＜紙＞さんＬｏＧ

GSL Shell／OpenCV 学習：cvFitEllipse2 は正常

2017-07-22 ： PCクリニック

Python、C言語、Perl、グルコサミン、Firefox

前(2017-07-21)の記事「GSL Shell／OpenCV 学習：cvFitEllipse2」では、
“cvFindContours”と“cvFitEllipse2”の２段階の結果が変だったので、
どちらで異常となっているのか？
判別のために、“cvFitEllipse2”について確認してみた。

参考サイトとして、
「ランダムな点列を包含する矩形 - OpenCV.jp」で、
“2次元座標列の生成”＝cvSeqPushを学習した。

頑張って書いてみた：

---- GSL Shell コード
cv2 = require'cv2'
ffi.cdef[[
   /****************************/
   /*  不足分の関数宣言を記述  */
   /****************************/
]]
storage = cv2.cvCreateMemStorage( 0 )

points = cv2.cvCreateSeq(  12,  -- /* CV_32SC2 : CV_SEQ_ELTYPE_POINT */
                       56, -- /*  sizeof(CvSeq)  */
                       8,  -- /*  element size : int 2つ分 */
                       storage -- /* the container storage */
                      )
X=ffi.new('int32_t[8]', 35, 46, 48, 39, 26, 21, 26, 35 )
Y=ffi.new('int32_t[8]', 22, 26, 43, 51, 50, 40, 28, 23 )
P1=ffi.new('CvPoint')

for i=0,7 do
   P1.x=X[i];  P1.y=Y[i]
   _ = cv2.cvSeqPush( points, P1 )
end

ell = cv2.cvFitEllipse2( points )

これで得られた ell＝CvBox2D型
で確認した“中心点”“２つの径”“角度”は正しそう。

とすると、cvFindContours処理が問題？

本日はここまで。

Lua ( GSL Shell ) / OpenCV 学習は続く。

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170616

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GSL Shell／OpenCV 学習：cvFitEllipse2

2017-07-21 ： PCクリニック

Python、C言語、Perl、グルコサミン、Firefox

このところ、Python プログラムを“GSL Shell”に移植している。

その中で“楕円フィッティング”の処理コードが出てきた。

当時の“Python”版については、
一昨年８月(2015-08-18)の記事：
「Python／OpenCV 学習：cv2.fitEllipse」で書いた如く、・・・

（１）cv2.findContoursによって、画像内のコンター(群)を求める。

（２）各コンター cnt に対して、cv2.fitEllipseによって、
　　　　・中心座標
　　　　・２つの径
　　　　・角度(X軸開始、時計回り)
　　　を求める。

と云う手順で、実際のコード(例)は：

#### Python コード
#### ・・・・・
#### Bimg ： 二値化済画像
_, contours, _ = cv2.findContours( Bimg, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE )

for m in range( len(contours) ):
   cnt = contours[m]
   ellipse = cv2.fitEllipse( cnt )
   # これで、中心点、２つの径、角度(時計回り)　を、実数値で得る

#### ・・・・・

の様。

これに対して“GSL Shell”では、
昨年３月(2016-03-26)の記事：
「GSL Shell 学習：“cv2.lua”モジュール自作」で書いた如く、
“OpenCV”のdll利用、即ち C 言語版を使う。

それから、
参考サイトとして、
「opencv.jp - OpenCV 計算幾何（Computational Geometory）サンプルコード」
の２番目の、
　　楕円のフィッティング cvFitEllipse2
　　求めた輪郭に対して，楕円をフィッティングする
の、
　　“サンプルコード”
も参考にし、

頑張って書いてみた：

---- GSL Shell コード
cv2 = require'cv2'
ffi.cdef[[
   /****************************/
   /*  不足分の関数宣言を記述  */
   /****************************/
]]
---- ・・・・・
storage = cv2.cvCreateMemStorage( 0 )
              contours=ffi.new( 'CvSeq*[1]' )
r = cv2.cvFindContours( Bimg, storage, contours, 88, 3, 2 )
                            it=ffi.new('CvTreeNodeIterator[1]')
cv2.cvInitTreeNodeIterator( it, contours[0], 3 )

while true do
      cnt = ffi.cast( 'CvSeq*', cv2.cvNextTreeNode( it ) )
   if cnt == nil then break end
   ell = cv2.cvFitEllipse2( cnt )
   -- この ell が CvBox 型データで、中心点等々を得られる。

---- ・・・・・

と云った感じ。

ところが、
何故か？２つの径、角度は合っている？
しかし、中心点がデタラメ？？？

頭を冷やして出直しダ。

本日はここまで。

Lua ( GSL Shell ) / OpenCV 学習は続く。

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170607-12

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Lua ( GSL Shell ) 学習：DLL 呼び出し

