Мультимедийное Программирование OpenCV
Мультимедийное программирование
07.15.2019
Профессор: Orazdurdyyev Serdar Begnarlyevich
Внедрение цифровой обработки изображений / Introduction of Digital Image Processing
Выборка и квантование / Sampling and Quantization
Continuous Tone Image – Непрерывное тональное изображение
Sampled Image – Пример изображения
Sampled and Quandtized Image – Выборочное и квантованное изображение
Sampler – образец
Quantizer – Квантизатор
Аналого-цифровое преобразование / Analog to Digital Conversion
(a) Analog Signal – Аналоговый сигнал
(b) Sampling – Выборка
(c) Quantization – Квантование
(d) Coding – Кодирование
TS: Sampling Period – Период выборки
Происхождение изображения / Image Origin
Upper-left corner of i – Левый верхний угол изображения
Pixels – Пиксели
Lines – Линии
Изменение яркости изображения / Image Brightness Variation
Brightness – Яркость
Distance – Расстояние
Шаги яркости изображения / Image Brightness Steps
(a) 8 Steps : 3 bits (b) 16 Steps : 4 bits
(а) 8 шагов: 3 бита (б) 16 шагов: 4 бита
(c) 32 Steps : 5 bits (d) 64 Steps : 6 bits
(c) 32 шагов: 5 бит (d) 64 шагов: 6 бит
(e) 128 Steps : 7 bits (f) 256 Steps : 8 bits
(e) 128 шагов: 7 бит (f) 256 шагов: 8 бит
Яркость изображения Разрешение / Image Brightness Resolution
Световой спектр / Light Spectrum
WHITE LIGHT / БЕЛЫЙ СВЕТ
INFRARED / ИНФРАКРАСНЫЙ
ULTRAVIOLET / УЛЬТРАФИОЛЕТ
OPTICAL PRISM / ОПТИЧЕСКАЯ ПРИЗМА
Табличка I. Цветовой спектр, видимый при прохождении белого света через призму. (С разрешения General Electric Co., подразделения по производству ламп.) / Plate I. Color spectrum seen by passing white light a prism. (Courtesy of General Electric Co., Lamp Business Division.)
COSMIC RAYS / КОСМИЧЕСКИЕ ЛУЧИ
GAMMA RAYS / ГАММА ИЗЛУЧЕНИЕ
X-RAYS / X-ЛУЧИ
INFRARED / ИНФРАКРАСНЫЙ
MICRO-WAVES / МИКРОВОЛНЫ
RADIO / РАДИО
ELECTRIC POWER / ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ
ULTRAVIOLET / УЛЬТРАФИОЛЕТ
VISIBLE SPECTRUM / ВИДИМЫЙ СПЕКТР
INFRARED / ИНФРАКРАСНЫЙ
Смеси света и пигментов / Mixtures of Light and Pigments
RGB Color – Цвет RGB
MIXTURES OF LIGHT (Additive primaries)
СМЕСИ СВЕТА (Аддитивные праймериз)
RED – КРАСНЫЙ
YELLOW – ЖЕЛТЫЙ
GREEN – ЗЕЛЕНЫЙ
CYAN – ГОЛУБОЙ
WHITE – БЕЛЫЙ
BLUE – СИНИЙ
MAGENTA – ПУРПУРНЫЙ
MIXTURES OF PIGMENTS СМЕСИ ПИГМЕНТОВ
(Subtractive primaries) (Субтрактивные праймериз)
CMY(K) Color / (CMYK) Цвет
RED – КРАСНЫЙ
YELLOW – ЖЕЛТЫЙ
GREEN – ЗЕЛЕНЫЙ
CYAN – ГОЛУБОЙ
BLACK – ЧЕРНЫЙ
BLUE – СИНИЙ
MAGENTA – ПУРПУРНЫЙ
Изображение R, G, B / R, G, B Image
Исходное изображение (Original Image) Красный компонент (Red Component)
Зеленый компонент (Green Component) Синий компонент (Blue Component)
Тип цифрового изображения / A Type of Digital Image
(а) Цветное изображение (Color Image)
(b) Изображение с уровнем серого (Gray Level Image)
(c) Двоичное изображение (Binary Image)
Тип цифрового изображения / A Type of Digital Image
(a) Двоичное изображение / Binary Image
(b) Изображение с уровнем серого / Gray Level Image
Тип цифрового изображения / A Type of Digital Image
Цветное изображение (Color Image)
2. Введение OpenCV (Introduction of OpenCV)
OpenCV?
