OpenCV 요약 정리(자주쓰는 기능)

IplImage 생성

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// 생성 IplImage *srcimg_R = NULL; srcimg_R = cvCreateImage(cvSize(m_width,m_height), 8, 3); // cvSize(640,480) 같은 것도 됨 srcimg_R = cvCreateImage(cvGetSize(src_color), 8,3); // 다른 IplImage 사이즈 받아와서

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// 이 방법도 사용 가능 CvSize img_size;  img_size.height = ImageHeight; img_size.width = ImageWidth; IplImage* BGR_image = cvCreateImage(img_size, IPL_DEPTH_8U, 3);

이미지 복사하기

1 2	src = cvCloneImage(src_img); // src가 비어있어야 함. 데이터가 있으면 메모리 계속 쌓인다. cvCopy(src_img, src_img2);

컬러 이미지 각 채널별 분리 및 결합

1 2	cvCvtPixToPlane( src_hlsimg, Hue, Intensity, Saturation, NULL ); // HLS 이미지 각 속성별로 나눔 cvCvtPlaneToPix( Hue, Intensity, Saturation, NULL, Equ_hls ); // 다시 합친다

IplImage 이미지 데이터 0초기화(검정 이미지)

1	cvZero(src_img);

IplImage 해제

1 2	if(srcimg_R)    cvReleaseImage(&srcimg_R);

IplImage의 ROI 설정하기

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//설정한 ROI 부분을 전체 이미지 인 것처럼 다룬다 //cvSetImageROI( IplImage* img, CvRect rect ) //rect는 순서대로 ROI의 왼쪽 위점의 좌표, ROI의 width, height이다.   cvSetImageROI(src, cvRect(CenterX-ROI_width/2, CenterY-ROI_height/2, ROI_width, ROI_height));

설정한 ROI 해제하기

1	cvResetImageROI( IplImage* img );

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//ROI가 설정되어 있다면 if(inputimg->roi != 0x00) {     //ROI의 속성 접근하기     inputimg->roi->width      inputimg->roi->height     ... }

이미지 불러오기, 저장하기

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//불러오기 1 Img = cvLoadImage("AndroidImage.bmp"); // Img 구조체에 AndroidImage.bmp를 load   //불러오기 2 if ((Img = cvLoadImage("AndroidImage.bmp")) == 0) // load image {    printf("%s", "image file read has failed!! \n");    return 0; }   //저장하기 char file_name[20]; sprintf(file_name,"WriteImage.bmp"); //파일이름 만들기 cvSaveImage(file_name,srcimg_R); //srcimg_R 이라는 IplImage를 저장

이미지 위 아래나 좌우 뒤집기, 반전

1	cvFlip(src, dst, 0); //0은 수직방향 반전, 1은 수평방향 반전, -1은 양방향 다 반전

카메라로 부터 입력받기

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IplImage *src;    //capture for cam CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(0); // 0번 카메라로부터 입력받음   //get init scene src=cvRetrieveFrame(capture); //src에 capture된 이미지 담기   .... // 처리 ....   //해제 cvReleaseCapture( &capture );

동영상으로 부터 입력받기

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CvCapture* input_video = 0; input_video = cvCreateFileCapture( "movie.avi");   //받아온 프레임 사이즈 CvSize frame_size; int height =(int) cvGetCaptureProperty( input_video, CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT ); int width =(int) cvGetCaptureProperty( input_video, CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH ); int fps =(int) cvGetCaptureProperty(input_video, CV_CAP_PROP_FPS); printf("width : %d, height : %d, fps : %d\n", width, height, fps);    //연산에 사용될 IplImage 구조체 IplImage *src;   if( (src=cvQueryFrame(input_video)) != 0) {    printf("file read success!!\n"); }   while(1) {    src=cvQueryFrame(input_video);  }   cvReleaseCapture( &input_video );

