问题描述
在试图找到一种快速的方法来“骨架化”边缘时，我遇到了包含在 OpenCV Contrib 中的 thinning 函数。输入是具有不同大小但在 np.shape(originalEdges) == (200,200) 范围内的梯度的图像。
我尝试了两种实现该功能的方法。首先，使用命令 thinnedImg = cv2.ximgproc.thinning(originalEdges) 将函数的输出分配给一个新变量。使用它，程序会抛出以下错误：(-209:Sizes of input arguments do not match) The operation is neither 'array op array'(where arrays have the same size and type),nor 'array op scalar',nor 'scalar op array' in function 'binary_op'.
我尝试了另一种方法 cv2.ximgproc.thinning(originalEdges,thinnedImg)，其中我将新变量初始化为 thinnedImg = np.zeros( np.shape(originalEdges).astype(int)。通过这种方式，我确保尺寸正确。通过使用 print('Type1 :',type(originalEdges[0,0]),',type 2:',type(thinnedImg[0,0]) )，我确保两者都具有相同的数据类型，即 <class 'numpy.int64'>。此方法会引发 TypeError：Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'dst'。请注意，它专门针对目标对象（这是函数的第二个参数）引发错误，这意味着源对象（第一个参数）最初得到了很好的处理。
正如我在网上发现的 cv::UMat 等价于 float32 类型，我相应地修改了代码并制作了这种类型的两个输入。这次我再次收到错误信息，告诉我 Sizes of input arguments do not match。但是，上面的代码使用源对象的形状来创建目标对象。使用 np.shape() 确认大小相等。令人惊讶的是，如果我使用 float32 和 float64 的组合不会生成类型错误，但再次抛出大小错误。
我尝试的最后一件事是（对于两个对象的 float 和 int 数据类型），并将其与使用 cv2.UMat(thinnedImage) 用于目标对象和 cv2.UMat(originalEdges) 用于源对象，分别和同时为两者。这仍然会增加尺寸误差。
解决方法
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