opencv1

Introduccion al uso de OpenCV (1)

Dr. J.B. Hayet

CENTRO DE INVESTIGACION EN MATEMATICAS

Agosto 2007

,J.B. Hayet OpenCV parte 1, Agosto 2007 1 / 72

Outline

1 Descripcion general e instalacion

2 Estructuras esenciales de OpenCV

3 Programar con OpenCV


Motivacion

Para que funccione una aplicacion de CV se necesita varioscomponentes en areas bien distintas : procesamiento de senal,algebra lineal, optimizacion. . .

Para aplicaciones de cierto nivel de complejidad en CV,muchısimo trabajo; no queremos re-inventar la rueda !


Descripcion general e instalacion

Outline






Origen

Laboratorios de Intel (aplicaciones particulares)

Adaptado para chips Intel (con libreria IPP), uso de primitivasde tipo MMX, SSE. . .



Breve descripcion

Libreria en C/C++ (pero no intrinsicamente OO)

Open Source, Licencia de tipo BSD

Alto nivel de optimizacion ; dedicado aplicaciones tiempo real

Versiones Windows/Linux/MacOS

Herramientas para cargar, salvar, adquirir imagenes o vıdeo



Como conseguirla

Sitio de Intelhttp://www.intel.com/technology/computing/opencv/

Sourceforgehttp://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/

Viene como paquete en Ubuntu


http://www.intel.com/technology/computing/opencv/

http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/


Documentacion y soporte

Documentacion con el software

Active group [email protected]



La competencia. . .

LTI-LibMejor estructuracion (C++ completamente OO) pero menoseficiente al mas bajo nivel de procesamiento. Conveniente parametas didacticas. Representacion de imagenes de color diferente(RGBA)

VXLPor la gente de Oxford


http://ltilib.sourceforge.net/doc/homepage/index.shtml

http://vxl.sourceforge.net/developers.html


Los +’s y -’s

+ Eficiencia (business. . . )

+ Comunidad activa de desarolladores

+ Cantidad de funcciones disponibles (>500)

- No OO, clases etc. . .

- Estructuracion menos fuerte



Estructura general (1)

5 librerias vienen en OpenCV

cxcore : estructuras basicascv : principales algoritmoscvaux : algoritmos mas experimentaleshigui : GUI and Video I/Oml : machine learning



Estructura general (2)

functions

cv

Stable image processing

and vision functions

cvaux

Experimental stuff

higui

I/O and display

ml

Machine learning

AplicacionIntegrated Performance

Primitives

IPP cxcore

Core structures and



Manejamiento de la memoria

Funciones dedicadas para alocacion y liberacion de memoriaEstructuras de bajo nivel para manejar estructuras dinamicas,compuestas de bloques de memoria de tamano dado,organizadas en una pila :

typedef s t ruc t CvMemStorage {s t ruc t CvMemBlock∗ bottom ; /∗ p r ime r b loque ∗/s t ruc t CvMemBlock∗ top ; /∗ b loque a c t u a l ∗/s t ruc t CvMemStorage∗ pa r en t ;i n t b l o c k s i z e ; /∗ tamano ∗/i n t f r e e s p a c e ; /∗ e s p a c i o l i b r e en a c t u a l ∗/

} CvMemStorage ;

Para estructuras dinamicas (grafos. . . ) se necesita tenerreservado ya (en inicializacion esta zona de memoria :

CvMemStorage∗ cvCreateMemStorage ( i n t s i z e =0);


Estructuras esenciales de OpenCV

Outline






Puntos

typedef s t ruc t CvPoint {i n t x ; /∗ x−coo rd i n a t e , u s u a l l y zero−based ∗/i n t y ; /∗ y−coo rd i n a t e , u s u a l l y zero−based ∗/

} CvPoint ;typedef s t ruc t CvPoint2D32f {

f l o a t x ; /∗ x−coo rd i n a t e , u s u a l l y zero−based ∗/f l o a t y ; /∗ y−coo rd i n a t e , u s u a l l y zero−based ∗/

} CvPoint2D32f ;typedef s t ruc t CvPoint2D64f {

double x ; /∗ x−coo rd i n a t e , u s u a l l y zero−based ∗/double y ; /∗ y−coo rd i n a t e , u s u a l l y zero−based ∗/

} CvPoint2D64f ;

Igual para puntos 3D con una tercera componente.



