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2013/01/06からのアクセス回数 13246
正月休みに詳解OpenCVを読みました。機械学習とステレオグラフはさっと読飛ばしました。
MacOSの場合、MacPortsを使って以下のように簡単にインストールすることができました。+python27を追加したのは、OpenCV2.2から含まれたpythonインタフェースを試すためです。
$ sudo port install opencv +python27
以下のサイトから詳解OpenCVのサンプルプログラムをダウンロードしました。
http://examples.oreilly.com/9780596516130/LearningOpenCV_Code.zip
サンプルに含まれているMakefile.txtではMacOSではコンパイルできないので、以下のようなMakefileを作成しました。残念ながらch5_ex5_1、ch9_backgroundAVG、ch9_backgroundDiff、ch10_ex10_1b_Horn_Schunckはうまくコンパイルできませんでしたが、他は正常に作成できました。
CXX = g++ LDFLAGS = -lopencv_legacy -lopencv_highgui -lopencv_core -lopencv_ml -lopencv_video -lopencv_imgproc -lopencv_calib3d -L/opt/local/lib CPPFLAGS = -I/opt/local/include/ -I/opt/local/include/opencv #ch5_ex5_1 \ #ch9_backgroundAVG \ #ch9_backgroundDiff \ #ch10_ex10_1b_Horn_Schunck \ all: ex2_1 ch2_ex2_1 ch2_ex2_2 ch2_ex2_3 ch2_ex2_4 ch2_ex2_5 ch2_ex2_6 ch2_ex2_7 \ ch2_ex2_8 ch2_ex2_9 ch2_ex2_10 ch3_ex3_3 ch3_ex3_4 ch3_ex3_5 ch3_ex3_9 \ ch3_ex3_11 ch3_ex3_12 ch3_ex3_13 ch3_ex3_14 ch3_ex3_15 ch3_ex3_17 ch3_ex3_19 \ ch3_ex3_20 ch4_ex4_1 ch4_ex4_2 ch4_ex4_3 ch5_ex5_2 ch5_ex5_3 ch5_ex5_4 \ ch6_ex6_1 ch6_ex6_2 ch6_ex6_3 ch6_ex6_4 ch6_ex6_5 \ ch7_ex7_1 ch7_ex7_3_expanded h7_ex7_5_HistBackProj ch7_ex7_5 \ ch8_ex8_2 ch8_ex8_3 ch9_ex9_1 ch9_watershed \ ch10_ex10_1 ch10_motempl ch10_ex10_2 ch11_ex11_1 ch11_ex11_1_fromdisk \ ch12_ex12_1 ch12_ex12_2 ch12_ex12_3 ch12_ex12_4 ch13_ex13_1 \ ch13_ex13_2 ch13_ex13_3 ch13_ex13_4
OpenCVと言えば、顔認識とイメージがあるので、以下のようなサンプルプルグラムでlena.jpgの顔を 認識させてみました。lena.jpgはネットからダウンロードしたものを使い、カスケードファイルは /opt/local/share/OpenCV/haarcascades/からコピーしてきました。
// http://www.aianet.ne.jp/~asada/prog_doc/opencv/opencv_obj_det_img.htm
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
// 顔検出(静止画)
int main(int argc, char* argv[]) {
// 顔検出対象の画像データ用
IplImage* tarImg;
// 検出対象の画像ファイルパス
char tarFilePath[] = "lena.jpg";
// 画像データの読み込み
tarImg = cvLoadImage(tarFilePath, CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);
// 正面顔検出器の読み込み
CvHaarClassifierCascade* cvHCC = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad("haarcascade_frontalface_alt.xml");
// 検出に必要なメモリストレージを用意する
CvMemStorage* cvMStr = cvCreateMemStorage(0);
// 検出情報を受け取るためのシーケンスを用意する
CvSeq* face;
// 画像中から検出対象の情報を取得する
face = cvHaarDetectObjects(tarImg, cvHCC, cvMStr);
for (int i = 0; i < face->total; i++) {
// 検出情報から顔の位置情報を取得
CvRect* faceRect = (CvRect*)cvGetSeqElem(face, i);
// 取得した顔の位置情報に基づき、矩形描画を行う
cvRectangle(tarImg,
cvPoint(faceRect->x, faceRect->y),
cvPoint(faceRect->x + faceRect->width, faceRect->y + faceRect->height),
