実習1-2: マーカの角の検出

以下に置いてあるzipファイルをダウンロードし，
内容を適当なフォルダに展開する．ここでは z:\ に展開するものとする．
展開すると z:\lib の下にライブラリファイル *.lib が並ぶはず．

lib.zip (35MB)

OpenCVの追加ライブラリがあるフォルダを変更する．
例によって，「表示」メニューからプロパティマネージャーを表示する
(表示 > その他のWindow > プロパティマネージャー にある場合と，
表示 > プロパティマネージャー の場合の二つがある)．
Microsoft.Cpp.Win32.user のプロパティを開き，
リンカー の 追加のライブラリディレクトリ から現在登録されている
OpenCV-2.3.1のディレクトリを削除し，代わりに z:\lib を追加する．
プロパティを変更したら，フロッピーディスクのアイコンをクリックして
保存しておくこと．

ライブラリの変更に伴って，コード生成の設定を変更する必要が生じる
(面倒になってすみません…)．

デフォルトのままプロジェクトをビルドすると，
「’RuntimeLibrary’ の不一致が検出されました」
といったエラーメッセージが出る．

対処は，次の通りである．

プロジェクトを新規作成したら，ソリューションエクスプローラーの
プロジェクト名の上で右クリックし，プロパティを開き，
構成プロパティ > C/C++ > コード生成 を選択し，その中にある
「ランタイム ライブラリ」の値を変更する．

プロパティウィンドウの左上の構成が Debug の場合には，
「マルチスレッド デバッグ (/MTd)」に，
構成が Release の場合には，「マルチスレッド (/MT)」に，設定する．

Debugの場合

Releaseの場合

(Visual Studioではデバッグ情報が付属した Debug 版と，
デバッグ情報の無い Release 版が作成できることは，以前話した)

またOpenCV用ライブラリを指定するマクロ cv_lib_macro.h にも
変更が加えられている．本日からの新しい環境でプログラムを
生成するときは，cv_lib_macro.h を以下に置いてあるものに
置き換える．前回のプログラムを再度ビルドする場合も置き換えが
必要である．

新しいcv_lib_macro.hをダウンロードして置き換え
cv_lib_macro.h

※リンク時にライブラリがみつからないという類のエラーがでている場合はご一報を

縮退 Erode は，自分の画素値を，周辺の画素値のうちの最小値に設定する．
領域の端の画素を削る感じである．

膨張 Dilate は，自分の画素値を，周辺の画素値のうちの最大値に設定する．
領域の端を膨らませる感じである．

縮退させてから膨張させると，1画素のノイズを消すことができる．

モルフォロジによるノイズ除去の例(注: これ全体を打ち込む必要はありません．
erode と dilate の使い方の参考にしてください)．

→

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

#include "cv_lib_macro.h"

#pragma CV_LIBRARY(core)
#pragma CV_LIBRARY(imgproc)
#pragma CV_LIBRARY(highgui)

using namespace cv;
using namespace std;

int main(void)
{
	// source image

	Mat image = Mat::zeros(Size(256, 256), CV_8UC1);
	circle(image, Point(128, 128), 80, 255, -1);

	// add noise

	for (int i = 0; i < 256; i++) {
		int x = (i % 16) * 16;
		int y = (i / 16) * 16;
		image.at<unsigned char>(y, x) = 255;
	}

	// denoise

	Mat result;
	erode(image, result, Mat());
	dilate(result, result, Mat());

	// output

	imwrite("src.png", image);
	imwrite("result.png", result);

	return 0;
}

erode と dilate の第3引数では，
本来は近傍領域を指定することができるが，
空の Mat を渡しておくと3×3の矩形領域が選択される．

参照:
http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/erosion_dilatation/erosion_dilatation.html

メディアンは中央値という意味である．
周辺の画素値を大きさ順に並べた中央値に，自分の画素値を設定する．

メディアンフィルタによるノイズ除去の例(注: これも，
全体を打ち込む必要はありません．参考用です)．

→

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

#include "cv_lib_macro.h"

#pragma CV_LIBRARY(core)
#pragma CV_LIBRARY(imgproc)
#pragma CV_LIBRARY(highgui)

using namespace cv;
using namespace std;

int main(void)
{
	// source image

	Mat image = Mat::zeros(Size(256, 256), CV_8UC1);
	circle(image, Point(128, 128), 80, 255, -1);