윈도우 생성 및 파괴

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//생성 cvNamedWindow("Right Original", CV_WINDOW_AUTOSIZE);   //창 움직이기 cvMoveWindow("source_color",610,0);   //보이기 cvShowImage( "Right Original", srcimg_R );   //창 닫기 cvDestroyAllWindows();  //모든 OpenCV 윈도우 닫기   cvDestroyWindow("Right Original"); //특정 윈도우만 닫기

창으로 부터 키 입력 받기

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pressed_key=cvWaitKey(0);   if(pressed_key=='q') //q 키가 누르면 빠져나가기     break; else if(pressed_key=='c') //캡쳐 키 누르면 캡쳐 {    timer=time(NULL); //현재시간저장    t=localtime(&timer); //지역시간    sprintf(file_name,"img_%4d%02d%02d%02d%02d%2d.bmp",t->tm_year + 1900,              t->tm_mon +1, t->tm_mday, t->tm_hour, t->tm_min, t->tm_sec); //파일이름 만들기    cvSaveImage(file_name, src_color);      printf("%s file saved is success!!\n",file_name);  //확인메시지 출력 }

이미지 크기 줄이기

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//생성 pEviMonitor = cvCreateImage(cvSize(m_pImgWidth, m_pImgHeight), IPL_DEPTH_8U, 1); pEviMonitor2 = cvCreateImage(cvSize(m_pImgWidth/2, m_pImgHeight/2), IPL_DEPTH_8U, 1);    // 1/2 크기로 생성 // 크기 줄이기 cvResize(pEviMonitor, pEviMonitor2, CV_INTER_LINEAR); //Resize

화면에 글자 쓰기

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char s_output_result[50]; CvFont font;   sprintf(s_output_result,"sum vector x:%1.3f y:%1.3f",sumvector_x,sumvector_y ); //우선 sprintf로 문자열 생성 cvInitFont(&font, CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX|CV_FONT_ITALIC, 0.5, 0.5, 0, 1); // font 초기화   cvPutText(src_color, s_output_result ,cvPoint(15,20),&font,cvScalar(0,255,0)); //cvPoint로 글자 시작 위치 설정

트랙바 생성

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int hue_threshold=139; //Hue 값의 피부색 threshold   cvNamedWindow( "HLS_image", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); cvCreateTrackbar("Hue","HLS_image",&hue_threshold,255, NULL );

마우스 입력

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void on_mouse( int event, int x, int y, int flags, void* param );   ...... cvSetMouseCallback( "LKTracker", on_mouse, NULL ); ......   void on_mouse( int event, int x, int y, int flags, void* param ) {    if( !image )       return;         if( image->origin )       y = image->height - y;         if( event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN )    {       pt = cvPoint(x,y);       add_remove_pt = 1;    } }

canny edge detect 사용하기

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IplImage *canny_R = NULL; canny_R = cvCreateImage(cvSize(m_width,m_height), 8, 1);   cvCvtColor(srcimg_R, grayimg_R, CV_BGR2GRAY); //원본 컬러이미지를 흑백으로 변환하고   cvCanny( grayimg_R, canny_R, 40, 130, 3 ); //그 흑백이미지를 캐니로 변환

Harris edge detector 사용하기

1 2	IplImage *harris = cvCreateImage(cvSize(WIDTH,HEIGHT), IPL_DEPTH_32F, 1); cvCornerHarris(src_gray, harris, 3, 9, 0.07);

Smoothing 연산

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//Gaussian filtering cvSmooth(src, Gaussed_image, CV_GAUSSIAN, 3);    //DoG(Difference of Gaussian) cvSmooth(src_gray, GaussImg1, CV_GAUSSIAN, 3); cvSmooth(src_gray, GaussImg2, CV_GAUSSIAN, 27); cvSub(GaussImg1, GaussImg2, dst);

