OpenCV学习笔记（五十六）——InputArray和OutputArray的那些事core

看过OpenCV源代码的朋友，肯定都知道很多函数的接口都是InputArray或者OutputArray型的，这个接口类还是很强大的，今个就来说说它们的那些事。

InputArray这个接口类可以是Mat、Mat_<T>、Mat_<T, m, n>、vector<T>、vector<vector<T>>、vector<Mat>。也就意味着当你看refman或者源代码时，如果看见函数的参数类型是InputArray型时，把上诉几种类型作为参数都是可以的。

有时候InputArray输入的矩阵是个空参数，你只需要用cv：：noArray（）作为参数即可，或者很多代码里都用cv：：Mat（）作为空参。

这个类只能作为函数的形参参数使用，不要试图声明一个InputArray类型的变量

如果在你自己编写的函数中形参也想用InputArray，可以传递多类型的参数，在函数的内部可以使用_InputArray：：getMat（）函数将传入的参数转换为Mat的结构，方便你函数内的操作；必要的时候，可能还需要_InputArray：：kind（）用来区分Mat结构或者vector<>结构，但通常是不需要的。例如：

[cpp] view plain copy
  1. void myAffineTransform(InputArray _src, OutputArray _dst, InputArray _m)
  2. {
  3. Mat src = _src.getMat(), m = _m.getMat();
  4. CV_Assert( src.type() == CV_32FC2 && m.type() == CV_32F && m.size() == Size(3, 2) );
  5. _dst.create(src.size(), src.type());
  6. Mat dst = _dst.getMat();
  7. for( int i = 0; i < src.rows; i++ )
  8. for( int j = 0; j < src.cols; j++ )
  9. {
  10. Point2f pt = src.at<Point2f>(i, j);
  11. dst.at<Point2f>(i, j) = Point2f(m.at<float>(0, 0) * pt.x +  m.at<float>(0, 1) *   pt.y + m.at<float>(0, 2);
  12. }
  13. }

至于有的源代码里使用InputArrayOfArrays作为形参，不用慌张，其实它和InputArray是一样一样一样的。

OutputArray是InputArray的派生类。使用时需要注意的问题和InputArray一样。和InputArray不同的是，需要注意在使用_OutputArray：：getMat（）之前一定要调用_OutputArray：：create（）为矩阵分配空间。可以用_OutputArray：：needed（）来检测输出的矩阵是否需要被计算。有时候传进去的参不是空就不需要计算

还有就是OutputArrayOfArrays、InputOutputArray、InputOutputArrayOfArrays都是OutputArray的别名而已

OpenCV学习笔记（五十七）——在同一窗口显示多幅图片

好久没更新blog里，看到OpenCV官网做的越来越好，心里也是很高兴的，真有些冲动将来加入到这个组织里做些事。估计2.4.3要在国庆左右跟大家见面，让我们多期待一下吧。

闲话少说，今天不介绍复杂的算法了，来个简单的，大家写文章做图经常用Matlab，在Matlab里经常在一个窗口里打开多幅图片。遗憾的是OpenCV没有集成这样的功能，但这难不倒大家，让我试试用ROI来解决这个问题。

