超级神秘的逻辑错误的平面拟合图像处理算法

所以我有这个图像处理程序，我使用线性回归算法来找到一个平面，最适合所有的点（x，y，z：z是像素颜色强度（0-255）超级神秘的逻辑错误的平面拟合图像处理算法

简单地说，我有？X？尺寸的这张图片。我运行该算法，我也得到这些A，B，C的值。（3浮点值）

然后我去程序中的每个像素并用mod_val减去像素值其中

mod_val =（-A * x -B * y）/ C

A，B，C是常数，而x，y是x，y平面中的像素位置。

当图片的尺寸可以被100整除时，它的完美但不是图片断裂时。图片本身与原图相同，但有一条对角线与颜色对比度横跨图片。该程序应该使中心的像素颜色一致。

我试图运行图片mod_val = 0不能被100维图片整除，并且它完美地复制了一张新图片。所以我怀疑存储和写入读取数据的对齐方面存在问题。（这张图片是灰度8 bit.bmp）

我试过改变A，B，C值，但对角线保持不变。对角线内图像碎片的颜色会发生变化。

当我运行1400 x 1100图片时，它完全符合上面写的mod_val方程，这是最令人困惑的部分。

我花了很多时间寻找舍入误差。他们几乎都是漂浮物。我用于破坏图像的尺寸为1490 X 1170

这里是代码的gragment其中i认为一个错误正在发生：

int img_row = row_length; 
    int img_col = col_length; 
    int i = 0; 
    float *pfAmultX = new float[img_row]; 
    for (int x = 0; x < img_row; x++) 
    { 
     pfAmultX[x] = (A * x)/C; 
    } 
    for (int y = 0; y < img_col; y++) 
    { 
     float BmultY = B*y/C; 
     for (int x = 0; x < img_row; x++, i++) 
     { 
      modify_val = pfAmultX[x] + BmultY; 
      int temp = (int) data.data[i]; 
      data.data[i] += (unsigned char) modify_val; 
      if(temp >= 250){ 
       data.data[i] = 255; 
      } 
      else if(temp < 0){ 
       data.data[i] = 0; 
      } 
     } 
    } 
    delete[] pfAmultX;

的img_row，img_col根据VS调试模式

是正确的

任何帮助将不胜感激。我一直试图找到这个错误现在好几个小时，我的老板告诉我，我不能回家，直到我找到这个bug .....

算法之前（1400 x 1100，工程）嗯，我归结问题的东西： imgur.com/pBCBzdH imgur.com/KiG6Jx2

之前（1490 X 1170，演示了此问题） imgur.com/zSRUdJi 后 imgur.com/eXvef88

更新后与广泛的测试后的x坐标。

这是因为当我使用大的A或B值或两者（C值总是〜.999）1400x1100它不会创建对角线。

但是，对于其他图像，大B值不会创建对角线，但会产生相当小的 - avg A值会创建对角线。

还有什么，当我测试一张图片，其中x不能被100分，但y可以被10整除时，答案是正确的。

来源

2013-06-13 user2427671

你可以张贴四张图片：1）之前，2）没有显示错误后（尺寸可以被100除尽）， 3）之前，4）显示错误之后？ – Patashu

我想但我不能，因为我需要改变10声望.... – user2427671

将它们上传到像imgur这样的网站，并从您的问题链接到它们。之后我可以编辑它们直接显示。 – Patashu

好，最后我找到了解决方案。这是由于填充位图造成的问题。当x上的维度不能被4整除时，它将使用填充，这将抛出所有的x坐标。这也意味着我从bmp头部收到的row_value与维度相同，但实际上并不相同。我必须做一个编辑，我必须做的：4 *（row_value_from_bmp_header + 3）/ 4.

来源

2013-06-14 04:30:56 user2427671

听起来像一个讨厌的bug :) – Patashu

它是。我在凌晨3点40分回家，只能回家，因为我看了8次后没有运气，因此我的老板在和我一起看了2个小时后才发现它。 – user2427671

这是一个众所周知的问题与BMP文件。对不起，我以前没有看到这个问题。 –

超级神秘的逻辑错误的平面拟合图像处理算法

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