Puntos : constructores

CvPoint p = cvPo in t ( x , y ) ;CvPoint2D32f p = cvPo int2D32f ( xf , y f ) ;CvPoint3D32f p = cvPo int3D32f ( xf , y f , z f ) ;



Tamano

typedef s t ruc t CvSize {i n t width ; /∗ width o f the r e c t a n g l e ∗/i n t h e i g h t ; /∗ h e i g h t o f the r e c t a n g l e ∗/

} CvSize ;

Constructor:

CvSize p = cvS i z e ( width , h e i g h t ) ;



Rectangulos

typedef s t ruc t CvRect {i n t x ; /∗ x o f the l e f t −most c o r n e r [ s ] ∗/i n t y ; /∗ y o f the top−most or bottom−most

r e c t a n g l e c o r n e r [ s ] ∗/i n t width ; /∗ width o f the r e c t a n g l e ∗/i n t h e i g h t ; /∗ h e i g h t o f the r e c t a n g l e ∗/

} CvRect ;

Constructor:

CvRect r = cvRect ( posx , posy , width , h e i g h t ) ;



Escalares

Estructura para 1-,2-,3- or 4-tuples

typedef s t ruc t CvSca l a r {double v a l [ 4 ] ;

} CvSca l a r ;

Constructor:

CvSca l a r c o l o r = c vS c a l a r (b , g , r ) ;



Matrices

typedef s t ruc t CvMat {i n t type ; /∗ S igna tu r e , t ype and f l a g s ∗/i n t s t e p ; /∗ f u l l row l e ng t h i n by t e s ∗/i n t ∗ r e f c o u n t ; /∗ data r e f . c oun t e r ∗/union {

uchar ∗ p t r ;short ∗ s ;i n t ∗ i ;f l o a t ∗ f l ;double∗ db ;

} data ; /∗ data p o i n t e r s ∗/

i n t rows ; /∗ number o f rows ∗/i n t c o l s ; /∗ number o f columns ∗/

} CvMat ;,

J.B. Hayet OpenCV parte 1, Agosto 2007 20 / 72


Matrices

Una matriz = un header (CvMat) + datos

Creacion de matrices :

CvMat∗ cvCreateMat ( i n t rows , i n t co l s , i n t type ) ;

Liberacion de la memoria :

void cvRe leaseMat ( CvMat∗∗ mat ) ;

Ejemplo :

mS im i l a r i t y = cvCreateMat (3 , 3 , CV 32FC1 ) ;. . .cvRe leaseMat (& mS im i l a r i t y ) ;



Matrices

Posibilidad de reservar memoria solo para el header usandoespacio ya reservado para los datos

CvMat∗ cv In i tMatHeade r (CvMat∗ mat , i n t rows ,i n t co l s , i n t type ,void ∗ data=NULL ,i n t s t e p=CV AUTOSTEP ) ;

Por ejemplo,

double a [ ] = { 1 , 2 , 4 ,5 , 6 , 7 ,9 , 10 , 12 } ;

CvMat Ma;cv In i tMatHeade r (&Ma, 3 , 3 , CV 64FC1 , a ) ;



Matrices : data types

CV_<bit_depth>(S|U|F)C<numero_de_canales>

S = entero signado

U = entero no signado

F = flotante

Ejemplos :

CV_8UC1 : 1 canal de octetos no signados.

CV_32FC2: 2 canales de flotantes.



Matrices : data types

Cuidado al checar el tipo : el campo “type” lleva muchos flagsademas del de tipo (por ejemplo para indicar que no es contigua enmemoria). Usar las macros correspondientes :

#define CV_MAT_TYPE(flags) ((flags) & CV_MAT_TYPE_MASK)

Verlas todas en cxtypes.h



Matrices : acceder al elemento i,j (1)

Usar las funciones:

void cvSet2D ( CvArr∗ a r r , i n t i , i n t j , CvSca l a r v ) ;void cvSetReal2D ( CvArr∗ a r r , i n t i , i n t j , double v a l u e ) ;

Seguro pero poco eficiente.




