用opencv的stitcher类, 0x0f508331 处有未经处理的异常: 0xC0000005: 读取位置 0x00000014 时发生访问冲突

lcyq0 2013-10-25 03:59:36
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <fstream>
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/stitching/stitcher.hpp"


using namespace std;
using namespace cv;

bool try_use_gpu = false;
vector<Mat> imgs;
string result_name = "result.jpg";

//void printUsage();
//int parseCmdArgs(int argc, char** argv);

int main(int argc, char* argv[])
{

Mat img=imread("1.jpg");
imgs.push_back(img);
img=imread("2.jpg");
imgs.push_back(img);
img=imread("3.jpg");
imgs.push_back(img);

Mat pano;
Stitcher stitcher = Stitcher::createDefault(try_use_gpu);
Stitcher::Status status = stitcher.stitch(imgs, pano);

if (status != Stitcher::OK)
{
cout << "Can't stitch images, error code = " << int(status) << endl;
return -1;
}

imwrite(result_name, pano);
return 0;
}


到了Stitcher::Status status = stitcher.stitch(imgs, pano);
中的 0x0f678331 处有未经处理的异常: 0xC0000005: 读取位置 0x00000014 时发生访问冲突
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zhuangxialan06 2016-06-06
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请问楼主,这个问题解决了没?我试了一下,有时候成功有时候失败,不知道为什么
喵儿喵 2016-05-13
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楼主或上面有人解决吗
bonnie2 2016-05-08
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我也是这个情况到底问题出在哪啊鼓捣一天了 抓狂 求赐教啊
bonnie2 2016-05-08
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请问这个问题解决没啊
xurlhwhb 2013-12-31
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更新OpenCV或者重新准备几幅重叠多的图看看。
赵4老师 2013-12-30
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崩溃的时候在弹出的对话框按相应按钮进入调试,按Alt+7键查看Call Stack里面从上到下列出的对应从里层到外层的函数调用历史。双击某一行可将光标定位到此次调用的源代码或汇编指令处。
andy001sun 2013-12-30
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我之前尝试过和楼主一样的代码,但是会有错(与你的不同);后来找到另外一个类似的,用原来的图像可以拼接,但是如果是自己的图片的话就会出现楼主的错误,后来我尝试把一张图截图为3部分(有重叠),就可以了,感觉是拼接图片需要有重合部分以便识别,如果用随便三张图的话是不会成功的,有这样的错误。
mz005 2013-10-30
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这两天要做图像拼接 我也是同样的问题,有未经处理的异常: 0xC0000005: 读取位置 ... 时发生访问冲突。好闹心啊
Chivalry 2013-10-28
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Mat img=imread("1.jpg"); imgs.push_back(img); img=imread("2.jpg"); imgs.push_back(img); img=imread("3.jpg"); imgs.push_back(img); --------------------------- 这个是不是应该用3个变量接收返回值在push?在F11进去stitch看看具体出错行 这是搜索到的一个例子,可以试试他这个例子是否可以,如果可以的话,逐步修改你的代码,看看问题到底出在什么地方 http://gzc828.blog.163.com/blog/static/10412366420133911256970/
lcyq0 2013-10-25
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+ stitcher {registr_resol_=-9.2559631349317831e+061 seam_est_resol_=-9.2559631349317831e+061 compose_resol_=-9.2559631349317831e+061 ...} cv::Stitcher
引用 1 楼 jimoguilai 的回复:
返回的stitcher是否为空?
好像不是空的啊 + stitcher {registr_resol_=0.59999999999999998 seam_est_resol_=0.10000000000000001 compose_resol_=-1.0000000000000000 ...} cv::Stitcher
Chivalry 2013-10-25
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返回的stitcher是否为空?
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的混合深度学习模型,用于轴承故障诊断。该方法通过引入鱼鹰算法的全局搜索能力和柯西变异机制的局部增强策略,显著提升了麻雀优化算法在VMD参数寻优过程中的收敛速度与精度,避免陷入局部最优。利用优化后的VMD对轴承振动信号进行自适应分解,获得更精确的本征模态函数(IMF),进而提取有效的故障特征;随后,采用CNN提取故障信号的空间特征,BiLSTM捕捉间序列的前后依赖关系,最终实现高精度的故障分。研究基于西储大学公开轴承数据集进行实验验证,结果表明该OCSSA-VMD-CNN-BiLSTM模型在多种工况下均表现出优异的诊断准确率与鲁棒性,尤其在强噪声背景下仍能保持稳定的识别能力,为复杂工业环境下的智能故障诊断提供了有效解决方案; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习与深度学习理论基础,从事机械故障诊断、智能运维系统开发、工业大数据分析等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员; 使用场景及目标:①解决传统VMD方法中参数依赖人工经验设定而导致模态混叠或过分解的问题;②提升旋转机械早期微弱故障特征的提取能力与诊断准确性;③推动智能优化算法与深度学习在工业设备状态监测与预测性维护中的深度融合与实际应用;④为智能制造背景下的设备健康管理提供可复现、高性能的技术参考方案; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解OCSSA算法的实现机制及其在VMD参数优化中的具体应用流程,重点关注VMD分解结果与原始信号的匹配度分析;同应细致研读CNN-BiLSTM网络的结构设计、训练策略及超参数设置,可通过对比PSO、GA等其他优化算法以及SVM、单一深度网络模型的诊断性能,全面评估该方法的优势与适用范围,并尝试迁移至其他型的设备故障诊断任务中进行验证与改进。

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