Serdar Orazdurdyyev 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 image – 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.)


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


Загрузка OpenCV (OpenCV Download)

http://opencv.org

> Releases

После загрузки установочного файла, дважды щелкните файл exe для установки




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

пустая функция()

{

cv::Mat image(300, 400, CV_8UC1, cv::Scalar(200));

cv::imshow("Просмотр изображений", image);

резюме::waitKey (0);

}


#include

void main()

{

cv::Mat image(300, 400, CV_8UC1, cv::Scalar(200));

cv::imshow("Image Viewer", image);

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_ <==> Point2i <==> Point;

Point_ <==> Point2f;

Point_ <==> Point2d;


Бывший)

Ex)

Point_ pt1(100, 200);

Point_ pt2(92.3f, 125.23f);

Point_ 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(image) или прямоугольника(rectangle).





Объявление класса Size_ (Declaration of Size_ Class)

Size_ <==> Size2i <==> Size;

Size_ <==> Size2f;

Size_ <==> Size2d;


Бывший)

Ex)

Size_ sz1(100, 200);

Size_ sz2(192.3f, 25.3f);

Size_ 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_ <==> Rect2i <==> Rect;

Rect_ <==> Rect2f;

Rect_ <==> Rect2d;

Бывший)


Ex)

Size2d sz(100.5, 60.6);

Point2f pt1(20.f, 30.f), pt2(100.f, 200.f);


Rect_ rect1(10, 10, 30, 50);

// column, row, width, height

Rect_ rect2(pt1, pt2);

Rect_ 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 <==> Vec2b

Vec <==> Vec3i

Vec <==> Vec4f

Vec <==> Vec5d

Ex)

Vec v1(5, 12);

Vec 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_ <==> Scalar

Ex)

Scalar_ red(0, 0, 255);

Scalar_ blue(255, 0, 0);

Scalar_ color1(500);

Scalar_ color2(100.f, 200.f, 125.9f);


Мат Класс / Mat Class

Класс(class), используемый для представления image(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

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

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

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

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

using namespace cv;

using namespace std;

int main()

{

vector v1;

v1.push_back(Point(10, 20));

v1.push_back(Point(20, 30));

v1.push_back(Point(50, 60));

vector 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 v3(arr_size, arr_size + sizeof(arr_size) / sizeof(Size));

vector 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

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 < >

image 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(-50);

m1(1, 1) = saturate_cast(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

using namespace cv;

using namespace std;

int main()

{

Mat image1(300, 400, CV_8U, Scalar(255));

Mat image2(300, 400, CV_8U, Scalar(100));

string title1 = "white window control";

string title2 = "gray window control";

namedWindow(title1, WINDOW_AUTOSIZE);

namedWindow(title2, WINDOW_NORMAL);

moveWindow(title1, 100, 200);

moveWindow(title2, 300, 200);

imshow(title1, image1);

imshow(title2, image2);

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 ()

Загрузка...