Usar las funciones:

void cvmSet ( CvMat∗ mat , i n t row , i n t co l , double v a l ) ;double cvmGet ( const CvMat∗ mat , i n t row , i n t c o l ) ;

Funcciona solo para matrices de tipo flotante (float/double) peroesta mas rapido que cvSetReal2D : esta inline, no hace tantasverificaciones




Acceso directo:

CvMat∗ M = cvCreateMat (4 , 4 , CV 32FC1 ) ;i n t s t e p = M−>s t e p / s i z eo f ( f l o a t ) ;f l o a t ∗ data = M−>data . f l ;

( data+i ∗ s t e p ) [ j ] = 3 . 0 ;

Aun mas rapido pero cuidado (paso y limites) !




Acceso en un ciclo:

CvMat∗ M = cvCreateMat (400 ,400 , CV 32FC1 ) ;i n t s t e p = M−>s t e p / s i z eo f ( f l o a t ) , i , j ;f l o a t ∗ data ;

f o r ( i =0; i<M−>rows ; i++) {data = M−>data . f l+i ∗ s t e p ;f o r ( j =0; j<M−>c o l s ; j++) {

∗( data++) = j ∗ i− i ;}

}

Aun mas rapido, pero tambien cuidado.




Usar macros definidas ya :

#def ine CV MAT ELEM PTR FAST(mat , row , co l , p i x s i z e )\( a s s e r t ( ( unsigned ) ( row)<(unsigned ) ( mat ) . rows &&\

( unsigned ) ( c o l )<(unsigned ) ( mat ) . c o l s ) ,\(mat ) . data . p t r+( s i z e t ) ( mat ) . s t e p ∗( row)+( p i x s i z e )∗ ( c o l ) )

#def ine CV MAT ELEM( mat , e lemtype , row , c o l )\(∗ ( e l emtype ∗)CV MAT ELEM PTR FAST(mat , row , co l ,\

s i z eo f ( e l emtype ) ) )



Imagenes

typedef s t ruc t I p l Imag e {i n t nS i z e ; /∗ s i z e o f ( I p l Image ) ∗/i n t ID ; /∗ v e r s i o n (=0)∗/i n t nChanne l s ; /∗ 1 ,2 ,3 or 4 ∗/i n t depth ; /∗ depth i n b i t s ∗/i n t dataOrder ; /∗ 0 ( i n t e r l . ) , 1 ( sep . ) ∗/i n t o r i g i n ; /∗ 0 ( t− l . ) , 1 (b− l . ) ∗/i n t width ; /∗ image width ∗/i n t h e i g h t ; /∗ image h e i g h t ∗/s t ruc t I p lRO I ∗ r o i ; /∗ image ROI ∗/i n t imageS i ze ; /∗ data s i z e i n by t e s ∗/char ∗ imageData ; /∗ a l i g n e d data ∗/i n t widthStep ; /∗ row s i z e i n by t e s ∗/char ∗ imageDataOr ig in ; /∗ ” r e a l ” data ∗/

} I p l Image ;,

J.B. Hayet OpenCV parte 1, Agosto 2007 30 / 72


Imagenes

Cuidado : por default, la representacion de las imagenes color es detipo BGR, 24 bits (mientras es RGBA, 32 bits en LTI-Lib, porejemplo).



