Opencv CvInvoke.Canny（）-在不同的计算机上提供不同的结果

当尝试在完全相同的图像文件上执行一些二进制操作时，但在不同的计算机和显示器上，使用

CvInvoke.Canny（）

方法时会得到不同的结果。
在调用此方法之前，我使用了几种操作方法，例如：

CvInvoke.Threshold（）

，

CvInvoke.core（）

，

CvInvoke.deflate（）

等等。。。 所有这些的结果总是相等的。
就在我打电话的时候：

UMat inputImageUMAT = new Image<Gray, byte>(inputImageBitmap).ToUMat();
UMat imageUmat = new UMat();
CvInvoke.Threshold(imageInputUMAT, imageUmat, threshold, 255, 
Emgu.CV.CvEnum.ThresholdType.Binary);

// clear noises with Erode & Dilate:
CvInvoke.Erode(imageUmat, imageUmat, null, new Point(-1, -1), 1, 
BorderType.Constant, CvInvoke.MorphologyDefaultBorderValue);
CvInvoke.Dilate(imageUmat, imageUmat, null, new Point(-1, -1), 1, 
BorderType.Constant, CvInvoke.MorphologyDefaultBorderValue);

//use image pyr to remove noise:
UMat pyrDown = new UMat();
CvInvoke.PyrDown(imageUmat, pyrDown);
CvInvoke.PyrUp(pyrDown, imageUmat);

 // set cannyEdges to hold the outlines of the shapes detected in the image 
(according to threshold) 
UMat cannyEdges = new UMat();
CvInvoke.Canny(imageUmat, cannyEdges, threshold, threshold);

阈值210机器1的结果：
阈值210机器2的结果：
--两个结果之间有1个像素的差异

正常。
我不能说我已经100%地理解了这个问题的原因，但我确实让它在所有计算机之间保持稳定。
问题是，起初我使用静态方法

CvInvoke.Canny（）

，并发送输入和输出

Umat

，它可能不知道原始图像是什么类型，然后（通过访问一些

windows

dll或优先级之类的东西），它导致每台计算机做出不同的决策，因此，不同的

Umat

翻译导致不同的结果。
（…可能）

但是
当我将输入图像加载到

image

中，并使用自己的

Canny

方法（以及其他方法）时，无论在哪台计算机上运行，一切都毫无疑问是稳定的
因此，工作代码是：

UMat inputImageUMAT = new Image<Gray, byte>(inputFileName).ToUMat();
Image<Gray, Byte> binaryImage = inputImageUMAT.ToImage<Gray,Byte>().ThresholdBinary(new Gray(threshold), new Gray(255));
binaryImage = binaryImage.Erode(1);
binaryImage = binaryImage.Dilate(1);
binaryImage = binaryImage.PyrDown();
binaryImage = binaryImage.PyrUp();
binaryImage = binaryImage.Canny(1, 0, 3, true);

UMat inputImageUMAT=新图像（inputFileName）.ToUMat（）；
Image binaryImage=inputImageUMAT.ToImage（）.ThresholdBinary（新灰度（阈值），新灰度（255））；
二进制图像=二进制图像侵蚀（1）；
二进制图像=二进制图像。放大（1）；
binaryImage=binaryImage.PyrDown（）；
binaryImage=binaryImage.PyrUp（）；
binaryImage=binaryImage.Canny（1,0,3，true）；

我已经写信给EMGU的支持，下面是他们令人惊讶的答案：

我检查了你的代码，它正在使用UMat。这意味着代码将在可用时使用OpenCL（GPU）来加速处理，并在没有兼容OpenCL驱动程序/设备的工作站上使用CPU。
我怀疑OpenCL路径产生的结果与CPU路径略有不同。在调用代码中的任何Emgu CV函数之前，您是否可以执行以下命令，并检查这是否会使结果在所有机器上保持一致：

CvInvoke.UseOpenCL=false

上面的代码将禁用OpenCL并强制所有代码在其上运行 中央处理器

---

毫不奇怪，他们是对的当我将代码更改为：

CvInvoke.Canny（imageUmat，cannyEdges，threshold，threshold，3，true）时，它确实解决了这个问题-仍然存在差异。能否将代码限制为仅在保证相同的图像上调用CvInvoke.Canny（无
jpg
压缩，仅无损格式）使用diff向我们显示2个图像（&show us 2 images）？在同一台计算机上，输出是否也会从一次运行更改为另一次运行？不同的解码器实现可能会导致不同的结果。为了确保情况并非如此，我建议不要对输入文件使用任何压缩。因此，只需在调用
Canny
之前保存图像，并将结果输入两台机器上的
Canny
，将输出保存为图像并将其放入您的问题中。非常感谢@dmitriz。-我添加了文件，并跳过了所有的压缩过程-有什么不同的建议吗？
UMat inputImageUMAT = new Image<Gray, byte>(inputFileName).ToUMat();
Image<Gray, Byte> binaryImage = inputImageUMAT.ToImage<Gray,Byte>().ThresholdBinary(new Gray(threshold), new Gray(255));
binaryImage = binaryImage.Erode(1);
binaryImage = binaryImage.Dilate(1);
binaryImage = binaryImage.PyrDown();
binaryImage = binaryImage.PyrUp();
binaryImage = binaryImage.Canny(1, 0, 3, true);