OpenCVの入り口

1. OpenCVとは
2. インストール
3. 画像の読み込み
4. 画像の加工
5. 画像の保存
6. 将来

OpenCVとは
1. 画像処理を行うライブラリである。
2. 大変多くのアルゴリズムが実装されている。
3. BSDライセンスである。
4. Python, Javaのインタフェースが用意されている。
5. 一部、法的問題が起こる可能性があるものが含まれている。
6. 現在のバージョンは2.xであり、2系以降C++インタフェースが導入された。

インストール
ここから（http://opencv.org/）
Windowsならインストーラをダウンロードする。
Mac/Linuxならソースコードをダウンロードし、
cmakeを使ってビルドする。
!
わたしはいつもこれをします。
$> sudo port install opencv +python27

画像の読み込み
9 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>!
10 !
11 int main(int argc, const char * argv[])!
12 {!
13 // load a source image!
14 const auto image = cv::imread("/Users/seiya_kumada/Pictures/lena.jpg");!
15 !
16 // create a window named "name."!
17 const auto name = "name";!
18 cv::namedWindow(name);!
19 !
20 // show the image!
21 cv::imshow(name, image);!
22 !
23 // wait until pushing any key!
24 cv::waitKey();!
25 !
26 return 0;!
27 }
1. imreadの第２引数にcv::IMREAD_GRAYSCALEを渡せばグレー画像になる。
2. jpg, bmp, png, tifなどいろいろ読み込める。
画像を読み込む。
窓を用意する。
表示する。
キー入力を待つ。

画像の加工
画素へのアクセス-１
8 !
10 !
12 {!
14 auto image = cv::imread("/Users/seiya_kumada/Pictures/lena.jpg");!
15 !
16 // method (1)!
17 for ( auto j = 0; j < image.rows; ++j ) {!
18 auto ptr = image.ptr<cv::Vec3b>(j);!
cv::Vec3bのポインタに変換する。
19 for ( int i = 0; i < image.cols; ++i ) {!
20 auto& p = ptr[i];!
21 // auto b = p[0]; // blue!
22 // auto g = p[1]; // green!
23 // auto r = p[2]; // red!
24 p[0] = 255;!
25 }!
26 }!
27 !
28 // method (2)!
29 for ( auto j = 0; j < image.rows; ++j ) {!
30 auto row = image.row(j);!
31 std::for_each(row.begin<cv::Vec3b>(), row.end<cv::Vec3b>(), [](cv::Vec3b& p){!
32 p[0] = 255;!
33 });!
34 !
35 }!
36 !
37 // method (3)!
38 const auto& a = image.at<cv::Vec3b>(0, 0);
イテレータも使えるので、STLと親和性がある。
1つずつ取り出す。

画素へのアクセス-2
10 !
12 {!
15 !
16 // get a region of interesting!
17 auto roi = image(cv::Rect(100, 100, 50, 50));!
指定した領域だけを取り出す。
18 !
19 // modify only the region!
20 std::for_each(roi.begin<cv::Vec3b>(), roi.end<cv::Vec3b>(), [](cv::Vec3b& p){!
21 p[0] = 255;!
22 });!
23
画像の加工

いろいろなアルゴリズム-1
10 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>!
11 !
13 {!
14 auto capture = cv::VideoCapture{0};!
15 if( !capture.isOpened() ) {!
16 return 1;!
17 }!
18 !
19 auto frame = cv::Mat{};!
20 auto edges = cv::Mat{};!
21 const auto name = "edges";!
22 cv::namedWindow(name);!
23 !
24 for(;;)!
25 {!
26 capture >> frame;!
27 cv::cvtColor(frame, edges, CV_BGR2GRAY);!
28 cv::GaussianBlur(edges, edges, cv::Size(7,7), 1.5, 1.5);!
29 cv::Canny(edges, edges, 0, 30, 3);!
30 imshow(name, edges);!
31 if ( cv::waitKey(30) >= 0 )!
32 {!
33 break;!
34 }!
35 }!
36 }
グレー画像に変換する。
ぼかす
エッジを拾う
Gaussian Mixture
http://seiya-kumada.blogspot.jp/2013/03/gaussian-mixturesem.html
http://seiya-kumada.blogspot.jp/2013/03/em-opencv.html
!
K-means Clustering
http://seiya-kumada.blogspot.jp/2013/03/k-means.html
!
シーン認識
http://seiya-kumada.blogspot.jp/2012/06/blog-post.html
!
グラフカットによる領域分割
http://seiya-kumada.blogspot.jp/2013/04/graphcut.html
!
Mean Shft Filtering
http://seiya-kumada.blogspot.jp/2013/05/mean-shift-filtering.html
画像の加工

いろいろなアルゴリズム-2
9 #include <opencv2/core/core.hpp>!
11 #include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>!
13 !
14 // http://book.mynavi.jp/support/pc/opencv2/c3/opencv_img.html!
15 !
16 int main(int argc, char *argv[])!
17 {!
18 const auto imagename = "/Users/seiya_kumada/Projects/face-detection/Lenna.png";!
19 auto color_img = cv::imread(imagename);!
20 !
画像の読み込み
21 // convert it to the gray scale!
22 auto gray_img = cv::Mat {};!
23 cv::cvtColor(color_img, gray_img, CV_BGR2GRAY);!
グレー画像へ変換
24 !
25 // normalize the brightness and increase the contrast!
26 cv::equalizeHist(gray_img, gray_img);!
ヒストグラムを平滑化する。
27 !
28 // load the classifier!
29 const auto cascade_name = "/opt/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml";!
30 auto cascade = cv::CascadeClassifier {};!
31 cascade.load(cascade_name);!
識別器を読み込む。
32 !
33 // detect faces!
34 auto faces = std::vector<cv::Rect>();!
35 cascade.detectMultiScale(gray_img, faces);!
顔を検出する。
36 !
37 // draw results!
38 for( const auto& face : faces ) {!
検出場所に円を描く。
39 const auto center = cv::Point {!
40 cv::saturate_cast<int>((face.x + face.width * 0.5)),!
41 cv::saturate_cast<int>((face.y + face.height * 0.5))!
42 };!
43 const auto radius = cv::saturate_cast<int>((face.width + face.height) * 0.25);!
44 cv::circle(color_img, center, radius, cv::Scalar(80, 80, 255), 3, 8, 0);!
45 }!
46 !
47 cv::namedWindow("result", CV_WINDOW_AUTOSIZE | CV_WINDOW_FREERATIO);!
48 cv::imshow("result", color_img );!
49 cv::waitKey(0);!
表示する。
50 }
画像の加工

いろいろなアルゴリズム-３
同じことをPythonで
画像の加工

画像の保存
9 !
12 !
14 {!
17 cv::imwrite("/Users/seiya_kumada/Pictures/lena.png", image);!
18 return 0;!
19 }
jpg, bmp, png, tifなどいろいろなフォーマットで保存できる。

将来
従来のデバイスは、２次元の情報を取得するものが
主流であった。動画であろうと２次元の枠を越える
ものではない。
!
最近では、kinectなどを使うことにより容易に
距離画像、すなわち３次元画像を取得することが
できるようになった。
!
３次元画像処理を行うライブラリがPoint Cloud Libraryである。
新規アルゴリズムの実装件数は、OpenCV より多くなっている。
次回は、PCLを紹介したい。

OpenCV3リリース
現在α版がリリースされている。
今年秋にβ版、クリスマス頃に正式版がリリースされる。
https://www.youtube.com/watch?v=_TTtN4frMEA

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AC%E3%83%8A_(%E7%94%BB%E5%83%8F
%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF)
おまけ

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