没啥好讲的，上代码好了：

[cpp] view plain copy
  1. void imshowMany(const std::string& _winName, const vector<Mat>& _imgs)
  2. {
  3. int nImg = (int)_imgs.size();
  4. Mat dispImg;
  5. int size;
  6. int x, y;
  7. // w - Maximum number of images in a row
  8. // h - Maximum number of images in a column
  9. int w, h;
  10. // scale - How much we have to resize the image
  11. float scale;
  12. int max;
  13. if (nImg <= 0)
  14. {
  15. printf("Number of arguments too small....\n");
  16. return;
  17. }
  18. else if (nImg > 12)
  19. {
  20. printf("Number of arguments too large....\n");
  21. return;
  22. }
  23. else if (nImg == 1)
  24. {
  25. w = h = 1;
  26. size = 300;
  27. }
  28. else if (nImg == 2)
  29. {
  30. w = 2; h = 1;
  31. size = 300;
  32. }
  33. else if (nImg == 3 || nImg == 4)
  34. {
  35. w = 2; h = 2;
  36. size = 300;
  37. }
  38. else if (nImg == 5 || nImg == 6)
  39. {
  40. w = 3; h = 2;
  41. size = 200;
  42. }
  43. else if (nImg == 7 || nImg == 8)
  44. {
  45. w = 4; h = 2;
  46. size = 200;
  47. }
  48. else
  49. {
  50. w = 4; h = 3;
  51. size = 150;
  52. }
  53. dispImg.create(Size(100 + size*w, 60 + size*h), CV_8UC3);
  54. for (int i= 0, m=20, n=20; i<nImg; i++, m+=(20+size))
  55. {
  56. x = _imgs[i].cols;
  57. y = _imgs[i].rows;
  58. max = (x > y)? x: y;
  59. scale = (float) ( (float) max / size );
  60. if (i%w==0 && m!=20)
  61. {
  62. m = 20;
  63. n += 20+size;
  64. }
  65. Mat imgROI = dispImg(Rect(m, n, (int)(x/scale), (int)(y/scale)));
  66. resize(_imgs[i], imgROI, Size((int)(x/scale), (int)(y/scale)));
  67. }
  68. namedWindow(_winName);
  69. imshow(_winName, dispImg);
  70. }

附上效果图一张：

工程的下载链接为http://download.csdn.net/detail/yang_xian521/4531610

OpenCV学习笔记（五十八）——读《Master OpenCV》初感

好久没更新这个系列了。去年12月初的时候就知道出了一本OpenCV的新书《Master OpenCV with Practical Computer Vision Projects》，一直没来得及看，春节前也不想做什么任务，就把这书读一读吧。大概看了一下，和OpenCV的其他书对比了一下，感觉如下：

《Learning OpenCV》是一本经典的老书了，是一个入门教材，读完可以知道OpenCV能做些什么，但里面的具体代码个人觉得还是有点out，但好处就是中文资料很全，网上可以找到很多参考资料。

《OpenCV Cookbook》是我以前推荐过的一本书，是基于2.2版本写的。我的感觉是一本上手教材，书的目的是让大家知道应该如何去调用OpenCV的函数，如何用OpenCV的类去实现简单的视觉任务。需要一定的C++基础。

《Master OpenCV》感觉更像是一个上层建筑，是基于2.4版本写的。是教会大家如何用OpenCV去实现复杂的任务，去完成OpenCV自带函数没有提供的功能。（因为大家经常会因为“OpenCV里面有xxx的函数么？”的否定答案而苦恼，这本书就是告诉大家OpenCV只是个工具，如何去驾驭这个工具进行二次开发是要动脑的）

这本《Master OpenCV》书第一章没有很复杂的东西。

第一章就是介绍了一个边缘检测、肤色检测、一个填充算法，并把这个功能移植到android平台，边缘检测和填充算法都是OpenCV自带的函数功能。这里随便说说读完第一章的几点收获：

1、具体任务要具体分析。这里因为要做到嵌入式平台中，算法的复杂度被放在了首位，所以双边滤波做了简化、填充算法也只是在原图的缩小1/2的图上进行的计算。肤色检测也没有先用经典的人脸检测算法，而是用了一种土鳖的方案，都是为了在嵌入式平台上能运行的高效。这种处理问题的方法值得借鉴学习

2、面向对象编程的思想。这章里也提到了显示FPS，只是人家是在一个类中实现，再对比自己之前写的OpenCV学习笔记（三十八）——显示当前FPS，高下自分。实在是自惭形愧啊~~。

3、貌似把自己的c++工程移植到android平台并不需要改写自己的代码，只要做个JNI function作为接口就可以调用c++的程序了，感觉有点像Matlab中的mex。android下的OpenCV开发基本不懂，这里就不乱讲了。

这几天抓紧把这书读完，把后几章的阅读笔记也写出来分享一下。希望大家多多指正交流

OpenCV学习笔记（五十九）——marker检测识别"Master

第二章原本是讲如何将基于标定的增强现实在ios平台实现，包括以下4个方面：

1、在ios平台建立opencv工程

2、Marker检测识别

3、摄像机标定及Marker姿态估计

4、在Marker基础上渲染一个3维虚拟物体

这里面第一部分是IOS平台的开发，我不是太关注，略去；第四部分是基于OpenGL的3维虚拟物体建立，也是基于IOS平台，因为第三章里还要用到OpenGL，这里留着第三章再解剖。所以这里主要分析第二部分和第三部分。这一篇介绍第二部分。感觉这个东西有点像二维码识别。不知道2维码是怎么做的哦

