OpenCv 3.1-Java中给定矩阵的错误形状

我已经训练了人脸识别器，所有的图像都是相同大小的，并将灰度图像传递给预测器。但我面临着这个错误

OpenCV错误：错误参数（给定矩阵的形状错误。Was大小（src）=（1150544），大小（W）=（37636,5）。）在子空间项目中，文件/home/********/OpenCV/modules/core/src/lda.cpp，第182行

这是密码

public static void main(String[] args) {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
        String trainingDir = "res/";
        File root = new File(trainingDir);
        FilenameFilter imgFilter = new FilenameFilter() {
            public boolean accept(File dir, String name) {
                name = name.toLowerCase();
                return name.endsWith(".jpg") || name.endsWith(".pgm") || name.endsWith(".png");
            }
        };

        File[] imageFiles = root.listFiles(imgFilter);
        ArrayList <Mat> images = new ArrayList(imageFiles.length);
        Mat labels = new Mat(imageFiles.length,1,CvType.CV_32SC1);
        int[][] labelsBuffer = new int[imageFiles.length][imageFiles.length];

        int counter =0;
        for(File image: imageFiles){
            Mat img = Imgcodecs.imread(image.getAbsolutePath(),Imgcodecs.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
            int label = Integer.parseInt(image.getName().split("\\.")[2]);
            //images.add(label, img);
            images.add(img);
            counter++;
        }
        FaceRecognizer faceRecognizer = Face.createEigenFaceRecognizer();
        Mat temp = new Mat();

        faceRecognizer.train(images, labels);
        CascadeClassifier cascadeFaceClassifier = new CascadeClassifier(
                "haarcascade_frontalface_default.xml");
        VideoCapture videoDevice = new VideoCapture();
        videoDevice.open(0);
        int x = 0;
        if (videoDevice.isOpened()) {
            while (true) {      
                Mat frameCapture = new Mat();
                videoDevice.read(frameCapture);
                MatOfRect faces = new MatOfRect();
                cascadeFaceClassifier.detectMultiScale(frameCapture, faces, 2.0, 5, 0,new Size(),new Size());


                for (Rect rect : faces.toArray()) {
                    Mat resizedCapture = new Mat(frameCapture,rect);
                    Imgproc.cvtColor(resizedCapture, resizedCapture, Imgcodecs.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
                    Size imageSize = new Size(194,194);
                    Imgproc.resize(resizedCapture,resizedCapture , imageSize);

                    System.out.println(images.get(0).rows());
                    System.out.println(resizedCapture.rows());
                    System.out.println(images.get(0).cols());
                    System.out.println(resizedCapture.cols());
                    try{
                        x = faceRecognizer.predict_label(resizedCapture);
                    }catch(Exception e){
                        System.out.println(e.getMessage());
                    }
                    x++;
                    Imgproc.putText(frameCapture, "Face"+x, new Point(rect.x,rect.y-5), 1, 2, new Scalar(0,0,255));
                    Imgproc.rectangle(frameCapture, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height),new Scalar(0, 100, 0),3);
                }



                PushImage(ConvertMat2Image(frameCapture));
                //System.out.println(String.format("FACES = %s EYES =  %s detected.", faces.toArray().length,eyes.toArray().length,nose.toArray().length));
            }
        } else {
            System.out.println("Video Device Not Working");
            return;
        }
    }
    private static BufferedImage ConvertMat2Image(Mat matImage) {


        MatOfByte matOfByte = new MatOfByte();
        Imgcodecs.imencode(".jpg", matImage, matOfByte);
        byte[] byteArray = matOfByte.toArray();
        BufferedImage img = null;
        try {
            InputStream in = new ByteArrayInputStream(byteArray);
            img = ImageIO.read(in);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
        return img;
    }

    public static void PencereHazirla() {
        frame = new JFrame();
        frame.setLayout(new FlowLayout());
        frame.setSize(700, 600);
        frame.setVisible(true);
        frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
    }
    public static void PushImage(Image img2) {
        if (frame == null)
            PencereHazirla();
        if (lbl != null)
            frame.remove(lbl);
        icon = new ImageIcon(img2);
        lbl = new JLabel();
        lbl.setIcon(icon);
        frame.add(lbl);
        frame.revalidate();
    }
}

