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C++でmapやvectorをJSON出力するjson_builder.hを作った

C++でJSONというと、json.orgにもライブラリがたくさん紹介されているとおり色々ある。でも単に出力するだけの物で、ヘッダファイル一つで簡単に使えるのが無かったので作ってみた。
ちょっとstringの連結コストがかかる気もするけど、まあいいか。

今のところ、std::map<string,any>とstd::vector<any>とstringとintとdoubleが入る。つまりkeyはstringのみで、値はboost::anyをかぶせている。もちろんmapやvectorは入れ子にできる。

boost::anyは何でも入れられる便利な型。
参考:boost::any – 橋本詳解


必要なのはこれだけだけど、boost::any、tuple、format、foreachが必要。
json_builder.h最新版はbitbucketからどうぞ

json_builder.h

#include <iostream>
#include <string>
#include <map>
#include <vector>
#include <boost/any.hpp>
#include <boost/tuple/tuple.hpp>
#include <boost/format.hpp>
#include <boost/foreach.hpp>

using namespace std;
using namespace boost;

namespace json_builder{
  string toJson(any value){
    if(value.type() == typeid(vector<any>)){
      string result_str;
      vector<any> vec = any_cast<vector<any> >(value);
      for(int i = 0; i < vec.size(); i++){
result_str += toJson(vec[i]);
if(i < vec.size()-1) result_str += ",";
      }
      result_str = str(format("[%s]") % result_str);
      return result_str;
    }
    else if(value.type() == typeid(map<string,any>)){
      string result_str;
      map<string,any> m = any_cast<map<string,any> >(value);
      string key;
      any value;
      int i = 0;
      BOOST_FOREACH(tie(key,value), m){
result_str += str(format("\"%s\":%s") % key % toJson(value));
if(++i < m.size()) result_str += ",";
      }
      result_str = str(format("{%s}") % result_str);
      return result_str;
    }
    else if(value.type() == typeid(string)){
      return str(format("\"%s\"") % any_cast<string>(value));
    }
    else if(value.type() == typeid(int)){
      return str(format("\"%d\"") % any_cast<int>(value));
    }
    else if(value.type() == typeid(double)){
      return str(format("\"%d\"") % any_cast<double>(value));
    }
  }

}
jsonは要素数不定のただの木なので、再帰でtree walkして要素の型を見て文字列に直して連結し直すだけの関数一つになった。シンプル。
見ての通り、”や’や[や{はescapeしていないので、それらを含む文字列をtoJsonするとparseできないjsonができる。とりあえず今は入れる前にescapeしておいてほしい。
単純にバックスラッシュつければいいだけなのかな? → 対応した


使ってみる。一つのstd::mapをjsonのhashとして標準出力する例
test.cpp
#include <iostream>
#include <string>
#include <map>
#include <boost/any.hpp>
#include "../json_builder.h"

int main(int argc, char* argv[]){
  std::map<string,boost::any> user;
  user["name"] = std::string("shokai"); // string
  user["fullname"] = std::string("sho hashimoto");
  user["age"] = 25; // int
  user["test"] = 1.23; // double

  string json = json_builder::toJson(user);
  cout << json << endl;
  return 0;
}


出力
{"age":"25","fullname":"sho hashimoto","name":"shokai","test":"1.23"}



より複雑に、mapやvectorを入れ子にした例
test2.cpp
#include <iostream>
#include <string>
#include <map>
#include <vector>
#include <boost/any.hpp>
#include "../json_builder.h"

using namespace json_builder;
using namespace std;
using namespace boost;

int main(int argc, char* argv[]){
  map<string,any> obj;
  obj["test"] = string("testtest");

  map<string,any> user;
  user["name"] = string("shokai");
  user["fullname"] = string("sho hashimoto");
  user["age"] = 25;
  user["test"] = 6.78;
  obj["user"] = user;

  std::vector<any> vec;
  vec.push_back(string("aaaa"));
  vec.push_back(1234.56);
  vec.push_back(string("hello work"));
  

  vector<any> vec2;
  vec2.push_back(string("nested std::vector"));
  vec2.push_back(string("bbbbb"));
  vec.push_back(vec2); // std::vecotrの入れ子

  obj["params"] = vec;
  string json = json_builder::toJson(obj);
  cout << json << endl;

  return 0;
}


出力
{"params":["aaaa","1234.56","hello work",["nested std::vector","bbbbb"]],
"test":"testtest","user":{"age":"25","fullname":"sho hashimoto","name":"shokai","test":"6.78"}}