Imagenes

Creacion de imagenes :

I p l Image ∗ cvCreate Image ( CvS ize s i z e , i n t depth ,i n t channe l s ) ;

Liberacion de la memoria :

cvRe l ea se Image ( I p l Image ∗∗ image ) ;



Imagenes : usar datos externos

Inicializacion de headers de imagenes :

I p l Image ∗ c v I n i t ImageHeade r ( I p l Image ∗ image ,CvS ize s i z e , i n t depth ,i n t channe l s , i n t o r i g i n ,i n t a l i g n ) ;



Imagenes : depth

IPL_DEPTH_8U - unsigned 8-bit integers

IPL_DEPTH_8S - signed 8-bit integers

IPL_DEPTH_16U - unsigned 16-bit integers



IPL_DEPTH_32F - single precision floating-point numbers

IPL_DEPTH_64F - double precision floating-point numbers



Imagenes : ejemplos

// Re s e r v a r una imagen de 1 cana l de o c t e t o sI p l Image ∗ img1=cvCreate Image ( c vS i z e (640 ,480) ,

IPL DEPTH 8U , 1 ) ;// Re s e r v a r una imagen de 3 c a n a l e s de f l o t a n t e sI p l Image ∗ img2=cvCreate Image ( c vS i z e (640 ,480) ,

IPL DEPTH 32F , 3 ) ;. . .c vRe l ea se Image (&img1 ) ;cvRe l ea se Image (&img2 )



Imagenes : acceder al elemento i,j (1)

Igual a matrices:

void cvSet2D ( CvArr∗ a r r , i n t i , i n t j , CvSca l a r v ) ;

Seguro pero poco eficiente.




Por el apuntador hacia lost datos:

I p l Image ∗ img=cvCreate Image ( c vS i z e (320 ,240) ,IPL DEPTH 8U , 1 ) ;

( ( uchar ∗ ) ( img−>imageData+i ∗ img−>widthStep ) ) [ j ]=23;

Eficiente pero menos seguro. Recuerda que imageData es de tipochar * incluso si los datos son flotantes.




Existe una macro

#def ine CV IMAGE ELEM( image , e lemtype , row , c o l )\( ( ( e l emtype ∗ ) ( ( image)−>imageData+\( image)−>widthStep ∗( row ) ) ) [ ( c o l ) ] )




Puede ser interesante encapsular la estructura IplImage en una clasetemplate C++ y escribir los equivalentes de cvmSet, cvmGet(inline...), definiendo como operador [] el acceso a las lineas.

/∗∗∗ Get row∗/

i n l i n e T∗ op e r a t o r [ ] ( const i n t rowIndx ) const {return ( (T ∗ ) ( img−>imageData+rowIndx ∗ img−>widthStep ) ) ;} ;/∗∗∗ Get p i x e l v a l u e∗/

i n l i n e T& at ( i n t i , i n t j ) const {return (∗ t h i s ) [ i ] [ j ] ;} ;



Imagenes : ROI

Concepto fundamental en varias aplicaciones

La mayoria de las funciones de OpenCV los toman en cuenta :procesamiento solo en esas areas

Usa el campo roi de la estructura IplImage y se manipula con

void cvSetImageROI ( I p l Image ∗ image , CvRect r e c t ) ;CvRect cvGetImageROI ( const I p l Image ∗ image ) ;



Imagenes : conversion

Para cambiar una imagen de un espacio de color a otro:

void cvCvtCo lo r ( const CvArr∗ s r c , CvArr∗ dst , i n t cod ) ;

El code tiene la forma:

CV_<src_color_space>2<dst_color_space>

Los espacios soportados : RGB; BGR; HSV; XYZ; YCrCb; GRAY;HLS; Lab; Luv; Bayer



Arrays

typedef void CvArr ;

Tipo de array generico (Matriz o Imagen) : usado principalmentecomo apuntador, en parametros de funciones que pueden manejardiferentes tipos.



Imagenes a matrices y vice-versa

Funciones rellenando un header para usar imagen como matriz (o alreves)

CvMat∗ cvGetMat ( const CvArr∗ a r r , CvMat∗ header ,i n t ∗ c o i=NULL , i n t allowND =0);

I p l Image ∗ cvGetImage ( const CvArr∗ a r r ,I p l Image ∗ image heade r ) ;



Clonar imagenes/matrices

I p l Image ∗ cvClone Image ( const I p l Image ∗ image ) ;CvMat∗ cvCloneMat ( const CvMat∗ mat ) ;

Alocacion y copia de estructuras (no olvidar que liberar el espaciocorrespondiente !)



