用 Visual Studio 调试器中查看内存中图像(10)

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，由英特尔公司开发并开源的一组跨平台的C++函数和少量的C函数组成，用于实时图像处理、计算机视觉和机器学习等应用领域。OpenCV可以在包括Windows、Linux、macOS等各种操作系统平台上使用，具有开放的编程接口，可用于各种应用开发。OpenCV的主要特点是易于使用，高效、学习资源和社区活跃。OpenCV可以计算相机标定、物体识别、动作跟踪、人脸识别、

愚梦者

2881人浏览 · 2024-03-16 12:04:06

愚梦者 · 2024-03-16 12:04:06 发布

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警告

本教程可以包含过时的信息。

Image Watch 是 Microsoft Visual Studio 的插件，可用于在调试应用程序时可视化内存中的图像（例如 cv：：Mat 或 IplImage_ 对象）这有助于跟踪错误，或者简单地了解给定的代码段正在做什么

先决条件

本教程假定您具备以下条件：

安装了 Update 1 的Visual Studio 2012 Professional（或更高版本）。更新1可在此处下载。
在Windows计算机上安装OpenCV（教程：在 Windows 中安装）
能够在Visual Studio中创建和构建OpenCV项目（教程：如何在“Microsoft Visual Studio”中使用OpenCV构建应用程序）

安装

下载 Image Watch 安装程序。（Visual Studio 2019 |Visual Studio 2017 中文版 |Visual Studio 2012、2013、2015）安装程序位于扩展名为 .vsix（Visual Studio 扩展）的单个文件中。要启动它，只需双击Windows资源管理器中的 .vsix 文件。安装程序完成后，请确保重新启动 Visual Studio 以完成安装

例：

Image Watch适用于使用 OpenCV 图像对象（例如，cv：：Mat）的任何现有项目。在此示例中，我们使用一个最小的测试程序，该程序从文件加载图像并运行边缘检测器。若要生成程序，请在 Visual Studio 中创建一个控制台应用程序项目，将其命名为“image-watch-demo”，并在下面插入源代码

// Test application for the Visual Studio Image Watch Debugger extension
#include <iostream> // std::cout
#include <opencv2/core/core.hpp> // cv::Mat
#include <opencv2/imgcodecs/imgcodecs.hpp> // cv::imread()
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> // cv::Canny()
using namespace std;
using namespace cv;
void help()
{
cout
<< "----------------------------------------------------" << endl
<< "This is a test program for the Image Watch Debugger " << endl
<< "plug-in for Visual Studio. The program loads an " << endl
<< "image from a file and runs the Canny edge detector. " << endl
<< "No output is displayed or written to disk."
<< endl
<< "Usage:" << endl
<< "image-watch-demo inputimage" << endl
<< "----------------------------------------------------" << endl
<< endl;
}
int main(int argc, char *argv[])
{
help();
if (argc != 2)
{
cout << "Wrong number of parameters" << endl;
return -1;
}
cout << "Loading input image: " << argv[1] << endl;
Mat input;
input = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);
cout << "Detecting edges in input image" << endl;
Mat edges;
Canny(input, edges, 10, 100);
return 0;
}

确保活动解决方案配置（内部版本 –> Configuration Manager）设置为调试版本（通常称为“调试”）。这应该会禁用编译器优化，以便调试器中的查看变量可以可靠地工作

生成解决方案（“生成 >生成解决方案”，或按 F7）

在继续之前，不要忘记将输入图像的命令行参数添加到项目中（右键单击项目 –> 属性 –> 配置属性 –>调试，然后使用图像的位置设置字段命令参数）

现在在源行上设置一个断点，上面写着Mat edges;

若要设置断点，请右键单击源行，然后从上下文菜单中选择“断点 –>插入断点”

在调试器中启动程序（Debug –> Start Debugging，或按 F5）。命中断点时，程序将暂停，Visual Studio 会在断点处显示黄色指令指针：

现在，您可以检查程序的状态。例如，您可以打开“局部变量”窗口（“调试”>“Windows ”–“>局部变量”），该窗口将显示当前作用域中变量的名称和值：

请注意，内置的“局部变量”窗口将仅显示文本。这就是 Image Watch 插件的用武之地。Image Watch 就像另一个 Locals 窗口，但内置了一个图像查看器。若要调出“图像监视”，请选择“视图”->“其他窗口”->“图像监视”。与 Visual Studio 的“局部变量”窗口一样，Image Watch 可以停靠到 Visual Studio IDE。此外，Visual Studio 还会记住你是否打开了图像监视，以及它在调试会话之间的位置。这意味着您只需执行一次此操作 - 下次开始调试时，Image Watch 将返回到您离开的位置。下面是停靠的 Image Watch 窗口在断点处的样子：

左上角的单选按钮（Locals/Watch）选择下面的图像列表中显示的内容：Locals 列出当前范围内的所有 OpenCV 图像对象（此列表会自动填充）。监视显示已固定以进行连续检查的图像表达式（此处未介绍，有关详细信息，请参阅图像监视文档）。图像列表显示基本信息，例如宽度、高度、通道数以及缩略图（如果可用）。在我们的示例中，图像列表包含我们的两个局部图像变量，即输入和边缘。

如果图像有缩略图，左键单击该图像将在右侧的图像查看器中选择该图像进行详细查看。查看器允许您平移（拖动鼠标）和缩放（鼠标滚轮）。它还显示当前鼠标位置的像素坐标和值。

请注意，列表中的第二张图像“边缘”显示为“无效”。这表示此图像对象的某些数据成员具有损坏或无效的值（例如，负图像宽度）。这在程序的这一点上是预期的，因为边缘的C++构造函数尚未运行，因此其成员具有未定义的值（在调试模式下，它们通常填充“0xCD”字节）。

从这里，您可以单步执行代码（Debug->Step Over，或按 F10）并观察像素变化：如果单步执行一次，则 Mat edges; 语句，边缘图像将从“invalid”变为“empty”，这意味着它现在处于有效状态（默认构造），即使它尚未初始化（使用 cv：：例如，Mat：：create（））。如果在 cv：：Canny（） 调用上再执行一步，您将看到边缘图像的缩略图出现在图像列表中。

现在假设你想对 cv：：Canny（） 实现进行可视化健全性检查。通过在“图像列表”中选择边缘图像，将边缘图像带入查看器，并放大到具有明确定义边缘的区域：