出力したjsonが正しいかどうか、確認するためにrubyのjsonモジュールでrubyのオブジェクトに読み込むコードをtestフォルダに置いておいた。
{"params"=>["aaaa", "1234.56", "hello work", ["nested std::vector", "bbbbb"]],
"user"=>
{"name"=>"shokai", "fullname"=>"sho hashimoto", "test"=>"6.78", "age"=>"25"},
"test"=>"testtest"}
parse success
ちゃんと読み込めた。



BOOST_FOREACHが涙が出るほど便利だった!!

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OpenCVで画像のサイズを求めるgearman workerを作って、Rubyから呼ぶ

ファイル名を渡すと画像サイズを返すgearman workerを作った。

{"width":1600, "height":1200}
という風にJSON風に値を返す。


以前画像のだいたいの色を求めるgearman workerを作ってたんだけど、C++で書いたworker側を単独で動作テストする事ができなくてどうしようか悩んだ。テスト用のclientと同時に作らなければならなくて、どちらにバグがあるのか切り分けるのが面倒だった。

そこで、workerの起動時に
./imgsizeWorker --test "/path/to/imagefile.jpg"
という風にgearman clientから来る引数と同じ形式で渡すと、単体のプログラムとしても動作チェックできるようにした。


こうすると普通にworkerとして起動する。
./imgsizeWorker -s localhost -p 7003
これはboost::program_optionsでやると便利だった。
今後はこのコードを雛形にすればC++とOpenCVで高速に画像解析して、gearmand経由でスクリプト言語から呼び出しまくれる。


■使ったライブラリ
boostライブラリを中心にいろいろ使った。

opencv1.0は画像サイズを取得する為だけに使った。GUIを使って無いのにcvLoadImage()のためだけにhighgui.hを読み込んでいる。

boost::tupleとboost::tieを使うと返り値を複数返す関数が作れるので、画像の情報を返すのに便利。そういえばRubyでは普通に使ってたけどC#3.5やAS3.0ではタプル無かったな。欲しい。ASはArrayに何でも入れやすいからいいか。
boost::tupleで多値を受け取る – 橋本詳解
boost::tieでtupleを展開 – 橋本詳解

boost::formatでprintf風にstd::stringをフォーマット。
boost::program_optionsで引数をparseする。
boost::program_optionsでコマンドライン引数を読む – 橋本詳解

rubyはxing-gearman-rubyを使った。
橋本商会 Cでgearman workerを書いてRubyのclientから呼び出す


■プログラム
libgearmanのgearman_worker_add_serverはIPアドレスを渡さないとならないので、一応ホスト名を解決するようにした。

imgsizeWorker.cpp
// 画像サイズを返すgearman worker
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include <string>
#include <iostream>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <boost/program_options.hpp>
#include <boost/regex.hpp>
#include <boost/format.hpp>
#include <boost/tuple/tuple.hpp>
#include <boost/tuple/tuple_io.hpp>
#include <libgearman/gearman.h>

using namespace boost;
using namespace std;

tuple<int, int> get_size(string fileName); // 画像のwidth,heightを返す
string imgsize(string fileName); // gearman workerとしてclientに返すstringに整形する
void *job_imgsize(gearman_job_st *job, void *cb_arg, size_t *result_size, gearman_return_t *ret_ptr);

int main(int argc, char* argv[]) {
  program_options::options_description opts("options");
  opts.add_options()
    ("help,h", "helpを表示")
    ("server,s", program_options::value<string>(), "gearmanサーバーのアドレス")
    ("port,p", program_options::value<int>(), "gearmanサーバーのport番号")
    ("test,t", program_options::value<string>(), "gearman worker単体テスト用query");
  program_options::variables_map argmap;
  program_options::store(parse_command_line(argc, argv, opts), argmap);
  program_options::notify(argmap);

