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學(xué)習(xí)OpenCV2 C++ API（1）

2015.11.20

O'Reilly 的《Learning OpenCV》的例子果然還是過(guò)時(shí)了。書(shū)中使用的還是第一代的基于C的代碼。于是一邊照著書(shū)本，一邊對(duì)照著官方手冊(cè)，打算將書(shū)中的示例代碼用OpenCV2的C++API重寫(xiě)一遍。

今天的內(nèi)容有：

Display Image (Exp 02-01, P19)
AVI Player & Trackbar (Exp 02-02~03, P21-23)
Gaussian Smooth (Exp 02-04, P26)

其中的頁(yè)碼對(duì)應(yīng)清華大學(xué)出版社翻譯的第一版《學(xué)習(xí)OpenCV》。

工具代碼

使用了USAGE宏，省去書(shū)寫(xiě)檢測(cè)參數(shù)數(shù)量代碼的重復(fù)工作；
使用命名空間 cliout 將cout, endl, cerr 等通過(guò)using導(dǎo)入；
使用了《C++編譯調(diào)試密笈》中的 SCPP_ASSERT 和 SCPP_TEST_ASSERT 宏，主要功能就是自定義斷言信息。

USAGE 宏和 namespace cliout 均在文件 cppcommon.hpp，相關(guān)代碼如下：

// cppcommon.hpp

#ifndef CPPCOMMON_HPP

#define CPPCOMMON_HPP

namespace cliout {

using std::cout;

using std::endl;

using std::cerr;

#define USAGE(expr, options) \

do {\

if (!(expr)) {\

cerr << "Usage: " << argv[0]\

<< " " << options\

<< endl;\

return 1;\

}\

} while(0)

}

#endif

SCPP_XXX_ASSERT 宏在文件 scpp_assert.hpp下，就不給出了，不過(guò)可以使用下面的定義使代碼正常運(yùn)行：

// scpp_assert.hpp

#ifndef SCPP_ASSERT_HPP

#define SCPP_ASSERT_HPP

#include <assert.h>

#define SCPP_ASSERT(expr, msg) assert(expr)

#define SCPP_TEST_ASSERT(expr, msg) assert(expr)

#endif /*SCPP_ASSERT_HPP*/

1. Display Image (Exp 02-01, P19)

包含文件

第二代中，包含頭文件"opencv2/opencv.hpp“將使用opencv的所有功能，也可以有選擇性地包含需要的文件"opencv2/highgui.hpp“。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

儲(chǔ)存圖像的數(shù)據(jù)類型不再是 IplImage 的指針，使用 cv::Mat 即可。

讀取圖像

讀取圖像的函數(shù)改為：

cv::imread(const string & FileName, int flag）

其中，可選的 flag 有

CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH 如果圖像具有32/64位深度，使用圖像對(duì)應(yīng)的色彩深度
CV_LOAD_IMAGE_COLOR 轉(zhuǎn)換為彩色圖像 (默認(rèn))
CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE 轉(zhuǎn)換為灰度圖像

創(chuàng)建窗口

創(chuàng)建窗口的函數(shù)改為

cv::namedWindow(const string & windowName, int flag)

其中，可選的 flag 有

CV_WINDOW_NORMAL or CV_WINDOW_AUTOSIZE: normal 模式下可以手動(dòng)調(diào)整窗口大小，而 auto 模式（默認(rèn)）下窗口將自動(dòng)適應(yīng)圖像大小，無(wú)法手動(dòng)調(diào)整。(gtk3, qt 下可用)
CV_WINDOW_FREERATIO or CV_WINDOW_KEEPRATIO: free_ratio 模式下調(diào)整圖像時(shí)不考慮其比率，而 keep_ratio 模式將保持圖像的縮放比率（qt下可用）
CV_GUI_NORMAL or CV_GUI_EXPANDED: expanded 模式下將顯示額外的工具欄和按鈕（NOTE：僅qt下可用）

waitKey

由 cvWaitKey() 改為 cv::waitKey()，變化不大

Sumary

在C++API下，終于不用手動(dòng)釋放資源了。記得在MFC下繪圖的時(shí)候，因?yàn)橥涐尫臘C，導(dǎo)致程序運(yùn)行時(shí) Stack Overflow，調(diào)試了兩天才找出bug，實(shí)在不是什么美好的回憶。

