Новосибирский Государственный Университет
Опубликован: 20.08.2013 | Доступ: свободный | Студентов: 842 / 27 | Длительность: 14:11:00
Самостоятельная работа 1:

Сборка и установка библиотеки OpenCV. Использование библиотеки в среде Microsoft Visual Studio

< Лекция 5 || Самостоятельная работа 1: 12345678910 || Самостоятельная работа 2 >
Аннотация: В работе предлагается описание возможных способов сборки и установки библиотеки OpenCV. Приводится последовательность действий, которые необходимо выполнить для настройки среды Microsoft Visual Studio при разработке приложений с использованием функций библиотеки. Далее рассматриваются некоторые элементарные операции обработки изображений, решается задача выделения контуров объекта и разрабатывается приложение с целью освоения этих элементарных операций. Описываются некоторые операции работы с видеоданными, рассматривается задача видеодетектирования лиц с использованием классификатора Хаара. Разрабатывается приложение, которое демонстрирует применение некоторых функций работы с видео, а также реализации указанного детектора, входящей в состав библиотеки OpenCV.

Презентацию к лекции Вы можете скачать здесь.

Дополнительные материалы Вы можете скачать здесь.

Введение

Все видимое может быть также неувиденным, однако остается все же обнаруживаемым.

Эдмунд Гуссерль

В настоящее время при решении многих практических задач используются системы компьютерного зрения (системы видеонаблюдения, управления процессами, организации информации и др.). OpenCV (Open Source Computer Vision Library) [1, 2] является одной из наиболее популярных библиотек компьютерного зрения с открытыми исходными кодами, в состав которой входит большое количество функций обработки изображений и видео в реальном времени. Библиотека реализована на языках C/C++, имеются обертки для вызова функций из языка Python, также существует кроссплатформенные .NET-обертки в составе EmguCV [3], позволяющие работать с OpenCV из C#, VB, VC++, IronPython и других языков платформы .NET. Нельзя не отметить, что в настоящее время активно развивается Java-интерфейс в связи с портированием библиотеки на мобильные платформы. Разработчики обеспечивают стабильную работу на базе операционных систем семейства Windows, Linux, MacOS, Android и iOS. Характерной особенностью OpenCV является модульность архитектуры, которая предполагает наличие нескольких статических или динамических библиотек. На данный момент доступно около двух десятков модулей, в частности, наиболее используемыми являются:

  1. core – модуль, содержащий объявление всех структур данных, включая базовую структуру для представления многомерного массива Mat и функции работы с ней.
  2. imgproc – модуль обработки изображений, который включает в себя линейную и нелинейную фильтрацию, геометрические преобразования изображений (в частности, масштабирование), преобразования цветовых пространств и т.д.
  3. highgui – модуль, позволяющий отображать рабочие изображения, проигрывать видео и создавать простые интерфейсы управления.
  4. ml – модуль, содержащий реализацию некоторых алгоритмов машинного обучения.
  5. objdetect – модуль детектирования объектов (в частности, содержит реализацию детектора Виолы-Джонса или классификатора Хаара [18] и алгоритма детектирования объектов 20 разных классов (машина, человек, автобус и др.) Latent SVM [19]).
  6. gpu – gpu-реализации некоторых алгоритмов, которые реализованы на центральном процессоре в других модулях.
  7. video – модуль анализа видео, включающий функции оценивания движения на видео, вычитания фона и слежения за объектами на последовательности кадров видеопотока.
  8. features2d – модуль выделения и сопоставления особых точек на изображениях.

В настоящей работе предполагается продемонстрировать использование некоторых базовых функций. Также подробно описать этап предварительной подготовки программной инфраструктуры с целью последующего использования библиотеки OpenCV на базе операционной системы Windows в среде Microsoft Visual Studio.

1. Методические указания

1.1. Цели и задачи работы

Цель данной работы – рассмотреть технические этапы подготовки инфраструктуры и продемонстрировать использование базовых функций библиотеки OpenCV на простых практических примерах.

Данная цель предполагает решение следующих задач:

  1. Сборка и установка библиотеки OpenCV [1, 2] с использованием инсталлятора и из исходных кодов.
  2. Настройка среды Microsoft Visual Studio с целью использования библиотеки при разработке C/C++ приложений.
  3. Разработка приложения для определения контуров объектов, демонстрирующего применение некоторых базовых операций обработки изображений [20, 22]: загрузка и сохранение изображений, конвертирование цветового пространства, бинаризация изображения, выделение контуров объекта.
  4. Разработка приложения для демонстрации базовых операций обработки видео на примере задачи детектирования лиц с помощью классификатора Хаара [18].