●
OpenCV – библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом
– Библиотека с открытым исходным кодом для обработки изображений
и компьютерного зрения
– Состоит из более чем 2500 алгоритмов
– Поддержка интерфейсов C, C++, Python, Matlab.
– Поддержка операционных систем для Windows, Linux, Android, Mac
OS и т. д.
– Быстрая реализация алгоритма с использованием инструкций MX
(MultiMedia eXtension) и SSE (потоковые расширения SIMD).
– Разработка интерфейса CUDA и OpenCL
Установка OpenCV / OpenCV Install
•
Условия для программирования OpenCV с использованием C ++ (для ОС Windows)
–
На вашем компьютере должна быть установлена 64-битная ОС Windows. (OpenCV поддерживает только 64-битные ОС)
–
Visual Studio 2017 должен быть установлен как инструмент редактора программ для программирования на C ++. (Последняя версия Visual Studio – 2019, но в настоящее время поддерживает только OpenCV для Visual Studio 2017.)
① Установка сообщества Visual Studio 2017.
(① Visual Studio Community 2017 Install)
●
https://visualstudio.microsoft.com/ru/free-developer-offers/
•
На официальном сайте выше можно загрузить только последнюю версию 2019 года, поэтому вы можете найти версию 2017 года с помощью веб-поиска и загрузки.
•
30-дневная ознакомительная версия, затем зарегистрируйтесь в Microsoft, войдите в Visual Studio и продолжайте использовать ее бесплатно
② Загрузка OpenCV (OpenCV Download)
•
> Releases
•
После загрузки установочного файла, дважды щелкните файл exe для установки
③ Add to “System Environment Path” of Windows
•
Зарегистрируйте место установки OpenCV в «Путь к системной среде» Windows
•
Если вы установили диск C следующим образом, добавьте следующее в Path
•
C:\OpenCV\build\x64\vc15\bin
Настройка OpenCV для Visual Studio 2017
(OpenCV Setup of Visual Studio 2017)
Проверьте, что Debug mode(режим отладки) в настоящее время включен !!!
Режим отладки → opencv_worldxxxd.lib
(Режим выпуска → opencv_worldxxx.lib)
Debug mode → opencv_worldxxxd.lib
(Release mode → opencv_worldxxx.lib)
●
Имя → OpenCV410_x64_v15_
отлаживать
Name → OpenCV410_x64_v15_debug
●
Местоположение → Папка сохранения программы OpenCV (помните!!!)
Location → OpenCV program saving folder (remember!!!)
•
При использовании Visual Studio в Release mode(режиме выпуска)
–
Запустите проект> Свойства в Main Menu
–
Выполните то же самое содержание на страницах с 24 по 30
Release mode → opencv_worldxxx.lib
(Режим выпуска → opencv_worldxxx.lib)
•
Имя → OpenCV410_x64_v15_release
Name → OpenCV410_x64_v15_release
•
Местоположение → Папка сохранения программы OpenCV (помните!!!)
Location → OpenCV program saving folder (remember!!!)
Пример программы OpenCV / OpenCV Sample Program
•
запись OpenCV Sample Program
•
Ввод имени программы C++… → ???.cpp
C++ program name typing… → ???.cpp
#include <opencv2/highgui.hpp>
пустая функция()
{
cv::Mat i(300, 400, CV_8UC1, cv::Scalar(200));
cv::imshow("Просмотр изображений", i);
резюме::waitKey (0);
}
#include <opencv2/highgui.hpp>
void main()
{
cv::Mat i(300, 400, CV_8UC1, cv::Scalar(200));
cv::imshow("Image Viewer", i);
cv::waitKey(0);
}
•
Ошибка → установка x64!! / Error → x64 setting!!