2017-07-19 ： PCクリニック

Python、C言語、Perl、グルコサミン、Firefox

このところ、Python プログラムを“GSL Shell”に移植している。

その中で“DLL 呼び出し”処理のコードが出てきた：

“MinGW”で自作した“Sub.dll”内の“Fun”関数を呼び出し実行するもの。

##### hogehoge.py ####
### inIMG 設定済み

import ctypes
import numpy as np
from PIL import Image

IN = Image.open( inIMG )
(xx, yy) = IN.size
INimg = np.array( IN.getdata(), np.uint8 ).reshape( ( yy, xx ) )

k_lib = ctypes.CDLL( 'Sub.dll' )            # dll 読み込み

iT = np.arange( 1, dtype=ctypes.c_ubyte )   # == 先ず属性を定義して、
iT = INimg                                  # == 代入する。

################# dll 内の Fun 関数実行：
k_lib.Fun( xx, yy, iT.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_ubyte)) )
##### ・・・・・

の様なコード

これ(DLL呼び出し)に関しては、
昨年４月(2016-04-20)の記事「Lua - dll 連携：コールバック処理」が
まとめ的なもの。

なので、上記“Python”コードは、
以下の様な“GSL Shell”コードに変換できる：

----- hogehoge.gsl -----
ffi.cdef[[
    typedef unsigned char  Byte;
    int Fun( int, int, Byte* );
]]
cv2 = require'cv2'
img = cv2.cvLoadImageM( charA(inIMG), 0 )
xx, yy = img.xx, img.yy

k_lib = ffi.load( 'Sub' )     -- dll 読み込み

----------------- dll 内の Fun 関数実行：
k_lib.Fun( xx, yy, img.Byte )
----- ・・・・・

ＯＫダ。

本日はここまで。

Lua ( GSL Shell ) / FFI 学習は続く。

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170531

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OpenCV 学習：画像サイズ変更

2017-07-17 ： PCクリニック

Python、C言語、Perl、グルコサミン、Firefox

このところ、Python プログラムを“GSL Shell”に移植している。

その中で“画像の拡大(２次元補間)”処理のコードが出てきた。

これに関しては、
昨年６月(2016-06-04)の記事「GSL Shell：２次元補間(interp2d)」で、
　　・・・・・
　　・・・・・
　　画像データに限定すると、“OpenCV”ではどうか？
　　「cvResize」でしょうか？
　　でも、いろいろ試してみたが結果がオカシイ？？？
　　・・・・・
　　・・・・・
と書いていた。

ここで、
改めて“OpenCV 2.4.13.2 documentation”を見てみた：
「void cvResize( ・・・ )」

void cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation=～ )

　　src - 入力Image
　　dst - 出力Image
　　interpolation -
　　　　INTER_NEAREST - ・・・
　　　　INTER_LINEAR - ・・・
　　　　INTER_CUBIC - ・・・
　　　　INTER_AREA - ・・・
　　　　INTER_LANCZOS4 - ・・・
とある。

そこで、念のためテストしてみた：

----- test_Resize.gsl -----
local cv2 = require'cv2'
-- 自作 'cv2.lua' に不足している宣言を追加
ffi.cdef[[
   void cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation );
]]
------------------------------------------
---------- GrayScale画像
-- 元データ
img=cv2.cvLoadImageM( 'Gray.tif', 0 )
xx, yy = img.xx, img.yy

-- 拡大データ領域
m = cv2.cvCreateMat( 2*yy, 2*xx, 0 )   -- 0：CV_8UC1

cv2.cvResize( img, m, 1 )   -- 1:INTER_LINEAR
cv2.cvSaveImage( 'outGray.tif', m, 0 )

------------------------------------------
---------- カラー画像
-- 元データ
img=cv2.cvLoadImageM( 'Color.png', 1 )
xx, yy = img.xx, img.yy

-- 拡大データ領域
m = cv2.cvCreateMat( 2*yy, 2*xx, 16 )   -- 16：CV_8UC3

cv2.cvResize( img, m, 1 )   -- 1:INTER_LINEAR
cv2.cvSaveImage( 'outColor.png', m, 0 )