	// add noise

	for (int i = 0; i < 256; i++) {
		int x = (i % 16) * 16;
		int y = (i / 16) * 16;
		image.at<unsigned char>(y, x) = 255;
	}

	// denoise

	Mat result;
	medianBlur(image, result, 3);

	// output

	imwrite("src.png", image);
	imwrite("result.png", result);

	return 0;
}

medianBlurの第3引数は，近傍領域のサイズである．

参照:
http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/filtering.html#void%20medianBlur(InputArray%20src,%20OutputArray%20dst,%20int%20ksize)

他にもノイズ除去手法は存在する．
各自調べて試してみるとよいだろう．
性能を比較するとなおよい．

他にもエッジ抽出手法はいろいろある．OpenCVの関数一つでできるものもあるので，適宜試してみる．

Hough変換の出力は，vector<Vec2f> で得られる．この vector<> とは何か?

vector は STL (Standard Template Library)というC++の標準ライブラリの
一つである．宣言後でも長さ(要素数)を変えられる可変長配列と考えてよい．

int hoge[10];
vector<int> hoge(10)

<>の中に型名を入れるのは，テンプレートというC++の機能である．
ここでは，xxx型を格納するためのvectorを宣言するなら vector<xxx> と
書く，と覚えておく．

vector<>が配列より優れている点の一つは，長さを取得できることである．
vector<int> hoge に対して，hoge.size() とすると，hogeの要素数を知ることが
できる．

一方Vec2fは，OpenCVが用意している，2成分のベクトルを
保持するためのクラスで，各成分には配列と同じように添字でアクセス
できる．

vector<Vec2f> lines;

int num = lines.size(); // 直線数
for (int i = 0; i < num; i++) {
  cout << "rho = " << lines[i][0] << ", theta = " << lines[i][1] << endl;
}

std::vector については，C++のスタンダードテンプレートライブラリ(STL)を
検索すれば様々な情報が得られるので各自確認せよ．

• http://www.cppll.jp/cppreference/cppvector.html

STLにはリストやキュー，マップといったよく使うデータ構造もある．
構文がやや複雑怪奇になるのが残念だが，非常に便利である．

vector<Vec2f> lines;
HoughLines(image, lines, 1, CV_PI/180, 100, 0, 0);

引数は以下の通り:

• image: 入力画像 Matクラス 8ビット 1チャネル
• lines: 出力．vecotr<Vec2f> 直線のパラメータ
• rho(この例では1): 原点からの距離の解像度
• theta(この例ではCV_PI/180=π/180): 傾きの解像度
• threshold(この例では100): 何点投票があれば直線と判断するかの閾値．大きい程長い直線のみ抽出
• 残りはマルチスケールHough変換の際のパラメータ

Hough変換の使い方の例を以下に示す．
検出結果を画面に描画するところも参考にせよ．
閾値を様々に変えられるようにして(Trackbarを用いる)適切な閾値を探してみよ．

→

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

#include "cv_lib_macro.h"

#pragma CV_LIBRARY(core)
#pragma CV_LIBRARY(imgproc)
#pragma CV_LIBRARY(highgui)

using namespace cv;
using namespace std;

int main(void)
{
	Mat src = imread("hough_src.jpg");
	Mat gray;

	cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
	threshold(gray, gray, 128, 255, CV_THRESH_BINARY_INV);

	// Hough Transform

	const int hough_threshold = 130;

	vector<Vec2f> lines;
	HoughLines(gray, lines, 1, CV_PI / 180.0, hough_threshold);

	for (int i = 0; i < lines.size(); i++ ) {
		float rho = lines[i][0];
		float theta = lines[i][1];
		double a = cos(theta);
		double b = sin(theta);
		double x0 = a * rho, y0 = b * rho;
		Point pt1(cvRound(x0 + 1000*(-b)),
				  cvRound(y0 + 1000*(a)));
		Point pt2(cvRound(x0 - 1000*(-b)),
				  cvRound(y0 - 1000*(a)));
		line(src, pt1, pt2, CV_RGB(255, 0, 0), 1, 8);
	}

	imwrite("hough_result.jpg", src);

	return 0;
}

参考: http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/hough_lines/hough_lines.html

OpenCVにはHoughLinesPという線分を出力してくれる関数もある．
こちらも試してみよ．

適切な閾値を自動的に設定することはできるだろうか．

Hough変換自体を自分で実装してみると，動作原理がよくわかる．
時間があれば試してみよ．