•
Ctrl+F5: запустить без отладки. / Ctrl+F5 : Start without Debugging
Выход (Результат) / Output (Result)
3. OpenCV Classes
Точка_Класс / Point_ Class
•
Шаблонный класс (template class) для представления позиций width (ширины) и height (высоты) в двухмерных координатах (2 Dimension coordinate).
•
(Объявление класса Point_( Declaration of Point_ Class)
Point_<int> <==> Point2i <==> Point;
Point_<float> <==> Point2f;
Point_<double> <==> Point2d;
•
Бывший)
Ex)
Point_<int> pt1(100, 200);
Point_<float> pt2(92.3f, 125.23f);
Point_<double> pt3(100.2, 300.9);
Point pt4(120, 69);
Point2f pt5(0.3f, 0.f), pt6(0.f, 0.4f);
Point2d pt7(0.25, 0.6);
Размер_Класс / Size_ Class
•
Шаблонный класс(template class), который определяет размер изображения(i) или прямоугольника(rectangle).
•
Объявление класса Size_ (Declaration of Size_ Class)
Size_<int> <==> Size2i <==> Size;
Size_<float> <==> Size2f;
Size_<double> <==> Size2d;
•
Бывший)
•
Ex)
Size_<int> sz1(100, 200);
Size_<float> sz2(192.3f, 25.3f);
Size_<double> sz3(100.2, 30.9);
Size sz4(120, 69);
Size2f sz5(0.3f, 0.f);
Size2d sz6(0.25, 0.6);
Прямой_класс / Rect_ Class
•
класс шаблона для представления rectangle(прямоугольников)
•
((Начальная точка_x, Начальная точка_y), (Конечная точка_x, Конечная точка_y))
•
((Начальная точка_x, Начальная точка_y), Ширина, Высота)
•
Объявление класса Rect_ (Declaration of Rect_ Class)
Rect_<int> <==> Rect2i <==> Rect;
Rect_<float> <==> Rect2f;
Rect_<double> <==> Rect2d;
•
Бывший)
•
Ex)
Size2d sz(100.5, 60.6);
Point2f pt1(20.f, 30.f), pt2(100.f, 200.f);
Rect_<int> rect1(10, 10, 30, 50);
// column, row, width, height
Rect_<float> rect2(pt1, pt2);
Rect_<double> rect3(Point2d(20.5, 10), sz);
Век-класс / Vec Class
•
Шаблонный класс(template class) для вектора(Vector) чисел с небольшим количеством элементов.
•
Укажите data type(тип данных) и количество element(элементов) между < и >.
Vec<uchar, 2> <==> Vec2b
Vec<int, 3> <==> Vec3i
Vec<float, 4> <==> Vec4f
Vec<double, 5> <==> Vec5d
•
Ex)
Vec<int, 2> v1(5, 12);
Vec<double, 3> v2(40, 130.7, 125.6);
Vec2b v3(10, 10);
Vec6f v4(40.f, 230.25f, 525.6f);
Vec3i v5(200, 230, 250);
Скаляр_класс / Scalar_ Class
•
Укажите четыре значения в качеств data type(типа данных), чтобы указать значение яркости pixel(пикселя)
•
Сохраните четыре значения Blue, Green, Red, Alpha(transparency).
•
Установите в 0, если при инициализации (Initialization) не указано значение
•
Scalar_<double> <==> Scalar
•
Ex)
Scalar_<uchar> red(0, 0, 255);
Scalar_<int> blue(255, 0, 0);
Scalar_<double> color1(500);
Scalar_<float> color2(100.f, 200.f, 125.9f);
Мат Класс / Mat Class
•
Класс(class), используемый для представления i(изображения).
