橋本商会

openFrameworksをやっていて詰まったのでとりあえずOpenCVをやってみることにした。

openFrameworksはOpenCV・OpenGL・シリアルポート関連・音声関連のC++ライブラリをまとめたWin/Mac/Ubuntuで動作するクロスプラットフォームラッパーで、processingの影響を受けているらしいのだが、その中のOpenCVとOpenGL自体がまず巨大なライブラリなのでこいつらを扱う作法を知っていないとopenFrameworksが使いこなせない。


今回はOpenCVを単体で扱ってみてどんなもんか探ってみた。


■OpenCVのセットアップ、サンプル実行、コンパイル環境と対応カメラの確認

マシンに3つOSが入っているので実行環境も3つ揃えてみた。
MacとUbuntuはgccで、WinはVS2008でコンパイル。Ubuntuは色々ためしたけどiSightを認識しなかったが古い外付けUSBカメラを認識して使えた。
この内Macだけが駄目。描画が異常に重い。ググったらhighguiとCarbonの組み合わせが悪さしている？ような情報もあったがよくわからなかった。でもちゃんと動いていると報告してる人がたくさんいる。悔しい。

• MacにMacportsでインストール、サンプルをgccでコンパイルしi-Sightで実行
• VMWare+Ubuntuにaptでインストール、サンプルをgccでコンパイルしLogicoolの古いカメラQV-40で実行
• Windowsにインストーラからいれて、VisualStudio2008でコンパイルする設定、iSightでキャプチャ
• VMWare+Ubuntuで単純なカメラキャプチャプログラムとMakefileを1から書く
• おまけ：Macにソースからインストールしなおし（意味無かった、相変わらず重い）

最近は全部パッケージ管理システムから入るんですね


本当はMacかUbuntuで動かしたかったけど、WindowsでVS2008でやる事にした。
俺が電車で移動中プログラムを書く事が多いので、Windowsからは内蔵i-Sightを使えて一番都合が良い。

cvWaitKey(msec)の待ち時間を短くしすぎなければ（30ぐらいなら大丈夫）どの環境でも動く事が確認できたので、後述するプログラムはどの環境でも動くと思う。少なくともWindowsとUbuntuでは動いている。



■画像処理の勉強

この本でやった。プログラムの途中重要な定数宣言部分が省略されまくったりしていて困ったけど、理論的な所は詳しく解説してくれているのでこの本と翻訳版ドキュメントとサンプル集を見ればなんとかなった。




OpenCVというとまっさきに「顔認識」を思い浮かべるけど、機械学習を用いた分類器については巻末のリファレンスに少し書かれている程度で、この本では基本的なOpenCVの組み込み関数を使った2値化やノイズ除去や表色系の変換、輪郭、エッジ抽出、テンプレートマッチング、物体追跡、背景差分法などが書かれている。書かれている内容はbuilt with processingやディジタル画像処理の基礎と応用なんかに書かれている内容と被っている部分が多いけど、OpenCVの関数を使っているから滅茶苦茶処理が速い。やばい。もっと早くOpenCVに移れば良かった。


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