reduce() 和 findContours()的使用陷阱

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        之前学习OpenCV时是从于老师的书本教材开始的，所以一直使用的接串口就全是其于C的，但越使用越觉得C接口不其方便，再者使用C++应当是大的趋势所向，所以，又只好对相应的C++接口进行学习和使用，真心烦燥！ 浪费了一些时间不说，关键是c++接口中的一些函数的使用和要求，与C的有些出入，按之前C的方法去使用，有时会出些莫名的问题，解决起来老费劲！

        之前的笔记也记，只不过是，不是记在所看文档上，就是记录在Word里，现在起打算把这些经验和记录放在这里，希望能与路过的朋友多多交流，共同提高，呵呵。

        今天就讲讲reduce() 和 findContours()的使用陷阱。

        首先介绍一下我所用的系统情况：VS2010+OpenCV2.3.1。在建立系统时选择了基于MFC的单文档类型，由于可能要将exe放到没装OpenCV的电脑上运行，选择了静态链接DLL，而这，竟然对使用函数findContours()埋下的祸根！

 

       一，findContours()的使用陷阱

       第一次使用函数findContours()，默认的方法，参照手册定义输入输出参数的类型，如法炮制地进行调用，结果竟然一运行完findContours()函数所在的程序块时就出现了如下问题：

 

        按F5状态下的错误提示：

        直接运行exe的错误提示
 

         回头转去跟样例研究对比了半天，没有发现错漏。再去求助于百度，结果竟然还真有这类问题存在？！ 难道把这么常用的一个函数升级得这么不稳定 ？ 不应该呀！   尽管
http://code.opencv.org/issues里面有相应的解决办法，但都写得比较简略和抽象，估计是因为全是大牛，大体都是些编译器、动态库等方面的参数调整，俺等码农看了之后依然无从下手。 后来找到一中文简易版本的解决方法（ http://giveuptech.com/post/opencv-findcontours-runtime-error-solution），说是“修改当前程序的vc运行库配置，问题解决。具体方法是：项目-属性-配置属性-C/C++- 代码生成-运行库，将其改为“多线程调试(/MTd)”。”但仍然没有解决我的问题！

        幸好，我有加入两个超级大的OpenCV群，里面热心的高手相当多，这次我问题的解决就受助于 低调De盖子、极客等人的帮助，在此表示感谢！

         当一个DLL采用静态的方式链接到C运行时库时，会创建一个相对于该DLL的堆(Heap)，而如果采用共享的方式链接到C运行时库的时候则使用的是应用程序的堆内存。而_CrtIsValidHeapPointer()在 DEBug模式下将确保传入的地址在本地的堆内存中。 因此就有理由相信，真有可能是静态链接的问题。

         所以，我立即尝试将：项目--属性--配置属性--常规--MFC的使用-- 选择 
在共享DLL中使用MFC ；同时，项目--属性--配置属性--C/C++--代码生成--运行库--选择 
多线程DLL(/MD)。

         然后，F5运行，无异常，竟然！激动ing....... 但做为好学上进的码农我，当然还需要看看它在Release情况下的表现啦，结果，结果，结果，它也正常！ 爽！！！ 只是它的exe文件要比Debug模式下要大出来好多。

         至此，函数findContours()的对编译环境的敏感问题就算是解决了，尽管就这小小问题忙活了大半天，但依然高兴，哈哈，^_^ 

         PS：再反复调整项目配置的时候顺手试了一下，项目--属性--配置属性--C/C++--常规--多处理器编译--选择 
是(/MP)，果然能快不少，呵呵，原来我之前一直在无形地浪费着i5！

 

       二，reduce() 的使用陷阱。

       函数原型：void cv::reduce(InputArray _src, OutputArray _dst, int dim, int op, int dtype=-1)

       对dtype采用默认值方式使用函数reduce()，出现了点异常问题，然后追加try-catch，发现输入输出的数据类型不匹配，于是就结合着reduce() 原代码做进一步分析，先是尝试着将输出创建为各种指定的格式，不行！
原因在于对下面这条语句没有理解好：

    if( dtype < 0 )
            dtype = _dst.fixedType() ? _dst.type() : stype;

      上网、上Q，折腾许久，终于想到了要把 
dtype指定一个初值！ 由于输入的数据类型是8U，对于求和操作CV_REDUCE_SUM，那么输出是32S就可以，对应的 
dtype=CV_32S 就行，此时输出的矩阵也就只需要定义一下就行，不必再进行其它操作。例如：

 

Mat matIn=imread(''lena.jpg",0);

Mat matOut;

reduce(matIn, matOut, 1, CV_REDUCE_SUM, CV_32S);

 

以下为函数reduce() 
源码，方便对照学习。

 

 

void cv::reduce(InputArray _src, OutputArray _dst, int dim, int op, int dtype)
{
    Mat src = _src.getMat();
    CV_Assert( src.dims <= 2 );
    int op0 = op;
    int stype = src.type(), sdepth = src.depth(), cn = src.channels();
    if( dtype < 0 )
        dtype = _dst.fixedType() ? _dst.type() : stype;
    int ddepth = CV_MAT_DEPTH(dtype);

    _dst.create(dim == 0 ? 1 : src.rows, dim == 0 ? src.cols : 1,
                CV_MAKETYPE(dtype >= 0 ? dtype : stype, cn));
    Mat dst = _dst.getMat(), temp = dst;
    