CV_RGB(255, 0 ,0),
3, CV_AA);
}
// 顔位置に矩形描画を施した画像を表示
cvNamedWindow("face_detect");
cvShowImage("face_detect", tarImg);
// キー入力待ち
cvWaitKey(0);
// ウィンドウの破棄
cvDestroyWindow("face_detect");
// 用意したメモリストレージを解放
cvReleaseMemStorage(&cvMStr);
// カスケード識別器の解放
cvReleaseHaarClassifierCascade(&cvHCC);
// イメージの解放
cvReleaseImage(&tarImg);
return 0;
}
実行すると、以下のようにlenaの顔が認識されます。
OpenCVで顔認識ができたので、今度はJavaからOpenCVを使ってみます。 JavaからOpenCVを利用するためのwrapperがJavaCVです。
以下のサイトからjavacv-0.3-bin.zipをダウンロードします。
http://code.google.com/p/javacv/
zipファイルを解凍し、
をEclipseのプロジェクトのBuildPathに追加します。
JavaCVの例として先ほどと同じ顔認識をEclipseで実行してみます。
FaceDetect.javaを以下のように作成します。JavaCVは、かなりOpenCVとの互換性を保っており、 ほとんどC++のソースをコピー＆ペーストで作成することができました。
import static com.googlecode.javacv.cpp.opencv_core.*;
import static com.googlecode.javacv.cpp.opencv_highgui.*;
import static com.googlecode.javacv.cpp.opencv_objdetect.*;
import javax.swing.JFrame;
import com.googlecode.javacv.CanvasFrame;
public class FaceDetect {
public static void main(String[] args) {
new FaceDetect().loop();
}
private void loop() {
CanvasFrame canvas = new CanvasFrame("FaceDetect");
canvas.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
// 顔検出対象の画像データ用
IplImage tarImg = null;
// 検出対象の画像ファイルパス
String tarFilePath = "lena.jpg";
// 画像データの読み込み
tarImg = cvLoadImage(tarFilePath, CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);
// 正面顔検出器の読み込み
CvHaarClassifierCascade cvHCC = new CvHaarClassifierCascade(cvLoad("haarcascade_frontalface_alt.xml"));
// 検出に必要なメモリストレージを用意する
CvMemStorage cvMStr = cvCreateMemStorage(0);
// 検出情報を受け取るためのシーケンスを用意する
CvSeq face = null;
// 高速に検出できるように引数を調整
face = cvHaarDetectObjects(tarImg, cvHCC, cvMStr, 1.2, 2, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING );
for (int i = 0; i < face.total(); i++) {
// 検出情報から顔の位置情報を取得
CvRect faceRect = new CvRect(cvGetSeqElem(face, i));
// 取得した顔の位置情報に基づき、矩形描画を行う
cvRectangle(tarImg,
cvPoint(faceRect.x(), faceRect.y()),
cvPoint(faceRect.x() + faceRect.width(), faceRect.y() + faceRect.height()),
CV_RGB(255, 0 ,0),
2, CV_AA, 0);
}
canvas.showImage(tarImg);
}
}
JavaCVを実行するには、opencvのダイナミックライブラリの場所を指定する必要があります。
ターミナルでは、以下のように環境変数をセットします。
export DYLD_FALLBACK_LIBRARY_PATH=/opt/local/lib/
Eclipseでは、実行の環境設定のタブで以下のようにセットします。
また、javaのBufferedImageからIplImageを作成するIplImage#createFromも提供しているので、Javaの親和性も良いです。
結果は、同じですがJavaのCavasFrameの方がお利口でした。
デモとJavaCVのカメラからのキャプチャーのソースを以下に入れておきます。
MyJob.zipOpenCVFaceDetectDemo.zip JavaCVのライブラリは各自で入れてください。OpenCVCaptureImageDemo.zip JavaCVのライブラリは各自で入れてください。上記のデモと同じ例題をSageを使って試してみました。
http://www.pwv.co.jp:8000/home/pub/46
皆様のご意見、ご希望をお待ちしております。