•
Mat (строки, столбцы, тип, скаляр (rows, cols, type, Scalar))
строки: размер строки (rows: row size)
столбцы: размер столбца (cols : column size)
тип: тип данных (type : data type)
Скаляр: матричное значение (Scalar : matrix value)
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
float data[] = {
1.2f, 2.3f, 3.2f,
4.5f, 5.f, 6.5f,
};
Mat m1(2, 3, CV_8U);
Mat m2(2, 3, CV_8U, Scalar(300));
Mat m3(2, 3, CV_32F, data);
Size sz(2, 3);
Mat m4(Size(2, 3), CV_64F);
Mat m5(sz, CV_32F, data);
cout << "[m1] =" << endl << m1 << endl;
cout << "[m2] =" << endl << m2 << endl;
cout << "[m3] =" << endl << m3 << endl << endl;
cout << "[m4] =" << endl << m4 << endl;
cout << "[m5] =" << endl << m5 << endl;
return 0;
}
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat m1(4, 3, CV_32FC3);
cout << “Dimension = " << m1.dims << endl;
cout << “Rows = " << m1.rows << endl;
cout << “Columns = " << m1.cols << endl << endl;
cout << “Channels = " << m1.channels() << endl;
cout << “Data Type = " << m1.depth() << endl;
cout << “Matrix Size = " << m1.size() << endl << endl;
cout << “Total Data Number = " << m1.total() << endl;
return 0;
}
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat m1(2, 3, CV_8U, 2);
Mat m2(2, 3, CV_8U, Scalar(10));
Mat m3 = m1 + m2;
Mat m4 = m2 – 6;
Mat m5 = m1;
cout << "[m2] =" << endl << m2 << endl;
cout << "[m3] =" << endl << m3 << endl;
cout << "[m4] =" << endl << m4 << endl << endl;
cout << "[m1] =" << endl << m1 << endl;
cout << "[m5] =" << endl << m5 << endl << endl;
m5 = 100;
cout << "[m1] =" << endl << m1 << endl;
cout << "[m5] =" << endl << m5 << endl;
return 0;
}
• Копирование исходной матрицы в другую матрицу / Copy original matrix to another matrix
• Матовый клон () / Mat clone ()
• void copy To (матрица целей, матрица маски) / void copy To
(objective matrix, mask matrix)
–
mask matrix : Копирование только ненулевых элементов (elemen)
•
void convertTo (objective matrix, data type)
–
data type : data type, которые вы хотите изменить
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
double data[] = {
1.1, 2.2, 3.3, 4.4,
5.5, 6.6, 7.7, 8.9,
9.9, 10, 11, 12
};
Mat m1(3, 4, CV_64F, data);
Mat m2 = m1.clone(); // copy m1 to m2
Mat m3, m4;
m1.copyTo(m3); // copy m1 to m3
m1.convertTo(m4, CV_8U); // copy m1 to m4 converting to uchar
cout << "[m1] =\n" << m1 << endl;
cout << "[m2] =\n" << m2 << endl;
cout << "[m3] =\n" << m3 << endl;
cout << "[m4] =\n" << m4 << endl;
return 0;
}
векторный класс / vector Class
•
Контейнер последовательностей(Sequence Container) C++ STL(Standard Template Library)
•
доступ к элементу(element access) вектора(vector) : используйте оператор индекса(subscript operator), [], как массив(array)
•
vector() : конструктор(constructor)
•
void push_back() : добавляет элемент в конец vector
•
void pop_back() : удалить последний элемент
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
vector<Point> v1;
v1.push_back(Point(10, 20));
v1.push_back(Point(20, 30));
v1.push_back(Point(50, 60));
vector<float> v2(3, 9.25);
Size arr_size[] = { Size(2, 2), Size(3, 3), Size(4, 4) };
int arr_int[] = { 10, 20, 30, 40, 50 };
vector<Size> v3(arr_size, arr_size + sizeof(arr_size) / sizeof(Size));
vector<int> v4(arr_int + 2, arr_int + sizeof(arr_int) / sizeof(int));
cout << "[v1] " << ((Mat)v1) << endl << endl;
cout << "[v2] " << ((Mat)v2) << endl << endl;
cout << "[v2] " << ((Mat)v2).reshape(1, 1) << endl;
cout << "[v3] " << ((Mat)v3).reshape(1, 1) << endl;
cout << "[v4] " << ((Mat)v4).reshape(1, 1) << endl;
return 0;
}
Класс диапазона / Range class
•
Используется в основном для указания диапазона row(строк) и column(столбцов) в классе Mat.