    CV_Assert( op == CV_REDUCE_SUM || op == CV_REDUCE_MAX ||
        op == CV_REDUCE_MIN || op == CV_REDUCE_AVG );
    CV_Assert( src.channels() == dst.channels() );

    if( op == CV_REDUCE_AVG )
    {
        op = CV_REDUCE_SUM;
        if( sdepth < CV_32S && ddepth < CV_32S )
        {
            temp.create(dst.rows, dst.cols, CV_32SC(cn));
            ddepth = CV_32S;
        }
    }

    ReduceFunc func = 0;
    if( dim == 0 )
    {
        if( op == CV_REDUCE_SUM )
        {
            if(sdepth == CV_8U && ddepth == CV_32S)
                func = reduceR_ >;
            else if(sdepth == CV_8U && ddepth == CV_32F)
                func = reduceR_ >;
            else if(sdepth == CV_8U && ddepth == CV_64F)
                func = reduceR_ >;
            else if(sdepth == CV_16U && ddepth == CV_32F)
                func = reduceR_ >;
            else if(sdepth == CV_16U && ddepth == CV_64F)
                func = reduceR_ >;
            else if(sdepth == CV_16S && ddepth == CV_32F)
                func = reduceR_ >;
            else if(sdepth == CV_16S && ddepth == CV_64F)
                func = reduceR_ >;
            else if(sdepth == CV_32F && ddepth == CV_32F)
                func = reduceR_ >;
            else if(sdepth == CV_32F && ddepth == CV_64F)
                func = reduceR_ >;
            else if(sdepth == CV_64F && ddepth == CV_64F)
                func = reduceR_ >;
        }
        else if(op == CV_REDUCE_MAX)
        {
            if(sdepth == CV_8U && ddepth == CV_8U)
                func = reduceR_ >;
            else if(sdepth == CV_16U && ddepth == CV_16U)
                func = reduceR_ >;
            else if(sdepth == CV_16S && ddepth == CV_16S)
                func = reduceR_ >;
            else if(sdepth == CV_32F && ddepth == CV_32F)
                func = reduceR_ >;
            else if(sdepth == CV_64F && ddepth == CV_64F)
                func = reduceR_ >;
        }
        else if(op == CV_REDUCE_MIN)
        {
            if(sdepth == CV_8U && ddepth == CV_8U)
                func = reduceR_ >;
            else if(sdepth == CV_16U && ddepth == CV_16U)
                func = reduceR_ >;
            else if(sdepth == CV_16S && ddepth == CV_16S)
                func = reduceR_ >;
            else if(sdepth == CV_32F && ddepth == CV_32F)
                func = reduceR_ >;
            else if(sdepth == CV_64F && ddepth == CV_64F)
                func = reduceR_ >;
        }
    }
    else
    {
        if(op == CV_REDUCE_SUM)
        {
            if(sdepth == CV_8U && ddepth == CV_32S)
                func = reduceC_ >;
            else if(sdepth == CV_8U && ddepth == CV_32F)
                func = reduceC_ >;
            else if(sdepth == CV_8U && ddepth == CV_64F)
                func = reduceC_ >;
            else if(sdepth == CV_16U && ddepth == CV_32F)
                func = reduceC_ >;
            else if(sdepth == CV_16U && ddepth == CV_64F)
                func = reduceC_ >;
            else if(sdepth == CV_16S && ddepth == CV_32F)
                func = reduceC_ >;
            else if(sdepth == CV_16S && ddepth == CV_64F)
                func = reduceC_ >;
            else if(sdepth == CV_32F && ddepth == CV_32F)
                func = reduceC_ >;
            else if(sdepth == CV_32F && ddepth == CV_64F)
                func = reduceC_ >;
            else if(sdepth == CV_64F && ddepth == CV_64F)
                func = reduceC_ >;
        }
        else if(op == CV_REDUCE_MAX)
        {
            if(sdepth == CV_8U && ddepth == CV_8U)
                func = reduceC_ >;
            else if(sdepth == CV_16U && ddepth == CV_16U)
                func = reduceC_ >;
            else if(sdepth == CV_16S && ddepth == CV_16S)
                func = reduceC_ >;
            else if(sdepth == CV_32F && ddepth == CV_32F)
                func = reduceC_ >;
            else if(sdepth == CV_64F && ddepth == CV_64F)
                func = reduceC_ >;
        }
        else if(op == CV_REDUCE_MIN)
        {
            if(sdepth == CV_8U && ddepth == CV_8U)
                func = reduceC_ >;
            else if(sdepth == CV_16U && ddepth == CV_16U)
                func = reduceC_ >;
            else if(sdepth == CV_16S && ddepth == CV_16S)
                func = reduceC_ >;
            else if(sdepth == CV_32F && ddepth == CV_32F)
                func = reduceC_ >;
            else if(sdepth == CV_64F && ddepth == CV_64F)
                func = reduceC_ >;
        }
    }

    if( !func )
        CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat,
        "Unsupported combination of input and output array formats" );

    func( src, temp );

    if( op0 == CV_REDUCE_AVG )
        temp.convertTo(dst, dst.type(), 1./(dim == 0 ? src.rows : src.cols));
}