  if(!argmap.count("help")){
    if(argmap.count("test")){
      cout << "---test---" << endl;
      string gearman_param = argmap["test"].as<string>();
      imgsize(gearman_param); // 単体でworkerとしてのテスト
      return 0;
    }else if(argmap.count("server") && argmap.count("port")){
      gearman_worker_st worker;
      gearman_worker_create(&worker);
      string g_server = argmap["server"].as<string>();
      int g_port = argmap["port"].as<int>();

      struct hostent *g_host = gethostbyname((char*)g_server.c_str());
      string g_server_addr = str(format("%d.%d.%d.%d") %
 (uint)(uchar)g_host->h_addr[0] %
 (uint)(uchar)g_host->h_addr[1] %
 (uint)(uchar)g_host->h_addr[2] %
 (uint)(uchar)g_host->h_addr[3]);

      gearman_worker_add_server(&worker, g_server_addr.c_str(), g_port);
      gearman_worker_add_function(&worker, "img_size", 0, job_imgsize, NULL);
      cout << str(format("---start worker (%s:%d)---") %
  g_server_addr % g_port) << endl;
      while(true) gearman_worker_work(&worker); // workerとして待機
      return 0;
    }
  }
  cerr << "server,portが必要です" << endl;
  cerr << opts << endl;
  return 1;
  
}

// opencvで画像サイズを取得
tuple<int, int> get_size(string fileName){
  IplImage *img = cvLoadImage(fileName.c_str());
  if(!img){
    return make_tuple(-1, -1);
  }
  else{
    return make_tuple(img->width, img->height);
    cvReleaseImage(&img);
  }
}

// 画像サイズを取得してgearman serverに返すstringに整形する
string imgsize(string fileName){
  string result_str = "";
  int width, height;
  tie(width, height) = get_size(fileName);
  if(width > 0 && height > 0){
    result_str += str(format("{\"width\":%d, \"height\":%d}")
    % width % height);
  }
  else{
    result_str = "error : image load error";
  }
  cout << fileName << " => " << result_str << endl;
  return result_str;
}

// gearman worker job
void *job_imgsize(gearman_job_st *job, void *cb_arg, size_t *result_size, gearman_return_t *ret_ptr){
  string fileName = (char*)gearman_job_workload(job);
  string result_str = imgsize(fileName);
  
  char *result = (char*)strdup(result_str.c_str());
  *result_size = result_str.size();
  *ret_ptr = GEARMAN_SUCCESS;
  return result;
}


Makefile
# Mac用Makefile
SRC = imgsizeWorker.cpp
DST = imgsizeWorker

prefix=/opt/local
INCPATH=$(prefix)/include
LIBPATH=$(prefix)/lib

CV_LIBS= -lcv -lcvaux -lcxcore -lhighgui
BOOST_LIBS= $(LIBPATH)/libboost_program_options-mt.a

GEAR_INCPATH=/usr/local/include
GEAR_LIBPATH=/usr/local/lib
GEAR_LIBS=$(GEAR_LIBPATH)/libgearman.a

all:
g++ -O $(SRC) -o $(DST) -I$(INCPATH)/opencv -L. -L$(LIBPATH) $(CV_LIBS) -I$(INCPATH)/boost $(BOOST_LIBS) -I$(GEAR_INCPATH)/libgearman -L. -L$(GEAR_LIBPATH) $(GEAR_LIBS)


client側。workerからの返り値の先頭にerrorが書いていなかったらJSONとしてparseする
testclient.rb
#!/usr/bin/env ruby
# -*- coding: utf-8 -*-
require 'rubygems'
require 'gearman'
require 'json'

if ARGV.size < 1
  puts '画像へのパスが必要'
  puts 'ruby testclient.rb ~/path/to/images/*.png'
  exit 1
end

c = Gearman::Client.new(['localhost:7003'])
taskset = Gearman::TaskSet.new(c)

ARGV.sort{|a,b| a.split(/\//).last.to_i <=> b.split(/\//).last.to_i}.each{|name|
  puts "add task #{name}"
  task = Gearman::Task.new("img_size", name+"\0")
  task.on_complete{|result|
    if !(result =~ /^error/)
      print "return: #{name} => "
      p JSON.parse(result) 
    else
      puts "return: #{name} => #{result}"
    end

