MuTa

OpenCV 기본 본문

OpenCV

OpenCV 기본

MuTa 2016. 3. 30. 09:50

MFC 기준

Include/Opencv2폴더 사용 하는 것을 권장

Core : Mat 클래스를 포함한 기본 자료 구조와 여러 함수가 공유하는 클래스

Highgui : 윈도우 화면과 마우스 등을 제어하는 사용자 인터페이스 함수

Imgporc : 영상처리 함수

Features2d : 특징 검출, 기술자, 매칭 함수

Objdetect : 얼굴과 사람을 포함한 다양한 물체 검출 함수

Video : 연속 영상과 모션 추정 함수

Calib3d: 카메라 캘리브레이션과 3차원 복원 함수

Ml : 기계학습

Flann: 군집화와 다차원 공간 탐색

Gpu : GPU 프로그래밍 


//MFC + Unicode

#include "opencv2/core/core.hpp"

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

using namespace cv;



Image Load 

CString File.format(_T("C:\\img.bmp"));

USES_CONVERSION;

Mat Image = cv::imread(T2A(File));  //컬러

Mat ImageGray = cv::imread(T2A(File), IMREAD_GRAYSCALE);  //Gray 



Image Save

CString strSave;

USES_CONVERSION;

strSave=_T("d:\\save.jpg");

imwrite(T2A(strSave), ImageGray);


Create

Mat img2(200,200,CV_8UC1);                    //CV_8UC1  1채널 RGB




IPLImage <- Mat   

Mat matImg;

IplImage*  pImg;

pImg = &IplImage(matImg);


IPLImage -> Mat   

IplImage* pImage;

Mat matImg;

matImg(pImage);

matImg = cv::cvarrToMat(pImage);  //CV 3.0 이상





// roi 설정

Rect roi; -> CRect 로는 안되고,, cv::Rect or cv::Range 를 사용해야 한다.

cv::Rect rRect(pTopLeft, pBottomRight);

cv:Rect rect(x, y, width, height) 구조이니,, 참고

Mat sub_img = img(roi);                //메모리공유

Mat sub_img = img(roi).clone();    //별도메모리



Picture_Control 화면 출력

CDC* pDC;

CRect rect;

pDC = m_stDisplay.GetDC();

m_stDisplay.GetClientRect(&rect);

m_pCVCtrl->DisplayImage(pDC, rect);

ReleaseDC(pDC);


void COpenCVCtrl::DisplayImage(CDC* pDC, CRect rect)

{

 

cv::Size winSize(rect.right, rect.bottom);

 

// Resize the source to the size of the destination image if necessary

cv::Mat cvImgTmp(winSize, CV_8UC3);

         if (m_mImg.size() != winSize)

         {

                 cv::resize(m_mImg, cvImgTmp, winSize);

         }

         else

         {

cvImgTmp = m_mImg;

}

 

// Rotate the image

cv::flip(cvImgTmp, cvImgTmp, 0);

 

// Initialize the BITMAPINFO structure

BITMAPINFO bitInfo;

bitInfo.bmiHeader.biBitCount = 24;

bitInfo.bmiHeader.biWidth = winSize.width;

bitInfo.bmiHeader.biHeight = winSize.height;

bitInfo.bmiHeader.biPlanes = 1;

bitInfo.bmiHeader.biSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER);

bitInfo.bmiHeader.biCompression = BI_RGB;

bitInfo.bmiHeader.biClrImportant = 0;

bitInfo.bmiHeader.biClrUsed = 0;

bitInfo.bmiHeader.biSizeImage = 0;

bitInfo.bmiHeader.biXPelsPerMeter = 0;

bitInfo.bmiHeader.biYPelsPerMeter = 0;

 

// Add header and OPENCV image's data to the HDC

StretchDIBits(pDC->GetSafeHdc(), 0, 0,

winSize.width, winSize.height, 0, 0,

winSize.width, winSize.height,

cvImgTmp.data, &bitInfo, DIB_RGB_COLORS, SRCCOPY);

}



픽셀 연산

cv::threshold(m_matGray,matLoBin, iLow, 255, THRESH_BINARY_INV);

cv::threshold(m_matGray,matHiBin, iHigh,255, THRESH_BINARY);

Mat matRes(m_matOriImage.rows, m_matOriImage.cols, CV_8U, Scalar(0));

for (int j=0; j<m_matOriImage.rows; j++)

for (int i=0; i<m_matOriImage.cols; i++)

{

if((matLoBin.at<uchar>(j,i)==255)||(matHiBin.at<uchar>(j,i)==255))

matRes.at<uchar>(j,i) = 255;

}

for(int j=0; j < image.rows; j++)

for(int i=0; i < image.cols; i++)

{

     image.at<Vec3b> (j,i)[0] += 30;   //컬러 채널 접근 B

     image.at<Vec3b> (j,i)[1] += 20;   //G

     image.at<Vec3b> (j,i)[2] += 20;   //R

 }

위처럼 연산하는 경우는 거의 없다..

이미지의 Raw 또는 시작 Pointer를 가지고 활용 하는 방법

Full 이미지 생성 -> Crop 이미지 생성 -> Crop이미지 시작 Pointer 가져오기..

BYTE* pbtImage = new BYTE[sizeF * sizeF];

//주의 – 이때,, pbtImage의 경우,, 메모리 공유를 하게 된다.. 임의로,, btImage를 지우게 되면,, 황이다.

cv::Mat imageFull= cv::Mat(height, width, CV_8U, pbtImage);

cv::Mat imageRoi = imageFull(roi).clone();

BYTE* p0 = imageRoi.ptr<BYTE>(0);

 

 

Sobel/ Canny

Mat matSobel, matCanny;

Mat matgray;

matgray = m_matGray.clone();

blur(matgray,matgray,Size(3,3));

Canny(matgray,matCanny, 30, 30*2.5, 3);

Mat gradx, grady;

Sobel(matgray,gradx,CV_16S,1,0,3);

Sobel(matgray,grady,CV_16S,0,1,3);

convertScaleAbs(gradx,gradx); //8 비트양수변환

convertScaleAbs(grady,grady);

addWeighted(gradx,0.5,grady,0.5,0,matSobel); 합치기

 

 

Mask Convolution

Mat mask(3,3,CV_32F,Scalar(0)), res;

mask.at<float>(0,0)=-1.0;

mask.at<float>(2,2)=1.0;

filter2D(src,res,CV_16S,mask);

res.convertTo(res,CV_8U,1,128); 

 

'OpenCV' 카테고리의 다른 글

PCA 관련 정보들  (0) 2016.10.05
cv::PCA 사용시 EigenValue 소팅 안된 값 찾기  (0) 2016.10.05
Image Watch VS2013 확장 프로그램  (0) 2016.05.13
OpenCV 기본  (0) 2016.03.30
0 Comments
댓글쓰기 폼