これで出来ました。

過去記事ではなぜ出来なかったのかナ？？？

本日はここまで。

Lua ( GSL Shell ) / OpenCV 学習は続く。

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170602

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gnuplot 学習：極座標モード

2017-07-15 ： PCクリニック

Python、C言語、Perl、グルコサミン、Firefox

このところ、Python プログラムを“GSL Shell”に移植している。

その中で“ローズダイアグラム”描画処理があった。

これは、
過去記事：「Python 学習：polar_bar_chart」
そのもの？

過去記事：「ローズダイアグラムって何？」では、
　　・・・・・
　　・・・・・
　　「Gnuplot」では？
　　「レーダーチャート」のみ？
　　・・・・・
　　・・・・・
と書いていたが、・・・・・

改めて「gnuplot　極座標」で検索してみた

いろいろ見つかるが、・・・・・

ふと、
折線で、高さ？に相当する r をゼロにしたりして行たらどうなる？
そして、filledc パラメータを指定する。

これで出来るのではないか？

と云うことで、試してみた：

##### sample_polar.plt #####
$D << EOD
   4.99   0
   5     20   # 10-5+5
  15     20
  15.01   0
 114.99   0
 115     30   #120-5+5
 125     30
 125.01   0
 244.99   0
 245     30   #250-5+5
 255     30
 255.01   0
EOD
set terminal wxt size 400, 400
unset key
set polar
set angles degrees   # 0度は右方向で、反時計回り
set grid polar
unset xtics
unset ytics

set xrange [-31.5:31.5]
set yrange [-31.5:31.5]
unset border
plot $D w filledc lc rgb "red"

これで、
３方向に伸びた“ローズダイアグラム”と云える？

これで、行こう。

本日はここまで。

Lua / gnuplot 学習は続く。

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170605

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afxLua / winman 実用的な？応用例

2017-07-14 ： PCクリニック

Python、C言語、Perl、グルコサミン、Firefox

このところ、Python プログラムを“GSL Shell”に移植している。

その中で“WinPython 標準”の
win32api、win32com を使った処理コードが出てきた：

##### hogehoge.py
import win32api
import win32com.client
import string
###### ・・・・・
ww = raw_input( '6 int. number(xx,yy,x0,y0,d,th2)+[Ret]:' )
w  = ww.translate( string.maketrans( ',', ' ' ) )
v = w.split()
xx = int(v[0]);   yy = int(v[1]);   ###### ・・・・・

shell = win32com.client.Dispatch( 'WScript.Shell' )
shell.Run( 'notepad' )
win32api.Sleep(100)

###### ・・・・・
shell.SendKeys( '%d  %d  %d' % ( x, y, th2) )
shell.SendKeys( '{ENTER}' )

といった様なコード。

これなら、
過去記事：「afxLua / winman (続)」
と大差ない？

変換作業を行ってみた：

----- use_afxLua_winman.gsl -----
require'pl'
require'winman'

print( '6 int. number(xx,yy,x0,y0,d,th2):' )
ww = io.read()
w = string.gsub( ww, ',', ' ' )
v = stringx.split(w)
xx = v[1]+0;   yy = v[2]+0   ----- ・・・・・

os.execute( 'start notepad' )
              --  winman.sleep( 100 )  -- int_msec
b = winman.find{matchtitle=".+メモ帳$", wait=4000}

------ ・・・・・
winman.Send( string.format('%d  %d  %d' , x, y, th2 ) )
winman.Send( '{ENTER}' )

でどうかな？

良さそうダ。

本日はここまで。

GSL Shell / afxLua ライブラリの学習は続く。

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170601,05

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OpenCV 学習：画像群から .avi ファイル作成

2017-07-12 ： PCクリニック

Python、C言語、Perl、グルコサミン、Firefox

このところ、Python プログラムを“GSL Shell”に移植している。

その中で“画像群から .avi ファイル作成”処理コードが出てきた：

##### hogehoge.py
###### INdir, OTfile, fps は、設定済。

import  cv2

os.chdir(INdir);   flist=os.listdir('.');
img = cv2.imread( flist[0] );   os.chdir('..')
yy, xx, layers = img.shape

codec  = 'CVID'
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc( *codec )
video = cv2.VideoWriter( OTfile, fourcc, fps, ( xx, yy ) )

os.chdir( INdir )
for IN in flist:
   img = cv2.imread( IN )
   video.write( img )
os.chdir( '..' )

video.release()
#####

の様なコード。つまり、
“Python/OpenCV 学習：OpenCV 3.0 gold 導入”で書いた
“OpenCV”を使っている。

これなら、
“GSL Shell”に移植するのはほぼ“右から左”で出来る？

ここで、
気になるのは、

   codec  = 'CVID'
   fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc( *codec )

