opencv/詳解OpenCVを勉強

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2013/01/06からのアクセス回数 12939

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。

OpenCVのインストール †

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

詳解OpenCVのサンプルプログラムをコンパイル †

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

サンプルプログラムのMakefileを修正 †

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 -lopencv_objdetect -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: 	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 ch7_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

お決まりの顔認識を試す †

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。

JavaCVに挑戦 †

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、

• javacpp.jar
• javacv.jar
• javacv-macosx-x86_64.jar （環境合わせてください）

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);
	}
}

環境変数のセット †

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。

実行結果 †

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。

デモのソース †

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.zip
• OpenCVFaceDetectDemo.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。

SageでOpenCVを使う †

上記のデモと同じ例題をSageを使って試してみました。

sage/SageでOpenCVを使ってみよう

コメント †

皆様のご意見、ご希望をお待ちしております。

• Makefileのタイプミス修正とopencv_objdetectを追加しました。 -- 竹本　浩? 2014-05-02 (金) 11:46:11

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(Input image string)