OpenCV 備忘録

OpenCV、機械学習、はやりのDeep learningの環境構築の方法、サンプルの動かし方、ＡＰＩの使い方、Tipsなどをすぐに忘れてしまうので、備忘録として記録している。記憶がなくなるスピードが、早いのでメモしておかないと再現できなくなる確率が高まっている。最近、再度HDDを飛ばしてしまい、過去の自分のページに再度助けられた。また、DNNモジュールを触る機会が増えているので、C++からPyhonへと鞍替え中。内容を気にいっていただければ、twitterで紹介願います。

2012年8月12日日曜日

PlayStation Eyeのドライバーをインストールした

60FPSのカメラを探していたらPlayStation Eyeを見つけたので、早速Amazonで購入し、OpenCVで使用できるか試してみた。

注意：ドライバーをインストールするまでは、本体をPCに接続しないこと

ドライバーは、ここからdownloadすればよい（右でも左でも同じCL-Eye-Driver-5.1.1.0177.exeとなる　8/11時点）

あとは、画面に従いドライバーをインストールすればよい。インストールが終わると、デスクトップにCL-Eye Testのショートカットができる

次に本体を、PCに接続し、PCがPlayStation Eyeを認識したら、CL-Eye Testを起動し、画像が表示できるか確認すればよい

ただし、他にカメラを接続していると、そのカメラを使用する可能性があるので、メニューのDevicesでPS3 Eye Cameraが選択されたいうことを確認すること。

2012年8月10日金曜日

画像認識のセミナーを調べてみた

今後3ヶ月以内に開催される画像認識に関連するセミナーを調べてみた
いずれも有料である。

画像処理の基礎を固め，SIFT等の抽出アルゴリズムとその実装を理解しよう！
http://www.catnet.ne.jp/triceps/sem/s120824a.html
2012年8月24日（金）

入門　TOF距離画像処理技術
http://www.catnet.ne.jp/triceps/sem/s120828a.html
2012年8月28日（火）

画像処理の基礎と劣化画像復元・画像の鮮明化　～１人１台ＰＣ実習付～
http://www.j-techno.co.jp/test/eisei_P.cgi?mode=sem&unit=2012082801
2012年 8月28日 (火)

パターン認識・検索技術の基礎と応用～映像・画像の認識や高速探索法
http://www.catnet.ne.jp/triceps/sem/s120907a.html
2012年 9月7日（金）

OpenCV活用・画像処理アルゴリズムの基礎と応用技術　～１人１台PC実習付～
http://www.j-techno.co.jp/test/eisei_P.cgi?mode=sem&unit=2012091001
2012年 9月10日 (月) 9月11日 (火)

物体認識技術の基礎とアプリケーション展開へのテクニック
http://techon.nikkeibp.co.jp/article/SEMINAR/20120719/229176/
2012年 09月18日（火）

パターン認識の基礎とサポートベクトルマシン（SVM）の活用　～１人１台ＰＣ実習付～
http://www.j-techno.co.jp/test/index.cgi?mode=sem&unit=2012092801
2012年 9月28日

画像認識の新技術：HLAC（高次局所自己相関）とその応用
http://www.catnet.ne.jp/triceps/sem/s121003a.html
2012年10月3日（水）

画像処理による自動化システム構築技術
http://www.chubu-center.ac.jp/semi/semi2012/guide_html/E706.html
2012年 10/10,11,12

画像処理におけるノイズ除去の基礎とMATLABを用いた実践的活用～１人１台PC実習付～
http://www.j-techno.co.jp/test/eisei_P.cgi?mode=sem&unit=2012101100
2012年 10月11日 (木)

人物画像センシング技術の基礎と応用
http://www.catnet.ne.jp/triceps/sem/s121012a.html
2012年10月12日（金）

画像認識のための機械学習入門
http://www.catnet.ne.jp/triceps/sem/s121017a.html
2012年 10月17日（水）

オープンソースによる画像処理・認識プログラム開発
http://www.chubu-center.ac.jp/semi/semi2012/guide_html/E409.html
2012年 11/ 7, 8, 9

物体追跡（Object Tracking）技術の基礎と今後の動向
http://www.catnet.ne.jp/triceps/sem/s121113a.html
2012年11月13日（火）

ステレオカメラにおける画像認識技術とその応用　～デモ付～
http://www.j-techno.co.jp/test/eisei_P.cgi?mode=sem&unit=2012112903
2012年 11月29日（木）