Copiar imagenes/matrices

void cvCopy ( const CvArr∗ s r c , CvArr∗ dst ,const CvArr∗ mask=NULL ) ;

Copia de estructuras (supone que la estructura de destinacion estareservada)



Extraer un canal entre varios

void c v S p l i t ( const CvArr∗ s r c , CvArr∗ dst0 , CvArr∗ dst1 ,CvArr∗ dst2 , CvArr∗ ds t3 ) ;

Ejemplo : extraer la componente de rojo en una imagen color

c v S p l i t ( img , r , g , b ,NULL ) ;



Cambiar la forma de imagenes/matrices

CvMat∗ cvReshape ( const CvArr∗ a r r , CvMat∗ header ,i n t new cn , i n t new rows =0);

Permite por ejemplo representar los datos de una matriz m × n enun vector 1×mn :

CvMat∗ mat = cvCreatemat (10 ,20 , CV 32FC1 ) , vec ;cvReshape (mat ,&vec , 0 , 1 ) ;



Usar sub-matrices de una matriz/imagen

CvMat∗ cvGetSubRect ( const CvArr∗ a r r , CvMat∗ submat ,CvRect r e c t ) ;

CvMat∗ cvGetRow ( const CvArr∗ a r r , CvMat∗ submat ,i n t row ) ;

CvMat∗ cvGetCo l ( const CvArr∗ a r r , CvMat∗ submat ,i n t c o l ) ;

Usa un header ya reservado, con los datos de la matriz/imagenoriginal.



Sequences

Es un ejemplo de estructura dinamica, usa entonces lasestructuras de CvMemStorage para la memoria

Implementa una deque

Si C++, tal vez mejor usar las estructuras de la STL


Programar con OpenCV

Outline






GUI

Implementacion de bajo nivel dependiendo del tipo de OS (ex:GTK para Linux) pero interfaz comun

Ventana definida por su nombre (cadenas de caracteres) :

i n t cvNamedWindow( const char∗ name ) ;void cvMoveWindow ( const char∗ name , i n t x , i n t y ) ;



GUI

Visualizar una imagen:

void cvShowImage ( const char∗ name , const CvArr∗ im ) ;

Esperar un click:

i n t cvWaitKey ( i n t de l a y =0);



GUI : trackbar

Visualizar un parametro y asociar una funcion de callback a suscambios:

i n t cvCrea t eTrackba r ( const char∗ t rackbar name ,const char∗ window name ,i n t ∗ va lue , i n t count ,CvTrackba rCa l l back on change ) ;



GUI : dibujar

Funciones varias para dibujar rectangulos, circulos, lineas. . .



Manejar errores

Sistema de macros incluidos en OpenCV para hacer funcionesmanejando errores

/∗ Ra i s e s an e r r o r w i t h i n the c u r r e n t con t e x t ∗/#def ine CV ERROR( Code , Msg ){

c vE r r o r ( ( Code ) , cvFuncName , Msg , F ILE , L INE ) ;EXIT ;

}

Ejemplo:

CV ERROR( CV StsBadArg , ” I n p u t a r r a y not v a l i d ” ) ;



Imagen y vıdeo I/O (1)

Cargar una imagen:

I p l Image ∗ cvLoadImage ( const char∗ f i l e name ,i n t f l a g s=CV LOAD IMAGE COLOR ) ;

Ejemplo:

I p l Image ∗ img=0;img=cvLoadImage ( f i l eName ) ;i f ( ! img )p r i n t f ( ”Could not l oad f i l e : %s \n” , f i l eName ) ;




Salvar una imagen:

i n t cvSaveImage ( const char∗ f i l e name ,const CvArr∗ image ) ;

Formatos soportados : JPEG, PNG, PNM, BMP, TIFF




Cargar imagenes a partir de un archivo video:

CvCapture ∗ c vC r e a t e F i l eC ap t u r e ( const char∗ f i l e n ame ) ;i n t cvGrabFrame ( CvCapture∗ cap tu r e ) ;I p l Image ∗ cvRe t r i e v eF rame ( CvCapture ∗ cap tu r e ) ;

