（waitTime）>=0）中断； } 返回（0）； }

屏幕左上角有一个矩形，我的手一握住就会被认出

---

我得到的错误出现在第一个

drawContours

处。控制台给我的完整错误是：

OpenCV错误：断言失败转换
向量缺陷
在某种程度上似乎起到了作用
您是否调试了单步执行代码，以查看
i
的负值实际上来自何处？@πάνταῥεῖ 是的，但是我找不到值。您能在函数调用之前打印索引吗？顺便说一句，contour.size（）不是轮廓的面积，而是点数@Mika biggestContourIndex每次都为1，因为它确实检测到我的手是最大的区域。我将更改变量名。不清楚。非常感谢。发现矢量缺陷；需要转换为点向量，现在可以工作了。谢谢你的帮助！
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/video/background_segm.hpp>
#include <iostream>
#include <windows.h>

using namespace cv;
using namespace std;

//initial min and max HSV filter values.
//these will be changed using trackbars    


Mat src; Mat HSV; Mat roi; Mat range; Mat eroded; Mat gray;
int thresh = 100;
int max_thresh = 255;

/** @function main */
int main(int argc, char** argv)
{
    createTrackbars();
    VideoCapture cap(0); // open the default camera
    if (!cap.isOpened())  // check if we succeeded
        return -1;


    namedWindow("background", 1);

    int waitTime = 50;
    int counter = 101;

    int roiLeft = 20;
    int roiTop = 50;
    int roiRight = 200;
    int roiBottom = 200;
    Rect rRoi = Rect(roiLeft, roiTop, roiRight, roiBottom);

    Mat background;
    cap >> background;
    background = background(rRoi);
    //cvtColor(background, background, CV_BGR2HSV);

    //imshow("background", background);


    vector<vector<Point> > contours;
    vector<vector < cv::Point >> hull(1);
    vector<Vec4i> hierarchy;
    vector<CvConvexityDefect> defects;

    while (true)
    {
        cap >> src;

        //Create the region of interest.
        Mat iRoi = src.clone()(rRoi);
        Mat iRoiSRC = src(rRoi);

        //Draw a rectangle there.
        rectangle(src, rRoi, Scalar(255, 128, 0), 1, 8, 0);
        //imshow("roi", iRoi);

        //Subtract the static background.
        absdiff(iRoi, background, iRoi);
        //imshow("diff", iRoi);

        //Convert it to a GrayScale and threshold it.
        cvtColor(iRoi, iRoi, CV_BGR2GRAY);
        threshold(iRoi, gray, 15, 255, CV_THRESH_BINARY);

        //Perform a closing.
        Mat erodeElement = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(erodeSize, erodeSize));
        Mat dilateElement = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(dilateSize, dilateSize));
        for (int index = 0; index < loopAmount; index++)
        {
            erode(gray, gray, erodeElement);
            dilate(gray, gray, dilateElement);
        }
        //imshow("range", gray);


        //Find the contours.
        findContours(gray, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

        //Pick the biggest contour.
        int biggestContourIndex = 0;
        int largestArea = 0;
        for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
        {
            if (contours[i].size() > largestArea)
            {
                largestArea = contours[i].size();
                biggestContourIndex = i;
            }
        }


        vector<int> hullsI;
        vector<Point> hullsP;
        vector<Vec4i> defects;


        //Find the convex hull.
        if (contours.size() > 0)
        {
            convexHull(contours[biggestContourIndex], hullsI, true, true);
            convexHull(contours[biggestContourIndex], hullsP, true, true);
        }

        //Find the convexity defects.
        if (contours.size() > 0)
        {
            if (contours[biggestContourIndex].size() > 3)
            {               
                convexityDefects(contours[biggestContourIndex], hullsI, defects);               
            }
        }




        //Draw the biggest contour and its convex hull.
        Scalar colorOne = Scalar(255, 128, 0);
        Scalar colorTwo = Scalar(0, 0, 255);
        if (contours.size() > 0)
        {
            drawContours(iRoiSRC, contours, biggestContourIndex, colorOne, 2, 8, hierarchy, 0, Point());
            drawContours(iRoiSRC, hullsP, 0, colorTwo, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point());
            rectangle(iRoiSRC, boundingRect(contours[biggestContourIndex]), Scalar(0, 255, 0), 1, 8, 0);

        }
        imshow("src", src);

        if (waitKey(waitTime) >= 0) break;

    }

    return(0);
}