写的离散余弦函数压缩图像老是出这个错

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    Mat image = imread("C:/Users/l/Desktop/1.bmp");
    Mat grayImage;
    cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

    int blockSize = 8;
    vector<cv::Mat> blocks;
    for (int i = 0; i < grayImage.rows; i += blockSize) {
        for (int j = 0; j < grayImage.cols; j += blockSize) {
            Rect blockRect(j, i, blockSize, blockSize);
            blocks.push_back(grayImage(blockRect));
        }
    }

    vector<Mat> dctBlocks;
    for (auto& block : blocks) {
        Mat dctBlock;
        dct(block, dctBlock);
        dctBlocks.push_back(dctBlock);
    }

    int nCoefficients = 10;
    for (auto& dctBlock : dctBlocks) {
        for (int i = 0; i < dctBlock.rows; i++) {
            for (int j = 0; j < dctBlock.cols; j++) {
                if (i + j >= nCoefficients) {
                    dctBlock.at<float>(i, j) = 0;
                }
            }
        }
    }

    Mat compressedImage(grayImage.size(), grayImage.type());
    int blockIndex = 0;
    for (int i = 0; i < compressedImage.rows; i += blockSize) {
        for (int j = 0; j < compressedImage.cols; j += blockSize) {
            Rect blockRect(j, i, blockSize, blockSize);
            idct(dctBlocks[blockIndex], compressedImage(blockRect));
            blockIndex++;
        }
    }

    imshow("Original Image", grayImage);
    imshow("Compressed Image", compressedImage);
    waitKey(0);

    return 0;
}

访问越界了，假设图像grayImage是10x20，17行Rect(8,8,8,8)不就越界了吗。姐妹加个不要超出图像的限制再去访问。同理44行。

在您的代码中，您将DCT变换后的块存储在名为“dctBlocks”的向量中。这些块的数据类型应该是 CV_32F，因为DCT变换返回的是浮点数，而不是整数。然而，由于您将DCT块在向量中存储为 cv::Mat 类型而没有指定数据类型，因此默认情况下使用了 CV_8U。

修改您的代码，将DCT块在向量中存储为 CV_32F 类型：

for (auto& block : blocks) {
    Mat dctBlock;
    dct(block, dctBlock);
    dctBlock.convertTo(dctBlock, CV_32F);  // 将数据类型转换为 CV_32F
    dctBlocks.push_back(dctBlock);
}

另外，在您在阈值之后将某些DCT系数设置为零时，因为抛出的异常是溢出，可能是由于某些块的所有系数都被截断为零，导致在 IDCT 时出现除以零的情况。检查您的代码，确保在将某些系数设置为零后不会出现这种情况。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7584278
• 这篇博客也不错, 你可以看下彩色视频转换为灰度视频输出
• 除此之外, 这篇博客: 啥？文字识别那么简单就能实现？中的 缺点 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

    虽然这个库使用起来十分的方便，但他还是有它的缺点在里面，最大的缺陷就在于它只能较为精准的识别出英文，而没有办法对类似中文的文字进行提取。

• 您还可以看一下 王恩龙老师的软件测试基础课程中的 软件测试准入准出条件小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答来自chatgpt:

  很抱歉，由于缺乏具体错误信息以及您的代码，我无法为您优化代码或提供详细解决方案。建议您确定错误信息，并提供具体的代码以供分析和更好的理解。感谢您的理解。

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