2017年7月21日星期五

Visual Studio 編譯 OpenCV 3 的擴充 Contrib 函式庫

OpenCV 3.2.0 的擴充 Contrib 函式庫如何編譯與使用 (Visual Studio)

關於一般的使用可以參考站內文章：OpenCV 3.2.0 vc14 如何安裝在 Visual Studio 2017

OpenCV 從第三版開始就把一些函式庫拆出來放到 Contrib 上如果要使用要自己重新編一次整份，這個編譯CPU不好可能要不少時間。

站長編譯的 VS2017 版本載點如下；點擊安裝即可，會自動部屬環境變數。
站內連結 懶人包：http://charlottehong.blogspot.com/2017/12/opencv320-contrib.html

下載

記得版本就下對opencv341要對opencv341 contrib，另外 VS2017 多次改版 cmake 要跟著升級不然make出來的東西VS不能編譯，會一堆失敗。

我第一次使用的時候版本錯了，一直出現錯誤找不到原因

cmake 會彈出 error configuring process, project files may be invalid 的錯誤信息

出現這個八成是版本錯了或者是沒有使用圖形介面選路徑(這個應該是cmake的bug)

OpenCV：https://github.com/opencv/opencv

OpenCV_Contrib：https://github.com/opencv/opencv_contrib

版本從這裡選擇不要直接直接下

懶人包連結：

OpenCV：https://github.com/opencv/opencv/tree/3.4.1

OpenCV_Contrib：https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/3.4.1

如果有安裝 Git 可以直接打指令省下解壓縮時間與空間


git clone -b 3.4.1 https://github.com/opencv/opencv

git clone -b 3.4.1 https://github.com/opencv/opencv_contrib

沒有的話按右邊下載zip檔案下來把兩個都下載下來

下載 cmake

官方載點：https://cmake.org/download/

根據自己的作業系統選擇正確的版本

安裝的時候創建一下捷徑與環境變數

CMAKE

打開之後最上面兩個路徑，第一個是opencv的路徑，如果是用 git 下載的就是選到下載的解壓後的資料夾，如果是從官方下載的選到source資料夾；
第二個是編譯後的路徑，選到你喜歡能夠找到的位置即可，記得創個空資料夾包起來。

(圖中我是從git下載的，如果下載zip資料夾名會多版本號)

先按左下角configure，然後跳出要你選編譯器，選你正在用的版本；注意圖中有個Win64建議選64位元的，效能較佳。

這邊第一次可能會卡一下，第一次時需要從網路下載缺失的套件，記得連網。

找到，輸入你下載的 opencv_contrib 中的 modules。
注意這裡不能貼上路徑會出錯，一定要按右邊按鈕選路徑(可能是bug)。

然後再按一下 configure ，第二次如果會出錯，看一下上面提到的。
接著按一下 Generate 就完成了，右邊 Open Project 可以直接打開；如果你有多個 Visual Studio 最好手動打該正確的版本，按一下打開專案，然後再找到路徑內的專案打開，再來別急著自己按。

到此完成第一階段了，已經產生需要編譯的檔案了

編譯生成檔案

對著專案按右鍵重建方案，準備好在按這裡會編譯很久且途中不能反悔關不掉；我自己實測i7 4790K約15~20分、i5 4460會到1小時。

這裡我是使用Debug模式重建，如果你需要使用Release模式編譯OpenCV需要在這裡選擇；兩個都需要就要個別編譯一次！

建好之後檢查一下底下有沒有錯誤

最後對著INSTALL按下僅限專案->僅建置INSTALL

完成編譯了，只剩下使用。

如何使用 OpenCV

之後找到install這個資料夾，留這個即可剩下的都可以砍了

把名稱更改為 OpenCV320_VC15 放到C槽底下
再來下載兩個批次檔：https://mega.nz/#F!B993FSKJ!NZ2YRRUGSb9r4JQQyHslpw

把AddPath放到這裡來運行（這個只是新增bin到環境變數）

把CreatList放到這裡點兩下運行，會多出兩個文字文件，先把他打開放著。（這個只是取得這個資料夾內所有 .lib 檔名稱）
打開你 Debug 可以看到這裡的檔案每個檔名結尾都有一個d表示是Debug模式用的，沒有Debug是給Release用的，因為這裡還沒編譯打開查看會是空的。