のところ。

Web検索で“参考サイト”を探してみた。

“OpenCV 3.0.0-dev documentation”の
「Creating a video with OpenCV」

“可変ブログ”の
「OpenCVのVideoWriterを使って画像から動画を作る。」
や
“tessy.org”の
「ビデオの出力 - AkiWiki」

これらを参考に、学習した。

以下のマクロが定義されている様ダ。

CV_FOURCC(c1,c2,c3,c4)   (((c1)&255) + (((c2)&255)<<8) + (((c3)&255)<<16) + (((c4)&255)<<24))

と云うことは、

codec  = 'CVID'
fourcc = ffi.cast( 'int32_t*', codec ) [0]

とすればイイ？

それで、頑張って移植してみた：

----- make_avi.gsl -----
------ INdir, OTfile, fps は、設定済。
--------------------------------------
cv2 = require'cv2'
ffi.cdef[[
   typedef struct CvSize{  int xx;  int yy;  } CvSize;
   void* cvCreateVideoWriter( const char* fname, int fourcc, double fps, CvSize frame_size, int is_color );
   int cvWriteFrame( void* writer, const IplImage* image );
   void cvReleaseVideoWriter( void** writer );
]]  ----- 上記の 'void*' は、正しくは 'CvVideoWriter*'

codec  = 'CVID'
fourcc = ffi.cast( 'int32_t*', codec ) [0]

require'pl'
flist=dir.getfiles( INDir )
img = cv2.cvLoadImageM( flist[1], 1 )   --- 'BGR' で読み込み
SZ=ffi.new( 'CvSize', img.xx, img.yy )

video = cv2.cvCreateVideoWriter( OTfile, fourcc, fps, SZ, 1 )

for z=1,#flist do
   img = cv2.cvLoadImage( flist[z], 1 )  -- IplImage のみ可(CvMat 不可)？
   cv2.cvWriteFrame( video, img )
end

cv2.cvReleaseVideoWriter( ffi.new( 'void*[1]', video ) )

で行けました。

本日はここまで。

Lua ( GSL Shell ) / OpenCV 学習は続く。

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170605

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OpenCV 学習：画像・回転変換処理

2017-07-10 ： PCクリニック

Python、C言語、Perl、グルコサミン、Firefox

このところ、Python プログラムを“GSL Shell”に移植している。

その中で、画像を回転する処理コードが出てきた：

##### hogehoge.py
r = 10                            # 回転角度 ( 反時計回りの“度”。実数可 )
Cp='C:/_kami_/convert';   vpb='-virtual-pixel black';   rr=str(0-r)

inF=INdir+'/'+fnm;   otF=OTdir+'/'+fnm
subprocess.call('%s %s -distort SRT %s %s %s' % (Cp, vpb, rr, inF, otF))
#####

つまり、
“Python”では“ImageMagick：画像形式変換ツール”の convert を使って、

convert -virtual-pixel black -distort SRT -10 <入力画像> <出力画像>

の様にして(例えば)10度回転変換を実行。
ここで、回転角度は(convertでは)時計回りなので、
反時計回りで実行したいので、負数にしている。

これをGSL Shellで行うには、
やはり「画像処理は、OpenCV で」でしょうか。

「OPenCV　画像　回転」で検索して、
「OpenCVの画像処理」
を見つけた。

このページの“４．画像回転”のコードを頂いた。

結果：

----- Rot.gsl -----
cv2 = require'cv2'
ffi.cdef[[
   typedef struct CvPoint2D32f{  float x;  float y;  } CvPoint2D32f;
   void cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation );
   CvMat* cv2DRotationMatrix( CvPoint2D32f center, double angle, double scale, CvMat* map_matrix );
   void cvWarpAffine( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* map_matrix );
   void cvGetQuadrangleSubPix( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* map_matrix );
]]----- 自作 'cv2.lua' に不足している宣言を追加

Pxy32F=ffi.new('CvPoint2D32f')
function  setPxy32F(x,y)  Pxy32F.x=x  Pxy32F.y=y  end

  -- // 入力画像読み込み
img = cv2.cvLoadImageM( 'sample.png', 1 )
xx, yy = img.xx, img.yy

  -- // 出力用領域
img2 = cv2.cvCreateMat( yy, xx, 16 )    -- CV_8UC3

  -- // 回転中心
setPxy32F( xx/2, yy/2 )

  -- // 回転角度(degree) ( 正：右回転 ／ 負：左回転 )
angle_deg = -30.0

  -- // スケーリング係数
scale = 1

  -- // 回転行列領域確保
rotationMat = cv2.cvCreateMat( 2, 3, 5 )   -- CV_32FC1

  -- // 回転行列設定
cv2.cv2DRotationMatrix( Pxy32F, angle_deg, scale, rotationMat )