示例 2-1 代碼如下：

// Exp 02-01 Display Image in C++ style

#include "opencv2/opencv.hpp"

#include "cppcommon.hpp"

#include <string>

int main(int argc, char *argv[])

{

using namespace cliout;

using std::string;

USAGE(argc==2, "ImageFile");

string winName = "C++ Style OpenCV2!";

cv::namedWindow(winName, CV_WINDOW_NORMAL);

// show grayscale image

cv::Mat img = cv::imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

cv::imshow(winName, img);

cv::waitKey(0);

// show default color type image

img = cv::imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);// default

cv::imshow(winName, img);

cv::waitKey(0);

}

2. AVI Player & Trackbar (Exp 02-02~03, P21-23)

VideoCapture

同樣，視頻捕獲的數(shù)據(jù)也從指針改成類 cv::VideoCapture 了。構(gòu)造函數(shù)接受的參數(shù)有：

std::string : 文件名
int : 設(shè)備號(hào) ( 當(dāng)參數(shù)為0時(shí)，打開(kāi)默認(rèn)的攝像頭）

由capture類輸出圖像的方法現(xiàn)在可以使用重載的 operator>>(cv::Mat imageOut) ，示例如下：

cv::Mat img;

cv::VideoCapture cap("test.avi");

cap >> img;

grab()方法將抓取下一幀，retrieve()函數(shù)則將抓取的幀解碼，如果抓取失敗， retrieve()將返回 false。

double get(int PropertyID）和 bool set(int PropID, double value) 可以用來(lái)設(shè)置類內(nèi)部的屬性，可選的屬性ID如下：

CV_CAP_PROP_POS_MSEC 當(dāng)前位置（單位:ms）
CV_CAP_PROP_POS_FRAMES 當(dāng)前位置（單位：幀數(shù)，從0開(kāi)始計(jì)）
CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO 當(dāng)前位置（單位：比率， 0表示開(kāi)始，1表示結(jié)尾）
CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH 幀寬度
CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 幀高度
CV_CAP_PROP_FPS 幀速率
CV_CAP_PROP_FOURCC 4-字符表示的視頻編碼（如：’M‘, ’J‘, ’P‘, ’G‘）
CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT 總幀數(shù)
CV_CAP_PROP_FORMAT retrieve().調(diào)用返回的矩陣格式
CV_CAP_PROP_MODE 后端變量指示的當(dāng)前捕獲的模式
CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS 明亮度（僅用于攝像頭）
CV_CAP_PROP_CONTRAST 對(duì)比度（僅用于攝像頭）
CV_CAP_PROP_SATURATION 飽和度（僅用于攝像頭）
CV_CAP_PROP_HUE 色調(diào)（僅用于攝像頭）
CV_CAP_PROP_GAIN 增益（僅用于攝像頭）
CV_CAP_PROP_EXPOSURE 曝光度（僅用于攝像頭）
CV_CAP_PROP_CONVERT_RGB 是否應(yīng)該將圖像轉(zhuǎn)化為RGB圖像（布爾值）
CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE 白平衡（暫不支持 v2.4.3)
CV_CAP_PROP_RECTIFICATION 立體攝像頭標(biāo)定 (目前僅支持 DC1394 v 2.x 后端)

滾動(dòng)條

相關(guān)函數(shù)有：

int createTrackbar(const string& trackbarname, const string& winname, int* value, int count, TrackbarCallback onChange=0, void* userdata=0)

int getTrackbarPos(const string& trackbarname, const string& winname)

void setTrackbarPos(const string& trackbarname, const string& winname, int pos)

構(gòu)造函數(shù)中，value指示當(dāng)前的滾動(dòng)條坐標(biāo)，count指示坐標(biāo)的最大值(最小值為0），onChange指向坐標(biāo)改變時(shí)的回調(diào)函數(shù)，而userdata將作為參數(shù)傳遞給回調(diào)函數(shù)。