OpenCVでカメラ情報を取得してみた

OpenCVでカメラ情報が取れるということなので試してみたが、残念ながら手元のカメラは、幅と高さの情報しか値を返さなかった。
サポートしていない場合は、戻り値は0となる。

コードは、以下のものであるが、インクルードやライブラリの部分は省いている。
また、Windowsで実行すると結果をみることができないので、最後の行(return 0)にブレークポイントを設定する必要がある。

2012年8月8日水曜日

OpenCVでカラー画像から白黒3chの画像を作成する

わけあって白黒３ｃｈの画像が必要にあったので、OpenCVで作成してみた。

単純に白黒に変換するだけなら

　cv::Mat gray = cv::imread("c:\\data\\hoge.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

あるいは、

　cv::cvtColor(color, gray, CV_BGR2GRAY);

でできるが、この場合は１ｃｈとなる。

3ch白黒画像の作成は、以下のようにする。
マニアックなので、ほかに必要がある人はいないだろう

2012年8月7日火曜日

ソースコードの表示のテストをしてみた

ソースコードを表示させるテストをしてみる。

Syntax Highlighterのウィジェットを使用するのがよいので採用を試みるが、Bloggerとの相性が非常に悪いとのこと。このページを参考に導入を試みてみた。

以下のソースは、あるプログラムの一部分なので、このままでは動作しない。

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
 cv::Mat mat = cv::imread("c:\\opencv231\\samples\\cpp\\image\\lena.jpg");

 cv::namedWindow("image");
 cv::setMouseCallback("image", onMouse);

 while (true) {
  matDisp = mat.clone();

  if( rectState == IN_PROCESS || rectState == SET ) {
   rectangle( matDisp, cv::Point( rect.x, rect.y ), cv::Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height ), GREEN, 2);
  }

  cv::imshow("image", matDisp);

  int key = cv::waitKey(10);

  if (key == 'q') {
   return 0;
  }
 }

 return 0;
}

行の表示がうまくいかず、無駄なスペースが表示される。どうやら解決できない問題のようだ。

2012年8月6日月曜日

Visual C++ 2010 ExpressにOpenCVのディレクトリを設定した

設定方法の修正版

毎回プロジェクトにincludeパスを設定したり、ソースのパスを修正するのも手間がかかるのでVisual C++ 2010 ExpressにOpenCVのディレクトリを設定した。

本説明では、設定に示した構成を例にしているので、自分の環境にあわせて読み替えてほしい。

設定用のファイルは、Windows7の場合、
C:\Users\ユーザ名\AppData\Local\Microsoft\MSBuild\v4.0\Microsoft.Cpp.Win32.user.props
である。

通常デフォルトでは、
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<Project DefaultTargets="Build" ToolsVersion="4.0" xmlns="http://schemas.microsoft.com/developer/msbuild/2003">
</Project>
となっているので、

以下のようにディレクトリを追加する

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<Project DefaultTargets="Build" ToolsVersion="4.0" xmlns="http://schemas.microsoft.com/developer/msbuild/2003">
<PropertyGroup>
<IncludePath>$(IncludePath);C:\opencv242\build\include</IncludePath>
</PropertyGroup>
<PropertyGroup>
<LibraryPath>$(LibraryPath);C:\opencv242\lib</LibraryPath>
</PropertyGroup>
</Project>

保存した後、Visual C++ 2010 Expressを起動して、コンソールプロジェクトを作成し

#include "stdafx.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>

#ifdef _DEBUG
//Debugモードの場合
#pragma comment(lib,"opencv_core242d.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_imgproc242 d.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_highgui242 d.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_video242 d.lib")
#else
//Releaseモードの場合
#pragma comment(lib,"opencv_core242 1.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_imgproc242 1.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_highgui242 .lib")
#pragma comment(lib,"opencv_video242 .lib")
#endif

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
cv::Mat mat = cv::imread("画像データ");
cv::imshow("k", mat);

cv::waitKey(0);
return 0;
}
など打ち込んでみてビルドができるか確認する。

2012年8月2日木曜日

OpenCV　背景差分のサンプルを動かしてみた

samples/cpp/bgfg_segm.cppを前の記事に従い動かしてみる

実験用の画像は、http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.3.1/から
OpenCV-2.3.2-GPU-demos-pack.exeをダウンロードし、展開する。

展開したフォルダー　OpenCV-2.3.2-GPU-demos-pack\data\pedestrian_detect
のmitsubishi.aviを使用した。

検出結果は、以下のようになる。

sampleで使用しているクラスは、BackgroundSubtractorMOG2である。

以上

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