MarkerDetection类任务processFrame：图1

转为灰度图、2值化（固定阈值法threshold：受光照等影响明显；自适应阈值法adaptiveThreshold：更好）（我这里用OpenCV243里的adaptiveThreshold函数未能实现自适应滤波的效果，效果像边缘检测的算法，很困惑。。最后用threshold函数代替，这个问题未能解决，希望高手指点，ps：网上高手多啊，这个问题已经解决了），检测后的结果如图threshold（图1左上）

findMarkerContours函数进行轮廓检测findContours（用多边形的顶点最好，去掉小于阈值的点（对小的轮廓不感兴趣），把每个轮廓的点按照逆时针排序，并去掉距离太近的轮廓），结果如图contours（图1中上）

接下来findMarkerCandidates函数对轮廓进行筛选，先用approxPolyDP得到轮廓近似的多边形。进行筛选，为凸多边形且顶点为4的才有可能是marker，并检测这个4边形的边长，最小边长如果小于10pixel，也不认为是一个marker。然后把得到的可能的marker的轮廓点按照逆时针排序。并且检测是否检测到重复的marker，如果检测到重复的marker，去掉周长更短的那个。这步之后效果如下markerCandidate（图1左下）

detectMarkers函数有3个任务，去除投影变换的影响（getPerspectiveTransform得到投影矩阵，warpPerspective得到正面的视角的图像），得到marker正面的视图。

然后对这个marker的正面图进行解码，threshold对marker使用THRESH_OTSU进行2值化。效果图：

接下来对这个marker进行识别marker.decode。检测编码marker（对marker解码，marker编码为7*7的栅格，中心5*5为ID，周围一圈为黑色边界，检测的时候先检测周围一圈是否为黑色边界，然后再对中心5*5解码（注意，只有5*5具有旋转不变形才能得到唯一的码），是5bit*5word，每个word中的5bit，2位为id（2位4位），3位为校验码（用来保证旋转），所以5word一共有2^10=1024个不同id，而且第一位要置反，目的是要防止一个word全黑，不易检测。举例，我这里使用的marker的5个word的id分别为10、01、11、11、11。那么如何从刚刚得到的marker图提取出7*7的2值栅格呢，这里用个Mat(Rect)取marker中的小方块，用countNonZero来判断这个方块为0or1。因为marker有4个方向，哪个方向才是我对应的marker的id的，这里用id和我验证用的id的hamming距离来做依据，汉明距最小的即marker的方向。

确认为一个marker后再得到轮廓的细致的corner，使用cornerSubPix，这时才进行细化，是因为这个函数相对耗时，如果之前就对各corner细化，由于候选目标很多，会加重计算负担。）效果图marker（图1右下）。

最后我试了其他的marker编码，都能正确解码出id信息，效果图如下：第一幅图的id为0011010101，第二幅图为第一图的旋转，id相同，第三图id为0011000110，第四图不是一个marker，故没有检测出来。

代码的下载地址：http://download.csdn.net/detail/yang_xian521/5040634

在下一篇里，将介绍如何用这个marker的轮廓位置，和轮廓（红色）的方向（黄点）来在marker上建立一个3维的虚拟物体。

OpenCV"chp.2 OpenCV学习笔记（六十一）——建立支持OpenGL的OpenCV工程“Master OpenCV”chp.3

从OpenCV2.4beta版本，OpenGL就可以有接口到highgui的模块中了。结合Master OpenCV第三章的阅读，这里说说如何在OpenCV的显示中嵌入OpenGL的虚拟物体。

要注意的一点：如果想使OpenCV支持OpenGL，不能使用预编译好的library，要用cmake rebuild工程，注意ENABLE_OPENGL = YES，（在2.4.2版本中，默认ENABLE_OPENGL = NO），标签的改变在CMake的高级版本都是图形界面的，只需把WITH_OPENGL的对号勾选即可。