•
Range(int start, int end)
•
start(начало) в диапазоне, end(конец) не в диапазоне
Функция операции с матрицей / Matrix Operation Function
•
Matexp inv(метод): расчет обратной матрицы
– метод
•
Matexp inv(method) : inverse matrix calculation
– method
•
Matexp mul (input matrix): Выполнить поэлементное (element-wise) умножение двух матриц
•
Matexp t () : вычислить транспонированную матрицу(transposed matrix)
•
Одновременные уравнения (simultaneous equation)
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
float data[] = {
1, 0, 2,
-3, 2, 6,
-1, -2, 3
};
float ans[] = {6, 30, 8};
Mat m1(3, 3, CV_32F, data);
Mat m2(1, 3, CV_32F, ans);
Mat m2_t = m2.t();
Mat m1_inv = m1.inv(DECOMP_LU);
Mat x = m1_inv * m2_t;
cout << "[m1] = " << endl << m1 << endl;
cout << "[m1_inv] = " << endl << m1_inv << endl << endl;
cout << "[m2(transposed)] = " << endl << m2_t << endl << endl;
cout << “solution x1, x2, x3 = " << x.t() << endl;
}
насыщенный_ бросок < > / saturate_cast < >
•
i data는 основном представляют собой кодированные(encoding) данные с 8 битами на канал.
•
Поскольку он использует только 8bit, он имеет ограниченный диапазон значений пикселей (0 ~ 255).
•
saturate_cast() template method : Когда значение сохраняется в 8-битном, если оно превышает 8-битный диапазон, оно сохраняется как 0 или 255
•
Ex)
Mat m1(2, 2, CV_8U);
m1(0, 0) = -50; // -> 206
m1(0, 1) = 300; // -> 44
m1(1, 0) = saturate_cast<uchar>(-50);
m1(1, 1) = saturate_cast<uchar>(300);
4. Пользовательские интерфейсы OpenCV
(OpenCV User Interfaces)
Контрольние виндов / Window Control
•
Named Window (winname, flags) : Устанавливает имя window и создает window с этим именем
–
flags : Изменение размера window
•
imshow (): отображает матрицу "mat" как окно в окне winname
•
destroyWindow (): удаляет указанное окно с экрана
•
destroyAllWindows (): удалить все видимые окна
•
moveWindow (x, y): переместить окно winname в указанную позицию (x (столбец, y (строка))
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat i1(300, 400, CV_8U, Scalar(255));
Mat i2(300, 400, CV_8U, Scalar(100));
string h21 = "white window control";
string h22 = "gray window control";
namedWindow(h21, WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow(h22, WINDOW_NORMAL);
moveWindow(h21, 100, 200);
moveWindow(h22, 300, 200);
imshow(h21, i1);
imshow(h22, i2);
waitKey();
destroyAllWindows();
return 0;
}
Контрольние событиями клавиатуры / Keyboard Event Control
•
waitKey (delay, задержка): ожидает ввода ключа в течение времени задержки(delay), возвращает(return) значение клавиши, когда происходит событие клавиши,
–
delay : время задержки. ms.
–
delay <= 0 : Бесконечное ожидание, пока не произойдет ключевое событие
–
delay > 0 : дождитесь ввода ключа в течение времени задержки. return (Возвращает) -1, если в течение времени задержки нет клавишного ввода
•
Используйте waitKeyEx () для ввода клавиши со стрелкой (arrow key)
•
Event (Событие) происходит только когда window active (активно).
Контрольние событиями мыши / Mouse Event Control
•
Создать callback function (функцию обратного вызова) (event handler) (обработчик событий) для обработки событий мыши и зарегистрировать эту функцию в системе через setMouseCallback ()