Ejemplo:

CvCapture ∗ cap tu r e = cvCaptureFromAVI ( ” i n f i l e . a v i ” ) ;I p l Image ∗ img = 0 ;i f ( ! cvGrabFrame ( cap tu r e ) ){ // Capture

p r i n t f ( ”Could not grab a frame \n” ) ;e x i t ( 0 ) ;

}img=cvRe t r i e v eF rame ( cap tu r e ) ; // R e t r i e v e the frame




Cargar imagenes a partir de una camara:

CvCapture ∗ cvCreateCameraCapture ( i n t i n d e x ) ;i n t cvGrabFrame ( CvCapture∗ cap tu r e ) ;I p l Image ∗ cvRe t r i e v eF rame ( CvCapture ∗ cap tu r e ) ;

Ejemplo:

CvCapture ∗ cap tu r e = cvCaptureFromCAM ( 0 ) ;I p l Image ∗ img = 0 ;i f ( ! cvGrabFrame ( cap tu r e ) ){ // Capture

p r i n t f ( ”Could not grab a frame \n” ) ;e x i t ( 0 ) ;

}img=cvRe t r i e v eF rame ( cap tu r e ) ; // R e t r i e v e the frame



Algebra lineal (1)

La mayoria de esas funciones se aplican sobre CvArr (matricese imagenes)

Muchas de las funciones de algebra lineal imponen restriccionessobre el tipo de matriz en salida



Algebra lineal (2)

void c vConve r tS ca l e ( const CvArr∗ s r c , CvArr∗ dst ,double s c a l e =1,double s h i f t =0);

Aplica elemento por elemento una multiplicacion por una escala yuna adicion con una constante:

dst[i , j ] = src[i , j ] ∗ scale + shift



Algebra lineal (3)

Adicion, multiplicacion, operaciones elemento a elemento :

void cvAdd ( const CvArr∗ s r c1 , const CvArr∗ s r c2 ,CvArr∗ dst , const CvArr∗ mask=NULL ) ;

void cvMul ( const CvArr∗ s r c1 , const CvArr∗ s r c2 ,CvArr∗ dst , double s c a l e =1);

void cvMax ( const CvArr∗ s r c1 , const CvArr∗ s r c2 ,CvArr∗ ds t ) ;

Las matrices de entrada tienen que ser de mismo tipo y mismotamano. Atencion, cvMul es la multiplicacion elemento porelemento, no la multiplicacion de matriz !



Algebra lineal (4)

Estadısticas sobre vectores:

CvSca l a r cvSum( const CvArr∗ a r r ) ;CvSca l a r cvAvg ( const CvArr∗ a r r ,

const CvArr∗ mask=NULL ) ;void cvMinMaxLoc ( const CvArr∗ a r r ,

double∗ min va l , double∗ max val ,CvPoint ∗ min=NULL , CvPoint ∗ max=NULL ,const CvArr∗ mask=NULL ) ;



Algebra lineal (5)

Operadores clasicos sobre matrices : transposicion, determinante,trace, inversion.Ejemplo:

c vConve r tS ca l e ( Jacob ian , Jacob ian , s c ) ;cvMulTransposed ( Jacob ian , JJ1 , 1 ) ; // JJ = JˆT∗JcvCopy ( JJ1 , JJ2 ) ;f o r ( i n t l =0; l <8; l++) { // Add lambda I to JJ

cvmSet ( JJ1 , l , l , cvmGet ( JJ1 , l , l )+lambda1 ) ;cvmSet ( JJ2 , l , l , cvmGet ( JJ2 , l , l )+lambda2 ) ;

}cvGEMM( Jacob ian , we ights ,−1 ,NULL, 0 , b ,CV GEMM A T ) ;

c vSo l v e ( JJ1 , b , dq ) ; // So l v e f o r lambda 1c vConve r tS ca l e ( dq , dq , s c ) ;cvAdd ( qcur , dq , qPost1 ) ;



Algebra lineal (6)