專案的建設

先開一份空專案

貼上測試的代碼：

/**********************************************************
Name :
Date : 2016/05/29
By   : CharlotteHonG
Final: 2016/05/29
**********************************************************/
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char const *argv[]) {
    /* 畫布 */
    Mat img(270, 720, CV_8UC3, Scalar(56, 50, 38));
    /* 直線 */
    line(img, Point(20, 40), Point(120, 140), Scalar(255, 0, 0), 3);
    /* 實心方塊 */
    rectangle(img, Point(150, 40), Point(250, 140), Scalar(0, 0, 255), -1);
    /* 實心圓 */
    circle(img, Point(330, 90), 50, Scalar(0, 255, 0), -1);
    /* 空心橢圓 */
    ellipse(img, Point(460, 90), Size(60, 40), 45, 0, 360, Scalar(255, 255, 0), 2);
    /* 不規則圖形 */
    Point points[1][5];
    int x = 40, y = 540;
    points[0][0] = Point(0 + y, 50 + x);
    points[0][1] = Point(40 + y, 0 + x);
    points[0][2] = Point(110 + y, 35 + x);
    points[0][3] = Point(74 + y, 76 + x);
    points[0][4] = Point(28 + y, 96 + x);
    const Point* ppt[1] = { points[0] };
    int npt[] = { 5 };
    polylines(img, ppt, npt, 1, 1, Scalar(0, 255, 255), 3);
    /* 繪出文字 */
    putText(img, "Test Passed !!", Point(10, 230), 0, 3, Scalar(255, 170, 130), 3);
    /* 開啟畫布 */
    imshow("OpenCV Test By:Charlotte.HonG", img);
    waitKey(0);
    return 0;
}

修改屬性（先確認上方模式 Debug - x64 要是對的）

加入include目錄

加入lib目錄

加入lib檔案

目錄底下每個lib都要打上來（剛剛打開的文件夾可以一次複製全部）

然後就完成了

接下來你可以考慮把剛剛的模式改為Release模式在重新編譯一次；接著把檔案重新複製到C曹執行剛剛重複的步驟，就可以獲得兩個版本的檔案了，其中只需要注意引入的dll檔案，這裡我已經幫你把檔案清待分開了，在不同的模式輸入不同的清單即可。

其他補充 - 快速流程

下載指令替代
Cmake部分其實可以用指令替代
指令開啟專案 -> CTRL+SH+B -> 換Release版本在一次
對著 INSTALL 右鍵, J, B
install資料夾指令移動到C曹
指令配置bin環境變數

可以看參考這一篇，有做一半的流程
https://charlottehong.blogspot.tw/2018/03/opencv-341-contrib.html

2017年7月20日星期四

CMD 批次檔環境變數長度太長無法新增

CMD 批次檔環境變數太長超過 1024 怎麼辦

換個工具吧QuQ，這個真的很惱人。不過還好這個工具從Win7開始就有了不用太擔心支援性。

除非長度限制之外還有一個很討人厭的是，我一直找不到可查看使用者變數的方法，終於讓我找到了，這個指令可以查看使用者的環境變數！

你可以透過cmd 輸入 powershell 啟動，如果不想離開 cmd 就在命令前加上 powershell。比如新命令 Get-Command 則輸入 powershell Get-Command。然後有 " 前要加斜線。

powershell的批次檔結尾是.ps1

環境變數設置與查看

這兩個函式可以用來區別使用者變數與系統變數

你也可以簡化他們為”User”, “Machine”，稍後會看到。

查看環境變數

[environment]::GetEnvironmentVariable("PATH", "User")
[environment]::GetEnvironmentVariable("PATH", "Machine")

還有一個比較簡單的方法

$env:path

設置環境變數

警告，記得先儲存自己的環境變數！儲存方法如下，幫你存到桌面。

cd ~;[environment]::GetEnvironmentVariable("PATH", "User") > Desktop/PATH_User.txt
cd ~;[environment]::GetEnvironmentVariable("PATH", "Machine") > Desktop/PATH_Machine.txt

設置環境變數

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("PATH", $Env:Path + ";C:bin", "User")
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("PATH", $Env:Path + ";C:bin", "Machine")

這個黑科技可以擺脫2048限制了，不過環境變數還是有總長度限制，能省則省。
還有一點就是，他終於有防呆了！不會新增重複的，自動避免新增一樣的環境變數。

cmd批次檔寫法如下

@Echo Off
Title AddPath - By:Charlotte.HonG
:: Date :2016/05/28
:: Final :2017/07/20