  }
  taskset.add_task(task)
}
taskset.wait(100) # wait 100(sec)


&をつけていくつかworkerを起動する
./imgsizeWorker -s localhost -p 7003&
./imgsizeWorker -s localhost -p 7003&


clientからtask登録。フォルダ内のjpgファイルを全部登録する
ruby testclient.rb ~/Pictures/selected/*.jpg
サイズが返ってくる
add task /Users/sho/Pictures/selected/a66dab3a.jpg
add task /Users/sho/Pictures/selected/3ed6f38e.jpg
add task /Users/sho/Pictures/selected/77ab53f0.jpg
add task /Users/sho/Pictures/selected/889bd644.jpg
add task /Users/sho/Pictures/selected/73177294.jpg
return: /Users/sho/Pictures/selected/a66dab3a.jpg => {"height"=>1200, "width"=>1600}
return: /Users/sho/Pictures/selected/3ed6f38e.jpg => {"height"=>1200, "width"=>1600}
return: /Users/sho/Pictures/selected/77ab53f0.jpg => {"height"=>1200, "width"=>1600}
return: /Users/sho/Pictures/selected/889bd644.jpg => {"height"=>800, "width"=>1280}
return: /Users/sho/Pictures/selected/73177294.jpg => {"height"=>1200, "width"=>1600}

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OpenCVで画像のだいたいの色を求めるgearman workerを作って、Rubyから呼び出す

画像のだいたいの色を求めるをgearman worker化した。
画像ファイル名をテキストで投げると

{width: 136, height: 147, r: 249, g: 234, b:230}
という形式で画像のサイズとだいたいの色を返す。


Cでworkerを書いてRubyで呼び出す方法は橋本商会 Cでgearman workerを書いてRubyのclientから呼び出すに書いたとおり。
これでOpenCVの解析をgearman workerとして複数並列に動かしてそれをRubyから使いまくるというのができるワハハ


C++なのはboost::regex_splitでも使って引数を受け取ろうかと思ってたんだけど、そもそもファイル名だけしか受け取らなかったから意味がなかった。
imgcolorWorker.cpp
// 画像のだいたいの色とサイズを返すgearman worker
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include <string>
#include <iostream>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <boost/regex.hpp>
#include <boost/format.hpp>
#include <libgearman/gearman.h>

using namespace boost;
using namespace std;
IplImage *img, *img1px, *imgR, *imgG, *imgB;

void *job_imgcolor(gearman_job_st *job, void *cb_arg, size_t *result_size, gearman_return_t *ret_ptr);

int main(int argc, char* argv[]) {
  img1px = cvCreateImage(cvSize(1,1), IPL_DEPTH_8U, 3);
  imgR = cvCreateImage(cvSize(1,1), IPL_DEPTH_8U, 1);
  imgG = cvCreateImage(cvSize(1,1), IPL_DEPTH_8U, 1);
  imgB = cvCreateImage(cvSize(1,1), IPL_DEPTH_8U, 1);

  gearman_worker_st worker;
  gearman_worker_create(&worker);
  gearman_worker_add_server(&worker, "127.0.0.1", 7003);
  gearman_worker_add_function(&worker, "img_color", 0, job_imgcolor, NULL);

  while(true) gearman_worker_work(&worker);
  return 0;
}

void *job_imgcolor(gearman_job_st *job, void *cb_arg, size_t *result_size, gearman_return_t *ret_ptr){
  string fileName = (char*)gearman_job_workload(job);
  string result_str = "";
  IplImage *img = cvLoadImage(fileName.c_str());
  if(!img){
    result_str += "{error: image load error}";
  }
  else{
    cvResize(img, img1px, CV_INTER_CUBIC);
    cvSplit(img1px, imgB, imgG, imgR, NULL);
    result_str += str(format("{width: %d, height: %d, r: %d, g: %d, b:%d}")
      % img->width % img->height %
      (uint)(uchar)imgR->imageDataOrigin[0] %
      (uint)(uchar)imgG->imageDataOrigin[0] %
      (uint)(uchar)imgB->imageDataOrigin[0]);
    cvReleaseImage(&img);
  }
  cout << fileName << " => " << result_str << endl;
  
  char *result = (char*)strdup(result_str.c_str());
  *result_size = result_str.size();
  *ret_ptr = GEARMAN_SUCCESS;
  return result;
}
最後の*result_sizeに返り値のサイズを入れておかないと、client側には壊れた文字列が来る。
boost::formatはprintfのフォーマットと違ってunsigned charを数値としてそのまま使えなかったので2回キャストした。