  -- // 回転実行
cv2.cvWarpAffine( img, img2, rotationMat )

  -- // 画像出力
cv2.cvSaveImage( 'Rot_img.png', img2, 0 )

170603

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OpenCV 学習：GrayScale／'RGB' 変換

2017-07-08 ： PCクリニック

Python、C言語、Perl、グルコサミン、Firefox

このところ、Python プログラムを“GSL Shell”に移植している。

その中で、こんなコードが出てきた：

from  PIL import Image
img = Image.open( inp_tif )
img = img.convert( 'RGB' )
IMG = img.load()
##### IMG 加工
img.save( out_png )

これを作った頃は、“Pillow”だった？

それで、
この処理を“GSL Shell”で書くなら、やはり“OpenCV”ですネ：

cv2 = require'cv2'
img = cv2.cvLoadImageM( inp_tif, 1 )  -- 'BGR' で読み込む
----- img 加工
cv2.cvSaveImage( out_png, img, 0 )

の様に、読み込み時に変換する？

cvLoadImageM関数の第２引数：
　-1 ・・・ありのままに読み込む
　０・・・ GrayScale で読み込む
　１・・・ 'BRG'カラーで読み込む

ところが今回、今更ながら“OpenCV”では、
読み込み済み画像の色数変換が出来ることを知った。

void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int code );

なる関数が使えた。

それで、第３引数の“code”値については、

CV_BGR2BGRA =0
CV_RGB2RGBA = CV_BGR2BGRA
CV_BGRA2BGR = 1
CV_RGBA2RGB = CV_BGRA2BGR
CV_BGR2RGBA = 2
CV_RGB2BGRA = CV_BGR2RGBA
CV_RGBA2BGR = 3
CV_BGRA2RGB = CV_RGBA2BGR
CV_BGR2RGB = 4
CV_RGB2BGR = CV_BGR2RGB
CV_BGRA2RGBA = 5
CV_RGBA2BGRA = CV_BGRA2RGBA
CV_BGR2GRAY = 6               // カラーから白黒
CV_RGB2GRAY = 7
CV_GRAY2BGR = 8               // 白黒からカラー
CV_GRAY2RGB = CV_GRAY2BGR,
CV_GRAY2BGRA = 9
CV_GRAY2RGBA = CV_GRAY2BGRA
CV_BGRA2GRAY = 10
CV_RGBA2GRAY = 11
・・・・・

ですね。

そうすると、・・・・・

cv2 = require'cv2'
ffi.cdef[[
   void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int code );
]]
img = cv2.cvLoadImageM( inp_tif, 0 )  -- 白黒 で読み込む
-----
-----
img2 = cv2.cvCreateMat( img.yy, img.xx, 16 ) -- カラー画像領域確保 ( CV_8UC3 )
cv2.cvCvtColor( img, img2, 8 )               -- 色数変換
----- img2 加工
cv2.cvSaveImage( out_png, img2, 0 )

の様になる。

本日はここまで。

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170530,0603

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Lua ( GSL Shell ) / Penlight 学習：range 関数

2017-07-07 ： PCクリニック

Python、C言語、Perl、グルコサミン、Firefox

Python プログラムの“GSL Shell”への移植を行っている。
その作業で、“range 関数”が出てきた。

“Python”で云うところの“range”関数に関しては、
昨年２月(2016-02-09)の記事「GSL Shell 学習：fun 関数」で書いている。
　　・・・・・
　　・・・・・

local fun = require'fun'
for _, a in fun.range(3)   do  print(a)   end

　　・・・・・
　　・・・・・

だら、このところPenlightが気に入っていて、
調べてみたら、
案の定あった。

Pythonで、

for k in range( n ) :   # ～ #
### とか、
for k in range( i, j ) :   # ～ #

と記述する処は、

Lua ( GSL Shell )では、

require'pl'   ----- これ前提で、
for k in seq.range( 0, n-1 ) do   -- ～ --  end
--- とか、
for k in seq.range( i, j-1 ) do   -- ～ --  end

となる。

更なるPenlight学習で、・・・

plc = require'pl.comprehension'.new()
T = plc('x for x=1,10')()

とすることで、
配列 T は、 { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 }
となる。
なお、

plc = require'pl.comprehension'.new()
T = plc'x for x=1,10'()

と括弧は省略出来る。

更に更に、GSL Shellの“matrix”ベクトルも作れる：

plc = require'pl.comprehension'.new()
T = matrix.vec( plc'x for x=1,10'() )

と云った具合。

本日はここまで。

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170528,0605

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