获取OpenCV错误“；“图像步进错误”；在Fisherfaces.train（）方法中

我正在使用OpenCV v2.4.1

这就是我正在使用的代码

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>

using namespace cv;
using namespace std;

Mat toGrayscale(InputArray _src) {
    Mat src = _src.getMat();
    // only allow one channel
    if(src.channels() != 1)
        CV_Error(CV_StsBadArg, "Only Matrices with one channel are supported");
    // create and return normalized image
    Mat dst;
    cv::normalize(_src, dst, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC1);
    return dst;
}

void read_csv(const string& filename, vector<Mat>& images, vector<int>& labels, char separator = ';') {
    std::ifstream file(filename.c_str(), ifstream::in);
    if (!file)
        throw std::exception();
    string line, path, classlabel;
    while (getline(file, line)) {
        stringstream liness(line);
        getline(liness, path, separator);
        getline(liness, classlabel);
        images.push_back(imread(path, 0));
        labels.push_back(atoi(classlabel.c_str()));
    }
}

int main(int argc, const char *argv[]) {
    // check for command line arguments
    /*if (argc != 2) {
        cout << "usage: " << argv[0] << " <csv.ext>" << endl;
        exit(1);
    }*/
    // path to your CSV
    string fn_csv = string("at.txt");
    // images and corresponding labels
    vector<Mat> images;
    vector<int> labels;
    // read in the data
    try {
        read_csv(fn_csv, images, labels);
    } catch (exception&) {
        cerr << "Error opening file \"" << fn_csv << "\"." << endl;
        exit(1);
    }
    // get width and height
    //int width = images[0].cols;
    int height = images[0].rows;
    // get test instances
    Mat testSample = images[images.size() - 1];
    int testLabel = labels[labels.size() - 1];
    // ... and delete last element
    images.pop_back();
    labels.pop_back();
    // build the Fisherfaces model
    Ptr<FaceRecognizer> model = createFisherFaceRecognizer();
    model->train(images, labels);
    // test model
    int predicted = model->predict(testSample);
    cout << "predicted class = " << predicted << endl;
    cout << "actual class = " << testLabel << endl;
    // get the eigenvectors
    Mat W = model->eigenvectors();
    // show first 10 fisherfaces
    for (int i = 0; i < min(10, W.cols); i++) {
        // get eigenvector #i
        Mat ev = W.col(i).clone();
        // reshape to original size AND normalize between [0...255]
        Mat grayscale = toGrayscale(ev.reshape(1, height));
        // show image (with Jet colormap)
        Mat cgrayscale;
        applyColorMap(grayscale, cgrayscale, COLORMAP_JET);
        imshow(format("%d", i), cgrayscale);
    }
    waitKey(0);
    return 0;
}

#包括“opencv2/opencv.hpp”
#包括
#包括
#包括
使用名称空间cv；
使用名称空间std；
Mat toGrayscale（输入阵列_src）{
Mat src=_src.getMat（）；
//只允许一个通道
如果（src.channels（）！=1）
CV_错误（CV_StsBadArg，“仅支持具有一个通道的矩阵”）；
//创建并返回标准化图像
Mat-dst；
cv:：normalize（_src，dst，0，255，NORM_MINMAX，cv_8UC1）；
返回dst；
}
void read_csv（常量字符串和文件名、向量和图像、向量和标签、字符分隔符=“；”）{
std:：ifstream文件（filename.c_str（），ifstream:：in）；
如果（！文件）
抛出std:：exception（）；
字符串行、路径、类标签；
while（getline（文件，行））{
细度（线）；
getline（路径、分隔符）；
getline（名称、类别标签）；
图像。推回（imread（路径，0））；
labels.push_back（atoi（classlabel.c_str（））；
}
}
int main（int argc，const char*argv[]{
//检查命令行参数
/*如果（argc！=2）{
不能为我工作

早些时候，我在项目属性中添加了release和Debug lib。现在，我删除了所有已发布的lib，它可以完美地工作。
当您构建fisherface模型时

Ptr<FaceRecognizer> model = createFisherFaceRecognizer();

这个解决方案对我来说很有效。之前我在项目属性中添加了release和Debug lib。现在我已经删除了所有已发布的lib，它工作得非常完美：-）既然找到了解决方案，您可以将其作为答案发布并接受：）
createFisherFaceRecognizer(int num_components=0, double threshold=DBL_MAX);