::===========================================================
::確認是否為管理員權限
call :IsAdmin
set appPATH=%~dp0bin
powershell [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"PATH\", $Env:Path + \";%appPATH%;\", \"Machine\")
::===========================================================
Exit

:IsAdmin
@Echo Off
Reg.exe query "HKU\S-1-5-19\Environment"
If Not %ERRORLEVEL% EQU 0 (
  Cls
  Echo [權限不足] 需使用管理員權限開啟
  Pause & Exit
)
goto:eof

參考

使用 cmd or powershell 列出當前目錄檔案或特定副檔名

這裡提供cmd與powershell兩個方法，另外如果要在cmd下執行powershell命令在最前方加入powershell指令即可。

須注意日文檔名的儲存的txt檔案，程序要讀檔會比較麻煩，能不用就不要用比較好。

CMD

列出當前檔案

dir "*.lib"

輸出到文件

dir "*.lib" /b /on > "Lib_Lists.txt"

日文檔名使用 cmd /u /c dir /b /on >list.txt

移動文件

MOVE %FILENAME% %LISTPATH%

批次檔

獲得 指定目錄 lib資料夾內的所有 .lib 檔案清單，並儲存到 批次檔所在目錄

::@Echo Off
Title CreatList - By:Charlotte.HonG

set FILENAME="Lib_Lists.txt"
set FILEPATH="lib"
set LISTPATH=%~dp0

cd %FILEPATH%
dir *.lib /b /on > %FILENAME%
MOVE %FILENAME% %LISTPATH%

powershell

$file=Get-ChildItem -Recurse -include "*.lib"
set-content $file.name -path Lib_List.txt

日文檔名則在第二行結尾增加 -Encoding Unicode

2017年7月10日星期一

C++ 高斯模糊詳細解析與源代碼

圖片上的高斯模糊有種兩方式，一種是二維的遮罩一種是一維的，不過就算是一維的X方向做一次Y方向再做一次也是可以相等於二維的。

一維相對來說比較好做、比較好講，也可以稍微避免邊界的問題，這裡主題就已一維為主。

步驟

利用公式得出高斯矩陣
利用高斯矩陣做捲積

公式

參考一下維基百科的公式：維基百科高斯模糊

這個公式有兩個變數是可以決定的，r 與 sigma(那個圈圈)

// 高斯公式
float GauBlur::gau_meth(size_t r, float p) {
    float two = 2;
    float num = exp(-pow(r, two) / (two*pow(p, two)));
    num /= sqrt(two*M_PI)*p;
    return num;
}

sigma越大會越模糊，r 是指矩陣位置
在實際產生之前還要決定矩陣要設多大，這可以自己設定也可以用公式算

// 計算矩陣長度
int mat_len = ((p-0.8) / 0.3+1.0) * 2.0;

比如說我設定成 sigma=1.6 那麼算出來需要長度為 7 的矩陣，當然你也可以自己決定要幾個，越多也會越模糊。

高斯矩陣

決定好矩陣長度之後你就可以利用公式算出來了

公式 r =	3	2	1	0	1	2	3
高斯矩陣	0	1	2	3	4	5	6

如此得到高斯矩陣。
得出之後還要把他們規一化，7個加起來總和是1
作法很簡單，讓矩陣個別除以他們的總和就可以了

寫成代碼像這個樣子

// 高斯矩陣
vector<float> GauBlur::gau_matrix(float p){
    vector<float> gau_mat;
    // 計算矩陣長度
    int mat_len = ((p-0.8) / 0.3+1.0) * 2.0;
    if (mat_len % 2 == 0) {++mat_len;}
    // 一維高斯矩陣
    gau_mat.resize(mat_len);
    float sum=0;
    for(int i=0, j=mat_len/2; j < mat_len; ++i, ++j) {
        float temp;
        if(i) {
            temp = gau_meth(i, p);
            gau_mat[j] = temp;
            gau_mat[mat_len-j-1] = temp;
            sum += temp += temp;
        } else {
            gau_mat[j]=gau_meth(i, p);
            sum += gau_mat[j];
        }
    }
    // 歸一化
    for(auto&& i : gau_mat) { i /= sum; }
    return gau_mat;
}

到這裡為止算出來的矩陣是

0 = 0.0441465
1 = 0.117223
2 = 0.210611
3 = 0.256038
4 = 0.210611
5 = 0.117223
6 = 0.0441465

