自分の勉強用にリンクをまとめたものです。
OpenCVのバージョンについて
OpenCVのバージョンについては以下のリンクを見る。
OpenCVとは？ 最新3.0の新機能概要とモジュール構成
OpenCV逆引きリファレンス
OpenCVでやりたいことが決まっている場合は以下のリンクを見る。
OpenCV逆引きリファレンス
Matの基本処理
OpenCV 1.x には，基本的に C言語 および Python のインタフェースが用意されていましたが，OpenCV 2.0 以降では，新たに C++ インタフェースが追加されました． OpenCV 1.x では，画像を管理する構造体として IplImage が，その他の行列を管理する構造体として CvMat が用いられました． しかし，OpenCV 2.x の C++ インタフェースでは， cv::Mat クラスを利用して，これらを統一的に扱います． cv::Mat クラスは，実際のデータへのポインタと，様々なプロパティ（幅，高さ，ビット深度など）を保持します．
cv::Matの基本処理
C++版 OpenCVの基本
OpenCVはライブラリの一つです。したがって、C++のソースコード内でOpenCVを使うためには、ヘッダファイルをインクルードして名前空間を指示しなければなりません。基本的にはインクルードするのは2つですが、OpenCVのより多くの機能を使う場合にはインクルードファイルの数が増えることがあります。標準ライブラリでusing namespace std; としたように、OpenCVではプログラムの最初にusing namespace cv; と書く必要があります。
C++版 OpenCVの基本
Matに画像を読み込む
imread関数を使います。2つ目の引数にはカラーで読み込むならIMREAD_UNCHANGEDを、グレースケールで読み込むならIMREAD_GRAYSCALEを指定します。
Matに画像を読み込む
Matの画像を表示させる
imshow関数を使います。1つ目の引数にウィンドウの名前、2つ目の引数に表示したいMatの名前を指定します。
画像の表示
グレースケール化する
cvtColor関数でグレースケール化できます。第一引数にカラー画像のMatを、第二引数にグレースケール画像を入れるためのMatを、第三引数にCV_BGR2GRAYを指定します。
グレースケール化する
画像の書き出し
imwrite関数で画像を保存できます。第一引数に出力する場所へのパスを指定します。拡張子はpng、jpgなどが可能です。Mat型のimgに対して下のようにして画像を書き出せます。
画像の書き出し
VS2010にOpenCV2.4.9をインストール
VisualStudioにOpenCVをインストールしたいとき↓
VS2010にOpenCV2.4.9をインストール
ライブラリパスの設定
リンクには、opencvの関数の場所または実態を示したLIBファイルが必要です。
ライブラリパスの設定
OpenCV_ CV_8UC1 から CV_8UC3 に変換する
チャンネル数 1 から チャンネル数 3 に変換したいとき。つまり、グレー画像からカラーに変換したいとき。
OpenCV_ CV_8UC1 から CV_8UC3 に変換する
基礎概念とOpenCVの導入（IplImage）
画像処理の考え方について理解したいとき↓
IplImage構造体について
IplImageの構造について知りたくなったとき↓
IplImageを定義する
・ファイルから確保する場合
IplImage* src_img = cvLoadImage(“TestImage.bmp”,CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);
・新規に画像データを確保する場合
IplImage* src_img = cvCreateImage(cvSize(640, 480), IPL_DEPTH_8U, 3);
16ビット画像を生成する
16ビット画像を使いたくなったとき↓
IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(500, 500), IPL_DEPTH_16U, 1);
for (int x = 0; x < img->width; x++)
{
for (int y = 0; y < img->height; y++)
{
cvSetReal2D(img, y, x, 65535 * (sqrt(pow(250-x, 2) + pow(250-y, 2)) / 500));
}
}
cvSaveImage(“16bit.png”, img);
OpenCVで細線化
OpenCVで細線化したいとき（C++）。詳細は下記サイトを参照。
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#include <opencv2/imgproc/imgproc_c.h> #include <opencv2/highgui/highgui_c.h> void thinningIte(IplImage *Img_nichi, int pattern){ IplImage *Img_sai = cvCreateImage(cvGetSize(Img_nichi), IPL_DEPTH_8U, 1); CvScalar ones = {1}; cvSet(Img_sai, ones, NULL); for (int y = 1; y<Img_nichi->height - 1; y++){ for (int x = 1; x<Img_nichi->width - 1; x++){ int v9, v2, v3; int v8, v1, v4; int v7, v6, v5; v1 = CV_IMAGE_ELEM(Img_nichi, uchar, y + 0, x + 0); v2 = CV_IMAGE_ELEM(Img_nichi, uchar, y - 1, x + 0); v3 = CV_IMAGE_ELEM(Img_nichi, uchar, y - 1, x + 1); v4 = CV_IMAGE_ELEM(Img_nichi, uchar, y + 0, x + 1); v5 = CV_IMAGE_ELEM(Img_nichi, uchar, y + 1, x + 1); v6 = CV_IMAGE_ELEM(Img_nichi, uchar, y + 1, x + 0); v7 = CV_IMAGE_ELEM(Img_nichi, uchar, y + 1, x - 1); v8 = CV_IMAGE_ELEM(Img_nichi, uchar, y + 0, x - 1); v9 = CV_IMAGE_ELEM(Img_nichi, uchar, y - 1, x - 1); int S = (v2 == 0 && v3 == 1) + (v3 == 0 && v4 == 1) + (v4 == 0 && v5 == 1) + (v5 == 0 && v6 == 1) + (v6 == 0 && v7 == 1) + (v7 == 0 && v8 == 1) + (v8 == 0 && v9 == 1) + (v9 == 0 && v2 == 1); int N = v2 + v3 + v4 + v5 + v6 + v7 + v8 + v9; int m1 = 0, m2 = 0; if (pattern == 0) m1 = (v2 * v4 * v6); if (pattern == 1) m1 = (v2 * v4 * v8); if (pattern == 0) m2 = (v4 * v6 * v8); if (pattern == 1) m2 = (v2 * v6 * v8); if (S == 1 && (N >= 2 && N <= 6) && m1 == 0 && m2 == 0) CV_IMAGE_ELEM(Img_sai, uchar, y, x) = 0; } } cvAnd(Img_nichi, Img_sai, Img_nichi, NULL); cvReleaseImage(&Img_sai); } IplImage *thinning(IplImage *Img_1){ IplImage *white = cvCreateImage(cvGetSize(Img_1), IPL_DEPTH_8U,1); CvScalar full_bits = {0xff}; cvSet(white, full_bits, NULL); IplImage *Img_2 = cvCloneImage(Img_1); cvDiv(Img_2, white, Img_2, 1); IplImage *prev = cvCreateImage(cvGetSize(Img_2), IPL_DEPTH_8U, 1); IplImage *diff = cvCreateImage(cvGetSize(Img_2), IPL_DEPTH_8U, 1); do { thinningIte(Img_2, 0); thinningIte(Img_2, 1); cvAbsDiff(Img_2, prev, diff); cvCopy(Img_2, prev, NULL); } while (cvCountNonZero(diff) > 0); cvMul(Img_2, white, Img_2, 1); cvReleaseImage(&white); cvReleaseImage(&diff); cvReleaseImage(&prev); return Img_2; } int main(int argc, char* argv[]){ if (argc < 2) return 1; IplImage *Img_orig; //元画像 IplImage *Img_gray; //グレースケール IplImage *Img_nichi; //２値 IplImage *Img_sai; int W, H; //widthとheight //画像の読み込み Img_orig = cvLoadImage(argv[1], 1); W = Img_orig->width;//幅 H = Img_orig->height;//高さ //画像リソースの確保 Img_gray = cvCreateImage(cvSize(W, H), IPL_DEPTH_8U, 1); //白黒 Img_nichi = cvCreateImage(cvSize(W, H), IPL_DEPTH_8U, 1); //白黒 //グレースケール化 cvCvtColor(Img_orig, Img_gray, CV_BGR2GRAY); //2値化 cvThreshold(Img_gray, Img_nichi, 10, 255, CV_THRESH_BINARY); //細線化 Img_sai = thinning(Img_nichi); //画像の表示 cvShowImage("元画像", Img_orig); cvShowImage("グレースケール", Img_gray); cvShowImage("2値 (細線化前)", Img_nichi); cvShowImage("2値 (細線化後)", Img_sai); //画像の保存 cvSaveImage("No_5a.bmp", Img_gray, 0); cvSaveImage("No_5b.bmp", Img_nichi, 0); cvSaveImage("No_5c.bmp", Img_sai, 0); //キー入力待機 cvWaitKey(0); //ウィンドウの破棄 cvDestroyAllWindows(); //画像リソースの解放 cvReleaseImage(&Img_orig); cvReleaseImage(&Img_gray); cvReleaseImage(&Img_nichi); cvReleaseImage(&Img_sai); return 0; } |
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