Makefile
# Mac用Makefile
SRC = imgcolorWorker.cpp
DST = imgcolorWorker

prefix=/opt/local
INCPATH=$(prefix)/include
LIBPATH=$(prefix)/lib

CV_LIBS= -lcv -lcvaux -lcxcore -lhighgui
BOOST_LIBS= $(LIBPATH)/libboost_program_options-mt.a $(LIBPATH)/libboost_regex-mt.a

GEAR_INCPATH=/usr/local/include
GEAR_LIBPATH=/usr/local/lib
GEAR_LIBS=$(GEAR_LIBPATH)/libgearman.a

all:
g++ -O $(SRC) -o $(DST) -I$(INCPATH)/opencv -L. -L$(LIBPATH) $(CV_LIBS) -I$(INCPATH)/boost $(BOOST_LIBS) -I$(GEAR_INCPATH)/libgearman -L. -L$(GEAR_LIBPATH) $(GEAR_LIBS)



gearman client。ワイルドカードで指定して画像ファイルをひとつずつtask登録する
imgcolorClient.rb
#!/usr/bin/env ruby
# -*- coding: utf-8 -*-
require 'rubygems'
require 'gearman'
require 'json'

if ARGV.size < 1
  puts '画像へのパスが必要'
  puts 'ruby imgcolorClient.rb ~/path/to/images/*.png'
  exit 1
end

c = Gearman::Client.new(['localhost:7003'])
taskset = Gearman::TaskSet.new(c)

ARGV.sort{|a,b| a.split(/\//).last.to_i <=> b.split(/\//).last.to_i}.each{|name|
  puts "add task #{name}"
  task = Gearman::Task.new("img_color", name+"\0")
  task.on_complete{|result|
    puts "return: #{name} => #{result}"
  }
  taskset.add_task(task)
}
taskset.wait(100) # wait 100(sec)
task登録する時に、argmentの末尾に”\0″を付けておかないとworker側で受け取った時におかしくなる事がある。



workerを2つ起動しておいて、画像をいくつか投げてみる
make
./imgcolorWorker&
./imgcolorWorker&
ruby imgcolorClient.rb ~/Pictures/test/*