Caso de la multiplicacion de matriz : funcion mas generica

void cvGEMM( const CvArr∗ s r c1 , const CvArr∗ s r c2 ,double a lpha ,const CvArr∗ s r c3 , double beta ,CvArr∗ dst , i n t tABC=0 ) ;

La multiplicacion es de forma

dst = alpha ∗ op(src1) ∗ op(src2) + beta ∗ op(src3)

donde op(X ) es X o XT , dependiendo de tABC, que es 0 ocombinacion de

CV_GEMM_A_T - transposicion de src1

CV_GEMM_B_T - transposicion de src2

CV_GEMM_C_T - transposicion de src3



Un ejemplo sencillo (1)

#inc l u d e <cv . h> // I n c l u d e s e s e n c i a l e s#inc l u d e <h i g h gu i . h>#inc l u d e <math . h>

I p l Image ∗ image ,∗ imcopy ;CvPoint c e n t e r ;double lambda ;

i n t main ( i n t argc , char ∗∗ a rgv ) {image = argc==2 ? cvLoadImage ( a rgv [ 1 ] ) : 0 ; // Carga imageni f ( ! image ) r e t u r n −1;imcopy= cvClone Image ( image ) ; // Clone o f imagei n t d i s t o r t c o e f f ;cvNamedWindow( ” D i s t o r t e d ” , 1 ) ;c vCrea t eTrackba r ( ” D i s t o r t i o n ” , ” D i s t o r t e d ” , // Crea te TrackBar

&d i s t o r t c o e f f , 100 , d i s t o r t ) ; // ’ d i s t o r t ’ c a l l e d

cvShowImage ( ” D i s t o r t e d ” , image ) ; // Show imagecvWaitKey ( 0 ) ;r e t u r n 0 ;

}




vo id d i s t o r t ( i n t f a c t ) {// D i s t o r t i o n f a c t o rlambda= 0.0000001∗ f a c t ;f o r ( i n t i =0; i<image−>h e i g h t ; i++)

f o r ( i n t j =0; j<image−>width ; j++) {uchar ∗ pt2= &CV IMAGE ELEM( imcopy , uchar , i , j ∗3 ) ;i n t u , v ; d i s t o r t P o i n t ( i , j , u , v ) ;i f (u>=0 && v>=0 && u<image−>h e i g h t && v<image−>width ) {

uchar ∗ pt1= &CV IMAGE ELEM( image , uchar , u , v ∗3 ) ;pt2 [ 0 ] = pt1 [ 0 ] ; pt2 [ 1 ] = pt1 [ 1 ] ; pt2 [ 2 ] = pt1 [ 2 ] ;

} e l s e {pt2 [ 0 ] = 0 ; pt2 [ 1 ] = 0 ; pt2 [ 2 ] = 0 ;

}}

cvShowImage ( ” D i s t o r t e d ” , imcopy ) ;} ;




vo id d i s t o r t P o i n t ( i n t i , i n t j , i n t &u , i n t &v ) {double dx=j−c e n t e r . x ; double dy=i−c e n t e r . y ;double r = dx∗dx+dy∗dy ; double f a c= (1+lambda∗ r ) ;u = c en t e r . y+ i n t (.5+ f a c ∗dy ) , v = c en t e r . x+ i n t (.5+ f a c ∗dx ) ;

} ;









Exercicios

Escribir programas para :1 Cargar una imagen cualquiera y, para cada pixel, cambiar el rojo

por el verde y viceversa. Visualizar la imagen antes y despues deeste procesamiento.

2 Cargar una imagen cualquiera y (sin usar las funciones yahechas, solo con for) calcular su derivada en la direction x .

3 Cargar una imagen cualquiera y dibujar con flechitas el campode vectores unitarios (u, v) siguiente (p.e. cada 20 pixeles) :

f (x , y) = x(1−4y); g(x , y) = x2; u =f√

(f 2 + g 2); v =

g√(f 2 + g 2)

;

4 Cargar una video (de preferiencia escena estatica con un pocode movimiento); considerar las imagenes de las 20 ultimasframes : determinar su media y substraerla a la imagen actual.Visualizar el resultado.



To be continued !

Seguida en la proxima sesion de repaso.


Documents

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