1.2. Структура работы

В работе предлагается описание возможных способов сборки и установки библиотеки OpenCV. Приводится последовательность действий, которые необходимо выполнить для настройки среды Microsoft Visual Studio при разработке приложений с использованием функций библиотеки. Далее рассматриваются некоторые элементарные операции обработки изображений, решается задача выделения контуров объекта и разрабатывается приложение с целью освоения этих элементарных операций. Описываются некоторые операции работы с видеоданными, рассматривается задача видеодетектирования лиц с использованием классификатора Хаара. Разрабатывается приложение, которое демонстрирует применение некоторых функций работы с видео, а также реализации указанного детектора, входящей в состав библиотеки OpenCV.

1.3. Тестовая инфраструктура

Вычислительные эксперименты проводились с использованием следующей инфраструктуры (табл. 6.1).

Таблица 6.1. Тестовая инфраструктура
Операционная система Microsoft Windows 7
Среда разработки Microsoft Visual Studio 2010
Библиотека TBB Intel® Threading Building Blocks 3.0 for Windows, Update 3 (в составе Intel® ParallelStudio XE 2011 SP1)
Библиотеки OpenCV Версия 2.4.2

1.4. Рекомендации по проведению занятий

При выполнении данной лабораторной работы рекомендуется следующая последовательность действий:

  1. Напомнить вводную информацию о том, что такое компьютерное зрение, и какие основные задачи решаются средствами компьютерного зрения.
  2. Выполнить обзор основных модулей библиотеки OpenCV, рассмотреть назначение и возможности каждого модуля.
  3. Рассмотреть и продемонстрировать основные способы установки библиотеки OpenCV на системы с ОС семейства Windows.
  4. Продемонстрировать последовательность действий, которые необходимо выполнить для создания и настройки консольного C/C++ проекта в среде Microsoft Visual Studio, чтобы подключить возможность использования библиотеки OpenCV.
  5. Рассмотреть постановку и алгоритм решения задачи выделения контуров объекта на статическом изображении.
  6. Рассмотреть базовые функции обработки изображений библиотеки OpenCV и разработать приложение для выделения контуров объекта на статическом изображении.
  7. Рассмотреть постановку задачи детектирования лиц на видео, привести схему решения данной задачи посредством классификатора Хаара.
  8. Объяснить базовые функции работы с видеопотоком, входящие в состав OpenCV, и разработать приложение, которое позволяет детектировать лица на видео с использованием классификатора Хаара, реализованного в OpenCV. Предполагается, что видео может быть получено из файла или с веб-камеры.
< Лекция 5 || Самостоятельная работа 1: 12345678910 || Самостоятельная работа 2 >
Александра Максимова
Александра Максимова

При прохождении теста 1 в нем оказались вопросы, который во-первых в 1 лекции не рассматривались, во-вторых, оказалось, что вопрос был рассмаотрен в самостоятельно работе №2. Это значит, что их нужно выполнить перед прохождением теста? или это ошибка?
 

Алена Борисова
Алена Борисова

В лекции по обработке полутоновых изображений (http://www.intuit.ru/studies/courses/10621/1105/lecture/17979?page=2) увидела следующий фильтр:


    \begin{array}{|c|c|c|}
    \hline \\
    0 & 0 & 0 \\
    \hline \\
    0 & 2 & 0 \\
    \hline \\
    0 & 0 & 0 \\
    \hline 
    \end{array} - \frac{1}{9} \begin{array}{|c|c|c|}
    \hline \\
    0 & 0 & 0 \\
    \hline \\
    0 & 1 & 0 \\
    \hline \\
    0 & 0 & 0 \\
    \hline 
    \end{array}

В описании говорится, что он "делает изображение более чётким, потому что, как видно из конструкции фильтра, в однородных частях изображение не изменяется, а в местах изменения яркости это изменение усиливается".

Что вижу я в конструкции фильтра (скорее всего ошибочно): F(x, y) = 2 * I(x, y) - 1/9 I(x, y) = 17/9 * I(x, y), где F(x, y) - яркость отфильтрованного пикселя, а I(x, y) - яркость исходного пикселя с координатами (x, y). Что означает обычное повышение яркости изображения, при этом без учета соседних пикселей (так как их множители равны 0).

Объясните, пожалуйста, как данный фильтр может повышать четкость изображения?