workerが2つあるので、結果は順番には返ってこない。
add task /Users/sho/Pictures/test/実装力不全.gif
add task /Users/sho/Pictures/test/そうだ旧都へ行こう.jpg
add task /Users/sho/Pictures/test/zanmai.jpg
add task /Users/sho/Pictures/test/wiring.jpg
return: /Users/sho/Pictures/test/実装力不全.gif => {error: image load error}
add task /Users/sho/Pictures/test/ed93d6de.jpg
add task /Users/sho/Pictures/test/f9286cff.jpg
add task /Users/sho/Pictures/test/fae75abe.jpg
add task /Users/sho/Pictures/test/img278_s201.jpg
add task /Users/sho/Pictures/test/la-metro.jpg
add task /Users/sho/Pictures/test/wiring-s.jpg
add task /Users/sho/Pictures/test/org19361.jpg
add task /Users/sho/Pictures/test/org19364.jpg
add task /Users/sho/Pictures/test/org19375.jpg
add task /Users/sho/Pictures/test/label.png
add task /Users/sho/Pictures/test/246.png
add task /Users/sho/Pictures/test/247.png
add task /Users/sho/Pictures/test/248.png
add task /Users/sho/Pictures/test/249.png
return: /Users/sho/Pictures/test/zanmai.jpg => {width: 1024, height: 768, r: 22, g: 11, b:7}
return: /Users/sho/Pictures/test/そうだ旧都へ行こう.jpg => {width: 1440, height: 1046, r: 21, g: 21, b:20}
return: /Users/sho/Pictures/test/ed93d6de.jpg => {width: 1920, height: 1200, r: 45, g: 33, b:26}
return: /Users/sho/Pictures/test/wiring.jpg => {width: 2106, height: 1584, r: 26, g: 24, b:31}
return: /Users/sho/Pictures/test/f9286cff.jpg => {width: 1920, height: 1200, r: 88, g: 80, b:72}
return: /Users/sho/Pictures/test/fae75abe.jpg => {width: 1920, height: 1200, r: 21, g: 15, b:22}
return: /Users/sho/Pictures/test/img278_s201.jpg => {width: 1024, height: 768, r: 21, g: 92, b:107}
return: /Users/sho/Pictures/test/la-metro.jpg => {width: 1024, height: 768, r: 128, g: 118, b:111}
return: /Users/sho/Pictures/test/wiring-s.jpg => {width: 1024, height: 770, r: 28, g: 24, b:32}
return: /Users/sho/Pictures/test/org19361.jpg => {width: 1280, height: 800, r: 0, g: 0, b:0}
return: /Users/sho/Pictures/test/org19375.jpg => {width: 1024, height: 633, r: 235, g: 235, b:235}
return: /Users/sho/Pictures/test/org19364.jpg => {width: 1024, height: 681, r: 217, g: 217, b:217}
return: /Users/sho/Pictures/test/label.png => {width: 100, height: 80, r: 255, g: 255, b:255}
return: /Users/sho/Pictures/test/247.png => {width: 140, height: 151, r: 246, g: 235, b:233}
return: /Users/sho/Pictures/test/248.png => {width: 138, height: 149, r: 247, g: 234, b:232}
return: /Users/sho/Pictures/test/246.png => {width: 141, height: 153, r: 246, g: 237, b:236}
return: /Users/sho/Pictures/test/249.png => {width: 136, height: 147, r: 249, g: 234, b:230}


ちなみにCore2 DuoのMacbookProなので、workerを1つよりも2つ起動していた方が1.7倍ぐらい速かった。

引数を複数渡したい時は、適当に渡してworker側でboost::regex_splitでも使うか、getoptやboost::program_optionsでparseできるようにして渡せばいいかな
client側での受け取りはRubyだからどうにでもできる。

workerでエラーが起きた時の例外処理の出し方がよくわからない。ret_ptrにGEARMAN_SUCCESS以外を入れて返すべきなのか?

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cvCalcOpticalFlowBM

オプティカルフローのサンプルコードをちょっといじって、カメラからの入力を表示してみた。
ブロックマッチングによるオプティカルフローを使った。

できたソースコード、Makefile


narupeko opticalflownarupeko opticalflownarupeko opticalflownarupeko opticalflownarupeko opticalflow

image.cpp

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <cxcore.h>
#include <ctype.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <boost/format.hpp>

using namespace std;
using namespace boost;

void detect_flow(IplImage *img, IplImage *img_p, IplImage *dst);

int main(int argc, char* argv[]) {
IplImage *img = NULL;
CvCapture *capture = NULL;
capture = cvCreateCameraCapture(0);
//capture = cvCaptureFromAVI("test.avi");
if(capture == NULL){
cerr << "capture device not found!!" << endl;
return -1;
}

CvSize size = cvSize(240, 180);
IplImage *img_resized = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_8U, 3);
IplImage *img_gray = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_8U, 1);
IplImage *img_gray_p = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_8U, 1);
IplImage *img_dst = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_8U, 3);

char winNameCapture[] = "Capture";
cvNamedWindow(winNameCapture, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

while (1) {
img = cvQueryFrame(capture);
cvResize(img, img_resized);
cvCvtColor(img_resized, img_gray, CV_BGR2GRAY);
cvCopy(img_resized, img_dst);
detect_flow(img_gray, img_gray_p, img_dst);
cvShowImage(winNameCapture, img_dst);
cvCopy(img_gray, img_gray_p);
if (cvWaitKey(10) == 'q') break;
}

cvReleaseCapture(&capture);
cvDestroyWindow(winNameCapture);

