在OpenCV 3中，如何使用EngalZeistor等功能，在元素操作（Python和C++）之后

Question

我已经对我的图像进行了元素操作。（实际上，我实现了一个算法来去除污迹。请注意，avggrad、I0avggrad、avg和I0avg都是mat类型，包含float作为元素）

a = avggrad/I0avggrad
b = avg - I0avg * a

originalImg = cv2.imread("testImage.jpg",0) #load as a grayscale
cleanImg = (originalImg - b)/a
cv2.imwrite("Step1.jpg",cleanImg) # the image opens up in gimp as a cleaned up image

使用这个之后，我想执行直方图均衡化

^{pr2}$

但我不能这样做，因为我得到了以下错误

"Assertion failed (_src.type() == CV_8UC1)"

我意识到这是因为图像格式的某些不一致。在短期内，我有一个小的工作。我保存了图像，然后保存了图像。但我想知道一个更好的方法。更详细地说，我也会写下这段代码

作为附加信息，我在打印矩阵时给出了它们的输出

输出

print cleanImg

是

[[   0 -123 -121 ..., -126 -117    0]
 [ 119  126 -127 ..., -127 -124 -121]
 [ 122 -128 -125 ..., -123 -126 -117]
 ..., 
 [-126  127  126 ..., -124 -125 -125]
 [-128 -127  127 ..., -123 -123 -121]
 [   0 -126  127 ..., -120 -123    0]]

以下代码的输出

reloadedImage = cv2.imread("Step1.jpg",0)
print reloadedImage

是：

[[  0 135 136 ..., 129 138   0]
 [121 126 128 ..., 130 136 136]
 [122 124 133 ..., 135 129 140]
 ..., 
 [128 124 129 ..., 135 128 131]
 [131 131 126 ..., 131 136 137]
 [  0 132 129 ..., 135 134   0]]

显然有一个转变正在进行。有谁能给我一个更好的解决办法吗？也许我应该试着把矩阵“avggrad，I0avggrad，avg and I0avg”转换成整数，然后继续？在

也请建议如何解决C++中的类似问题，因为我必须在C++中实现这一点，我相信它可能会帮助其他遇到类似问题的人。（据我所知，一个名为convertTo的函数可能会有所帮助，对吗？）在

Answer 1

正如评论中提到的，在使用equalizeHist()之前，您需要将矩阵转换为uchars

C++版本：

A.convertTo(A, CV_8UC1);

Python版本：

^{pr2}$

我还注意到你的一些矩阵有负数项，并且在范围[-128127]之间。您可能需要将它们移到[0255]范围，以避免丢失信息。在