你也可以直接抄這個矩陣，直接拿去用

捲積

這裡需要引入一個名詞遮罩
假如說現在有9宮格，鍵盤上的，我的遮罩大小是 1x3 橫的，位置是5，那麼遮罩的矩陣是

4 5 6

依此類推，現在你讀入一張圖，剛剛的高斯矩陣長度多少遮罩就多少，需要你罩住長度的7的矩陣，位置從0跑到最後。

假如罩到邊邊，那麼缺的地方可以補邊緣或是鏡像另一邊開始算回來，都可以有很多方式，一般最簡單的建議補邊邊就好。
一樣是剛剛的例子舉例假如我選中鍵盤9宮格 7 那麼遮罩的矩陣是

7 7 8

依此類推。

罩住之後就可以開始做捲積了，記得不要再同一個陣列做要寫到另一個陣列不然會被影響。然後加總的數值型態要是float或double不然出來圖會偏黑。

double sum = mask[0] gau[0] + mask[1] gau[1]…;

把它們各相乘最後再相加寫到新的陣列就可以完成了。

源代碼

// 高斯模糊
class GauBlur{
public:
    static void raw2GauBlur(vector<unsigned char>& img_gau,
        vector<unsigned char>& img_ori,
        size_t width, size_t height, float p);
private:
    static vector<float> gau_matrix(float p);
    static float gau_meth(size_t r, float p);
};
// 高斯模糊
void GauBlur::raw2GauBlur(vector<unsigned char>& img_gau,
    vector<unsigned char>& img_ori,
    size_t width, size_t height, float p)
{
    // 設定正確的大小
    img_gau.resize(img_ori.size());
    // 緩存
    vector<double> img_gauX(img_ori.size());
    // 高斯矩陣與半徑
    vector<float> gau_mat = gau_matrix(p);
    const int r = gau_mat.size()/2;
    // 高斯模糊 X 軸
    const size_t r = gau_mat.size() / 2;
    for (unsigned j = 0; j < height; ++j) {
        for (unsigned i = 0; i < width; ++i) {
            double sum = 0;
            for (unsigned k = 0; k < gau_mat.size(); ++k) {
                int idx = i-r + k;
                // idx超出邊緣處理
                if (idx < 0) {
                  idx = 0;
                } else if (idx >(int)(width-1)) {
                  idx = (width-1);
                }
                sum += img_ori[j*width + idx] * gau_mat[k];
            }
            img_gauX[j*width + i] = sum;
        }
    }
    // 高斯模糊 Y 軸
    for (unsigned j = 0; j < height; ++j) {
        for (unsigned i = 0; i < width; ++i) {
            double sum = 0;
            for (unsigned k = 0; k < gau_mat.size(); ++k) {
                int idx = j-r + k;
                // idx超出邊緣處理
                if (idx < 0) {
                  idx = 0;
                } else if (idx > (int)(height-1)) {
                  idx = (height-1);
                }
                sum += img_gauX[idx*width + i] * gau_mat[k];
            }
            img_gau[j*width + i] = sum;
        }
    }
}
// 高斯公式
float GauBlur::gau_meth(size_t r, float p) {
    float two = 2;
    float num = exp(-pow(r, two) / (two*pow(p, two)));
    num /= sqrt(two*M_PI)*p;
    return num;
}
// 高斯矩陣
vector<float> GauBlur::gau_matrix(float p){
    vector<float> gau_mat;
    // 計算矩陣長度
    int mat_len = ((p-0.8) / 0.3+1.0) * 2.0;
    if (mat_len % 2 == 0) {++mat_len;}
    // 一維高斯矩陣
    gau_mat.resize(mat_len);
    float sum=0;
    for(int i=0, j=mat_len/2; j < mat_len; ++i, ++j) {
        float temp;
        if(i) {
            temp = gau_meth(i, p);
            gau_mat[j] = temp;
            gau_mat[mat_len-j-1] = temp;
            sum += temp += temp;
        } else {
            gau_mat[j]=gau_meth(i, p);
            sum += gau_mat[j];
        }
    }
    // 歸一化
    for(auto&& i : gau_mat) { i /= sum; }
    return gau_mat;
}

使用方式如下(須自己讀入一張灰階圖到 raw_img 陣列內)

vector<unsigned char> gau_img;
GauBlur::raw2GauBlur(gau_img, raw_img, height, width, p);

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CHG

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