return 0;
}

void detect_flow(IplImage *src_img1, IplImage *src_img2, IplImage *dst_img){
int i, j, dx, dy, rows, cols;
int block_size = 10;
int shift_size = 1;
CvMat *velx, *vely;
CvSize block = cvSize(block_size, block_size);
CvSize shift = cvSize(shift_size, shift_size);
CvSize max_range = cvSize(50, 50);

rows = int(ceil (double (src_img1->height) / block_size));
cols = int(ceil (double (src_img1->width) / block_size));
velx = cvCreateMat(rows, cols, CV_32FC1);
vely = cvCreateMat(rows, cols, CV_32FC1);
cvSetZero(velx);
cvSetZero(vely);

cvCalcOpticalFlowBM(src_img1, src_img2, block, shift, max_range, 0, velx, vely);

for (i = 0; i < velx->width; i++) {
for (j = 0; j < vely->height; j++) {
dx = (int)cvGetReal2D(velx, j, i);
dy = (int)cvGetReal2D(vely, j, i);
cvLine(dst_img, cvPoint(i * block_size, j * block_size),
cvPoint(i * block_size + dx, j * block_size + dy), CV_RGB(255, 0, 0), 1, CV_AA, 0);
}
}
}


Makefile
SRC = image.cpp
DST = image

prefix=/opt/local
INCPATH=$(prefix)/include
LIBPATH=$(prefix)/lib

OPT= -lcv -lcvaux -lcxcore -lhighgui

CC=g++ -O

CFLAGS= -I$(INCPATH)/opencv
LDFLAGS=-L. -L$(LIBPATH)


all:
$(CC) $(SRC) -o $(DST) $(CFLAGS) $(LDFLAGS) $(OPT)

0

輪郭で表示

アメリカ出張中に、こういう輪郭だけの表示もありかなと思って作ってみたけどまだ実機で試してないからわからないんだった
そのうちやる。

輪郭表示


■ダウンロ〜ド



■参考
この2つを合体させた。


■boostでprintf風の文字列フォーマット
boost::formatを使う。
#include <boost/format.hpp>
using namespace std;
using namespace boost;
const int INIT_TIME = 50;
cout << str(format("輝度平均 %d/%d") % i % INIT_TIME) << endl;


■ソースコード
bgsubavg-contour/image.cpp
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <ctype.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <boost/format.hpp>

using namespace std;
using namespace boost;

int main(int argc, char **argv)
{
  const int INIT_TIME = 50;
  const double BG_RATIO = 0.02; // 背景領域更新レート
  const double OBJ_RATIO = 0.005; // 物体領域更新レート
  const double Zeta = 10.0;
  IplImage *img = NULL;

  CvMemStorage* storage_contour = cvCreateMemStorage(0);
  CvSeq* find_contour = NULL;

  CvCapture *capture = NULL;
  capture = cvCreateCameraCapture(0);
  //capture = cvCaptureFromAVI("test.avi");
  if(capture == NULL){
    cerr << "capture device not found!!" << endl;
    return -1;
  }

  img = cvQueryFrame(capture);
  CvSize size = cvSize(img->width, img->height);

  IplImage *imgAverage = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_32F, 3);
  IplImage *imgSgm = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_32F, 3);
  IplImage *imgTmp = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_32F, 3);
  IplImage *img_lower = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_32F, 3);
  IplImage *img_upper = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_32F, 3);
  IplImage *imgSilhouette = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_8U, 1);
  IplImage *imgSilhouetteInv = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_8U, 1);
  IplImage *imgResult = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_8U, 1);
  IplImage *imgContour = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_8U, 1);
  IplImage *imgSilhouette_p = cvCreateImage(size, IPL_DEPTH_8U, 1);