HLS 이미지로 변환하기

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//HLS 이미지 IplImage* src_hlsimg = cvCreateImage(cvSize(m_width,m_height), 8, 3);    //각 속성들 저장할 곳 선언 IplImage* Hue = cvCreateImage(cvSize(m_width,m_height), 8, 1); IplImage* Intensity = cvCreateImage(cvSize(m_width,m_height), 8, 1); IplImage* Saturation = cvCreateImage(cvSize(m_width,m_height), 8, 1);   cvCvtColor(srcimg, src_hlsimg, CV_BGR2HLS); //src_hlsimg IplImage 구조체에 HLS 이미지 담긴다 cvCvtPixToPlane( src_hlsimg, Hue, Intensity, Saturation, NULL ); //HLS 이미지 각 속성별로 나눔 cvCvtPlaneToPix( Hue, Intensity, Saturation, NULL, hsvVideo2 ); //도로 합치기

모폴로지 연산 Morphology

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IplConvKernel* kernel; kernel= cvCreateStructuringElementEx( 3, 3, 0, 0, CV_SHAPE_RECT, NULL ); cvMorphologyEx( temp_eyeimg, temp_eyeimg, NULL,kernel, CV_MOP_CLOSE , 1 );

히스토그램 관련

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CvHistogram* hist; float min_value, max_value; //히스토그램 최대값 최소값 저장 int hist_size = 255; //히스토그램 축 개수   hist = cvCreateHist( 1, &hist_size, CV_HIST_UNIFORM); //1차원의, 각 속성 크기 hist_size인 히스토그램 생성 cvCalcHist( &Hue, hist, 0, 0); //Hue가 1차원 IplImage -> 실질적 입력 cvGetMinMaxHistValue(hist, &min_value, &max_value, 0, 0); //히스토그램 최소최대값 얻기, 최대최소값의 위치 printf("hist min max:%f %f\n",min_value, max_value);   cvZero(Hue_hist);   int axis_base = 210; //그릴 때, 아래 축이 어느정도에 위치하는가 CvFont font; //축에 글자 쓰기 cvInitFont(&font, CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX|CV_FONT_ITALIC, 0.3, 0.3, 0, 1); char text[50];   for ( int i = 0; i <255; ++i) {        int hist_value = cvRound(cvQueryHistValue_1D(hist,i)*255/max_value); //히스토그램 값 normalization     cvLine(Hue_hist, cvPoint(i+20, axis_base), cvPoint(i+20, abs(axis_base - hist_value) ), CV_RGB(255,255,255), 1);          if ((i % 20) == 0 )     {        sprintf( text, "%d", i);        cvPutText( Hue_hist, text, cvPoint(i+20, axis_base+10), &font, CV_RGB(255,255,255));      } }   if(hist) //히스토그램 제거    cvReleaseHist(&hist);

히스토그램 평활화 (histogram equalization)

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IplImage* Src = cvCreateImage(cvSize(width,height), 8, 1); //원본 이미지 IplImage* Equalized = cvCreateImage(cvSize(width,height), 8, 1); //평활화 된 이미지 cvEqualizeHist( Src, Equalized );

이미지 회전시키기

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CvPoint2D32f rot_center = cvPoint2D32f(ROI_width/2 , ROI_height/2); //회전중심설정   // 회전 매트릭스 만들기 CvMat *rot_mat = cvCreateMat( 2, 3, CV_32FC1);   //매트릭스 계산  cv2DRotationMatrix(        rot_center, //Source Image의 센터       Rotation_Angle, //각도 + 값은 시계 반대 반대 방향을 의미       1, // 이미지 크기(scale)...        rot_mat); // 결과를 저장하는 매트릭스        //원본 이미지에 ROI 적용하기 cvSetImageROI(src, cvRect(CenterX-ROI_width/2, CenterY-ROI_height/2, CenterX+ROI_width/2, CenterY+ROI_height/2));   //변환하기 cvWarpAffine(src, dst, rot_mat, CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS,cvScalarAll(0)); // 선형보간