回調(diào)函數(shù)的簽名如下：

void foo(int pos, void * userdata)

其中，pos指示滾動(dòng)條當(dāng)前坐標(biāo)。

示例代碼如下：

// Exp 02-02~03 Video Player

#include "opencv2/opencv.hpp"

#include "cppcommon.hpp"

#include "scpp_assert.hpp"

#include <string>

void onTrackbarChange(int pos, void * userdata)

{

cv::VideoCapture cap = * (cv::VideoCapture *) userdata;

cap.set(CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, pos);

}

int main(int argc, char *argv[])

{

using namespace cliout;

using std::string;

USAGE(argc==2, "VideoFile");

string winName = "Video Player";

cv::namedWindow(winName);

cv::VideoCapture cap(argv[1]);

SCPP_ASSERT(cap.isOpened(),

"Can not open Video Capture from file: " << argv[1]);

int frameCount = cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT);

SCPP_ASSERT(frameCount > 0 && cap.grab(),

"Bad Video File: " << argv[1] << "with frame count " << frameCount);

int fps = cap.get(CV_CAP_PROP_FPS);

int mspf = 1000 / fps;

string trackbarName = "Progress";

int pos = 0;

cv::createTrackbar(/* tbName = */trackbarName,

/* winName = */winName,

/* current pos = */ &pos,

/* max pos = */ frameCount,

// void callback(int pos, void* userdata)

/* callback = */ onTrackbarChange,

/* userdata = */ (void*) &cap

);

cv::Mat frame;

while (pos < frameCount) {

cap >> frame;

cv::imshow(winName, frame);

cv::setTrackbarPos(trackbarName, winName, ++pos);

char c = cv::waitKey(mspf);

if (std::tolower(c) == 'q') break;

}

3. Gaussian Smooth (Exp 02-04, P26)

GaussianBlur

第一代中的 cvSmooth() 已經(jīng)被舍棄，取而代之的是 cv::blur(), cv::GaussianBlur() 等一系列函數(shù)。下面僅講解GaussianBlur()，其原型如下：

cv::GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dest, cv::Size ksize, int SigmaX, int SigmaY)

InputArray 和 OutputArray 可以看作是OpenCV 對(duì) Mat 類型進(jìn)行讀/寫(xiě)權(quán)限設(shè)置以防止誤操作，這個(gè)工作是自動(dòng)完成的，用戶只需要填入Mat類型的參數(shù)即可，不需要自行定義 InputArray 和 OutputArray 類型的變量。

其中，ksize 指示核(kernel）的大小，如果Size被設(shè)置為0，核的尺寸將由 SigmaX 和 SigmaY 自動(dòng)推導(dǎo)。

示例代碼如下：

// Exp 02-04 Gaussian Smooth

#include "opencv2/opencv.hpp"

#include "cppcommon.hpp"

#include "scpp_assert.hpp"

#include <string>

int main(int argc, char *argv[])

{

using namespace cliout;

using cv::Mat;

using std::string;

USAGE(argc == 2, "ImageFile");

Mat imgIn = cv::imread(argv[1]);

SCPP_ASSERT(!imgIn.empty(),

"Bad Image File: " << argv[1]);

// Do some Image Processing

Mat imgOut;

cv::GaussianBlur(imgIn, imgOut,

/* Kernel Size = */ cv::Size(0,0), // if set to 0, it's computed from sigma

/* Sigma X = */ 3,

/* Sigma Y = */ 3);

// Display

string winIn ("Original Image"),

winOut("After Gaussion Blur");

cv::namedWindow(winIn, CV_WINDOW_NORMAL);

cv::imshow(winIn, imgIn);

cv::waitKey(0);

cv::namedWindow(winOut, CV_WINDOW_NORMAL);

cv::imshow(winOut, imgOut);

cv::waitKey(0);

}

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1. Display Image (Exp 02-01, P19)

包含文件

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

讀取圖像

創(chuàng)建窗口

waitKey

Sumary

2. AVI Player & Trackbar (Exp 02-02~03, P21-23)

VideoCapture

滾動(dòng)條

示例代碼如下：

3. Gaussian Smooth (Exp 02-04, P26)

GaussianBlur