  cout << "背景初期化中..." << endl;
  cvSetZero(imgAverage);
  for(int i = 0; i < INIT_TIME; i++){
    img = cvQueryFrame(capture);
    cvAcc(img, imgAverage);
    cout << str(format("輝度平均 %d/%d") % i % INIT_TIME) << endl;
  }
  cvConvertScale(imgAverage, imgAverage, 1.0 / INIT_TIME);
  cvSetZero(imgSgm);
  for(int i = 0; i < INIT_TIME; i++){
    img = cvQueryFrame(capture);
    cvConvert(img, imgTmp);
    cvSub(imgTmp, imgAverage, imgTmp);
    cvPow(imgTmp, imgTmp, 2.0);
    cvConvertScale(imgTmp, imgTmp, 2.0);
    cvPow(imgTmp, imgTmp, 0.5);
    cvAcc(imgTmp, imgSgm);
    cout << str(format("輝度振幅 %d/%d") % i % INIT_TIME) << endl;
  }
  cvConvertScale(imgSgm, imgSgm, 1.0 / INIT_TIME);
  cout << "背景初期化完了" << endl;

  char winNameCapture[] = "Capture";
  char winNameSilhouette[] = "Silhouette";
  char winNameContour[] = "Contour";
  cvNamedWindow(winNameCapture, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  cvNamedWindow(winNameSilhouette, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  cvNamedWindow(winNameContour, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  
  bool isStop = false;
  while(1){
    if(!isStop){
      img = cvQueryFrame(capture);
      if(img == NULL) break;
      cvConvert(img, imgTmp);

      // 輝度範囲
      cvSub(imgAverage, imgSgm, img_lower);
      cvSubS(img_lower, cvScalarAll(Zeta), img_lower);
      cvAdd(imgAverage, imgSgm, img_upper);
      cvAddS(img_upper, cvScalarAll(Zeta), img_upper);
      cvInRange(imgTmp, img_lower, img_upper, imgSilhouette);

      // 輝度振幅
      cvSub(imgTmp, imgAverage, imgTmp);
      cvPow(imgTmp, imgTmp, 2.0);
      cvConvertScale(imgTmp, imgTmp, 2.0);
      cvPow(imgTmp, imgTmp, 0.5);

      // 背景領域を更新
      cvRunningAvg(img, imgAverage, BG_RATIO, imgSilhouette);
      cvRunningAvg(imgTmp, imgSgm, BG_RATIO, imgSilhouette);

      // 物体領域を更新
      cvNot(imgSilhouette, imgSilhouetteInv);
      cvRunningAvg(imgTmp, imgSgm, OBJ_RATIO, imgSilhouetteInv);

      cvErode(imgSilhouette, imgSilhouette, NULL, 2); // 収縮
      cvDilate(imgSilhouette, imgSilhouette, NULL, 4); // 膨張
      cvErode(imgSilhouette, imgSilhouette, NULL, 2); // 収縮
      cvAnd(imgSilhouette, imgSilhouette_p, imgResult);
      
      // 輪郭抽出、青線で囲む
      int contour_num = cvFindContours(cvCloneImage(imgResult), storage_contour, &find_contour,
       sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_NONE, 
       cvPoint(0,0));
      CvScalar white = CV_RGB(255,255,255);
      cvSetZero(imgContour);
      cvDrawContours(imgContour, find_contour, white, white, 2, 2, 8, cvPoint(0,0));
      cvNot(imgContour, imgContour);

      cvShowImage(winNameCapture, img);
      cvShowImage(winNameSilhouette, imgResult);
      cvShowImage(winNameContour, imgContour);
      cvCopy(imgSilhouette, imgSilhouette_p);
    }
    int waitKey = cvWaitKey(33);
    if(waitKey == 'q') break;
    if(waitKey == ' '){
      isStop = !isStop;
      if(isStop) cout << "stop" << endl;
      else cout << "start" << endl;
    }
  }  
    
  cvReleaseCapture(&capture);
  cvDestroyWindow(winNameCapture);
  cvDestroyWindow(winNameSilhouette);
  cvDestroyWindow(winNameContour);
  return 0;
}


Makefile
SRC = image.cpp
DST = image

prefix=/opt/local
INCPATH=$(prefix)/include
LIBPATH=$(prefix)/lib 

OPT= -lcv -lcvaux -lcxcore -lhighgui 

CC=g++ -O

CFLAGS= -I$(INCPATH)/opencv
LDFLAGS=-L. -L$(LIBPATH) 


all:
$(CC) $(SRC)  -o $(DST) $(CFLAGS)  $(LDFLAGS) $(OPT)