这里实战过程中我还遇到了一个问题，用这个CMake得到的vs工程（添加了WITH_OPENGL）无法编译通过，郁闷了好久。因为opengl在vs中是支持的，不需要安装，最后找到了这个bug，需要把\modules\core\src\opengl_interop.cpp文件中使用<gl\gl.h>前面添加#include <windows.h>，（其实#include <gl.h>前都需要添加#include <windows.h>）这样才能编译通过，这里我只重新编译opencv_core243d.lib 和opencv_highgui243d.lib

已经得到了支持OpenGL的OpenCV lib，接下来就是如何用OpenCV建立OpenGL窗口，基本的调用方式很像OpenCV中鼠标的使用，都是通过回调函数实现，核心代码如下：

[cpp] view plain copy
  1. // callback function
  2. void onDraw(void* param)
  3. {
  4. // Draw something using OpenGL here
  5. }
  6. int main(void)
  7. {
  8. string openGLWindowName = "OpenGL Test";
  9. namedWindow(openGLWindowName, WINDOW_OPENGL);
  10. resizeWindow(openGLWindowName, 640, 480);
  11. setOpenGlContext(openGLWindowName);
  12. setOpenGlDrawCallback(openGLWindowName, onDraw, NULL);
  13. updateWindow(openGLWindowName); // when needed
  14. return 0;
  15. }

以前我们调用 namedWindow最后一个参数通常会用默认或者使用WINDOW_AUTOSIZE，这回用 WINDOW_OPENGL，然后调用 setOpenGLContext建立窗口关联，为了在这个窗口上画虚拟物体，需要使用回调函数，建立方法就是 setOpenGLDrawCallback，注意这个函数第一个参数是窗口名称，第二个参数是回调函数名，第三个参数是回调函数的参数，因为我这里回调函数onDraw是无参函数，所以这里为NULL。跟MFC重绘需要调用Invalidate或者uadate类似，在需要重绘的时候还要调用 updateWindow。

把我做的一个最基础的OpenGL演示上传：http://download.csdn.net/detail/yang_xian521/5023063（附上我rebulid的支持OpenGL的lib），效果图如下：

OpenCV学习笔记（六十二）——《OpenCV Computer Version with Python》阅读摘要

现在python火啊，每次OpenCV自带的ml模块都让我直呼坑爹，索性准备用python来做OpenCV后期的机器学习算法的处理。于是赶紧拿起这本书读读。

适合OpenCV和python都有一定基础的。。。。由于都比较熟悉这两个东西，我阅读之前比较关心的只有几个问题，具体的应用实例没有仔细看。

1.如何在python中安装opencv

2.OpenCV的Mat数据结构能否方便的转换成numpy的array结构

3.OpenCV的GUI模块在python里好用么

4.二者还能擦出什么我想不到的火花么。。。。

书中提到在windows系统中，python-32bit表现的比64bit要好，推荐安装32位的python

第一个问题在windows下很简单，OpenCV安装好之后，找到目录<build_folder>\lib\Release\cv2.pyd(from a Visual Studio build) 这个文件，然后copy到C:\Python2.7\Lib\site-packages。搞定了，就这么简单。毕竟脚本语言，简直无情，\sources\samples下有很多python的例子，跑几个试试就知道是否安装好了。import cv2这句就可以导入cv2模块了

第二个问题也不用担心了，因为python不用声明变量的类型，实验了一下，发现得到的矩阵的数据类型就是array，稳了，直接拿来用。

第三个问题也超简单，图像显示读写的模块、摄像头模块、鼠标键盘的响应模块都可以，跟c++的版本使用起来也差不多。

第四个问题我简单粗看了一遍书，没发现什么亮点，只是书中提到一个pygame可以用来做hgui效果还行，支持画画和编辑文本，不过好像对CV也没啥帮助，所以就没研究了。

补充几个我学习的时候遇见的问题：

opencv里的Rect数据结构在python里是没有对应类型的，这个要注意调用的时候需要注意。比如rectangle函数输入的就是矩形两个点的坐标，不是Rect。

还有就是opencv里的很多宏在python里需要加上cv2.cv前缀就可以生效了。

from: http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/category/910716

OpenCV学习笔记（五十六）——InputArray和OutputArray的那些事core OpenCV学习笔记（五十七）——在同一窗口显示多幅图片 OpenCV学习笔记（五十八）——读《Mast相关推荐

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