publicstaticvoidmain（字符串[]args）{
System.loadLibrary（Core.NATIVE\u LIBRARY\u NAME）；
字符串trainingDir=“res/”；
文件根=新文件（trainingDir）；
FilenameFilter imgFilter=新FilenameFilter（）{
公共布尔接受（文件目录，字符串名称）{
name=name.toLowerCase（）；
返回name.endsWith（“.jpg”）| | name.endsWith（“.pgm”）| | name.endsWith（“.png”）；
}
};
File[]imageFiles=root.listFiles（imgFilter）；
ArrayList images=新的ArrayList（imageFiles.length）；
Mat标签=新Mat（imageFiles.length，1，CvType.CV_32SC1）；
int[][]labelsBuffer=新int[imageFiles.length][imageFiles.length]；
int计数器=0；
用于（文件图像：imageFiles）{
Mat img=Imgcodecs.imread（image.getAbsolutePath（），Imgcodecs.CV\u LOAD\u image\u GRAYSCALE）；
int label=Integer.parseInt（image.getName（）.split（“\\”）[2]）；
//图像。添加（标签、img）；
图像。添加（img）；
计数器++；
}
FaceRecognizer FaceRecognizer=Face.createEigenFaceRecognizer（）；
材料温度=新材料（）；
人脸识别器。序列（图像、标签）；
CascadeClassifier cascadeFaceClassifier=新的CascadeClassifier(
“haarcascade_frontalface_default.xml”）；
VideoCapture videoDevice=新的VideoCapture（）；
videoDevice.open（0）；
int x=0；
if（videoDevice.isOpened（））{
虽然（正确）{
Mat frameCapture=新Mat（）；
视频设备读取（帧捕获）；
MatOfRect面=新的MatOfRect（）；
检测多尺度（帧捕获，面，2.0,5,0，新大小（），新大小（））；
for（Rect-Rect:faces.toArray（））{
Mat resizedCapture=新Mat（帧捕获，rect）；
Imgproc.cvt颜色（resizedCapture、resizedCapture、imgCodes.CV\u LOAD\u IMAGE\u GRAYSCALE）；
尺寸图像尺寸=新尺寸（194）；
Imgproc.resize（resizedCapture、resizedCapture、imageSize）；
System.out.println（images.get（0.rows（））；
System.out.println（resizedCapture.rows（））；
System.out.println（images.get（0.cols（））；
System.out.println（resizedCapture.cols（））；
试一试{
x=人脸识别器。预测标签（resizedCapture）；
}捕获（例外e）{
System.out.println（e.getMessage（））；
}
x++；
Imgproc.putText（帧捕获，“面”+x，新点（rect.x，rect.y-5），1,2，新标量（0,0255））；
Imgproc.矩形（帧捕获，新点（rect.x，rect.y），新点（rect.x+rect.width，rect.y+rect.height），新标量（0，100，0），3）；
}
PushImage（ConvertMat2Image（frameCapture））；
//System.out.println（String.format（“FACES=%s EYES=%s detected.”，FACES.toArray（）.length，EYES.toArray（）.length，nose.toArray（）.length））；
}
}否则{
System.out.println（“视频设备不工作”）；
返回；
}
}
专用静态缓冲区映像转换器MAT2IMAGE（Mat matImage）{
MatOfByte MatOfByte=新MatOfByte（）；
Imgcodecs.imencode（“.jpg”，matImage，matOfByte）；
字节[]byteArray=matOfByte.toArray（）；
BuffereImage img=null；
试一试{
InputStream in=新的ByteArrayInputStream（byteArray）；
img=图像IO.read（in）；
}捕获（例外e）{
e、 printStackTrace（）；
返回null；
}
返回img；
}
公共静态无效铅笔（）{
frame=新的JFrame（）；
frame.setLayout（新的FlowLayout（））；
框架设置尺寸（700600）；
frame.setVisible（true）；
frame.setDefaultCloseOperation（JFrame.EXIT_ON_CLOSE）；
}
公共静态图像（图像img2）{
if（frame==null）
铅笔花（）；
如果（lbl！=null）
框架。移除（lbl）；
图标=新图像图标（img2）；
lbl=新的JLabel（）；
lbl.setIcon（图标）；
帧。添加（lbl）；
frame.revalidate（）；
}
}

我正在尝试Image.cvt颜色，并使用Imagecodecs将其转换为灰度，增加了4倍。 解决办法是

Imgproc.cvtColor(resizedCapture, resizedCapture, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

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请不要发布完整的代码，这可能会导致没有人会阅读您的问题。@BahramdunAdil感谢您的建议。但问题是，我认为这种问题必须与整个代码一起发布。这只是我所说的问题的代码about@Hasnain您需要创建一个演示问题的最低限度的代码示例，从一次又一次地删除无关的代码开始，直到您有了只包含复制问题所需的代码的东西。看：@MarkOmo非常感谢你，下次我会处理好的。