Сегментация изображения k-means OpenCV C++, почему возникает исключение?

Question

Владимир @vvafree

C++
OpenCV

Сегментация изображения k-means OpenCV C++, почему возникает исключение?

Постоянно выполнение прерывается исключением по таким координатам.
Файл: mat.inl.hpp
Строка: CV_DbgAssert((unsigned)(i1 * DataType<_Tp>::channels) < (unsigned)(size.p[1] * channels()));
Пробовал не в градации серого поток пропускать, эффекта это не дало.
Ошибка конкретно возникает при выполнении функции kmeans(), выявил опытным путем.
Понять не могу. Всё как документации, все форматы соблюдены, должно же работать.
Visual Studio 2015 Comm, OpenCV 3.1, Windows 10.

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/core.hpp"
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    VideoCapture cap;
    if (!cap.open(0))
        return 0;

    Mat camera_image;
    Mat gray_scale_image;
    Mat binary_image;
    Mat otsu_binary_image;
    Mat laplas_circuit_image;    

    for (;;)
    {
        cap >> camera_image;
        cvtColor(camera_image, gray_scale_image, cv::COLOR_RGB2GRAY);
        threshold(gray_scale_image, otsu_binary_image, 0, 255, CV_THRESH_OTSU);

        Mat laplas_kernel = (Mat_<float>(3, 3) <<   0, 1, 0,
                                                    1, -4, 1,
                                                    0, 1, 0);

        filter2D(otsu_binary_image, laplas_circuit_image, -1, laplas_kernel);


        Mat samples(otsu_binary_image.rows * otsu_binary_image.cols, 3, CV_32F); 
        for (int y = 0; y < otsu_binary_image.rows; y++) 
            for (int x = 0; x < otsu_binary_image.cols; x++)
                for (int z = 0; z < 3; z++)
                    samples.at<float>(y + x*otsu_binary_image.rows, z) = otsu_binary_image.at<Vec3b>(y, x)[z];


        int clusterCount = 5;
        Mat labels; 
        int attempts = 5;
        Mat centers;
        kmeans(samples, clusterCount, labels, TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS, 10000, 0.0001), attempts, KMEANS_PP_CENTERS, centers);


        Mat kmeans_image(otsu_binary_image.size(), otsu_binary_image.type());
        for (int y = 0; y < otsu_binary_image.rows; y++)
            for (int x = 0; x < otsu_binary_image.cols; x++)
            {
                int cluster_idx = labels.at<int>(y + x*otsu_binary_image.rows, 0);
                kmeans_image.at<Vec3b>(y, x)[0] = centers.at<float>(cluster_idx, 0);
                kmeans_image.at<Vec3b>(y, x)[1] = centers.at<float>(cluster_idx, 1);
                kmeans_image.at<Vec3b>(y, x)[2] = centers.at<float>(cluster_idx, 2);
            }

        imshow("original", camera_image);
        imshow("gray_scale", gray_scale_image);
        imshow("otsu", otsu_binary_image);
        imshow("laplas_circuit", laplas_circuit_image);
        imshow("clusters", kmeans_image);

        char c = cvWaitKey(33);
        if (c == 27) break;  // press ESC
    }
    return 0;
}