學習OpenCV2 C++ API（1）

O'Reilly 的《Learning OpenCV》的例子果然還是過時了。書中使用的還是第一代的基於C的代碼。於是一邊照着書本，一邊對照着官方手冊，打算將書中的示例代碼用OpenCV2的C++API重寫一遍。

今天的內容有：

1. Display Image (Exp 02-01, P19)
2. AVI Player & Trackbar (Exp 02-02~03, P21-23)
3. Gaussian Smooth (Exp 02-04, P26)

其中的頁碼對應清華大學出版社翻譯的第一版《學習OpenCV》。

工具代碼

• 使用了USAGE宏，省去書寫檢測參數數量代碼的重復工作；
• 使用命名空間 cliout 將cout, endl, cerr 等通過using導入；
• 使用了《C++編譯調試密笈》中的 SCPP_ASSERT 和 SCPP_TEST_ASSERT 宏，主要功能就是自定義斷言信息。

USAGE 宏和 namespace cliout 均在文件 cppcommon.hpp，相關代碼如下：

// cppcommon.hpp 
#ifndef  CPPCOMMON_HPP 
#define  CPPCOMMON_HPP 
 
namespace cliout { 
    using std::cout; 
    using std::endl; 
    using std::cerr; 

#define     USAGE(expr, options) \ 
do {\ 
    if (!(expr)) {\ 
        cerr << "Usage: " << argv[0]\ 
             << " " << options\ 
             << endl;\ 
        return 1;\ 
    }\ 
} while(0) 
 
}
#endif

SCPP_XXX_ASSERT 宏在文件 scpp_assert.hpp下，就不給出了，不過可以使用下面的定義使代碼正常運行：

// scpp_assert.hpp
#ifndef  SCPP_ASSERT_HPP
#define  SCPP_ASSERT_HPP
#include  <assert.h>

#define     SCPP_ASSERT(expr, msg) assert(expr)
#define     SCPP_TEST_ASSERT(expr, msg) assert(expr)


#endif  /*SCPP_ASSERT_HPP*/

1. Display Image (Exp 02-01, P19)

包含文件

第二代中，包含頭文件"opencv2/opencv.hpp“將使用opencv的所有功能，也可以有選擇性地包含需要的文件"opencv2/highgui.hpp“。

數據結構

儲存圖像的數據類型不再是 IplImage 的指針， 使用 cv::Mat 即可。

讀取圖像

讀取圖像的函數改為：

cv::imread(const string & FileName, int flag）

其中，可選的 flag 有

• CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH      如果圖像具有32/64位深度，使用圖像對應的色彩深度
• CV_LOAD_IMAGE_COLOR            轉換為彩色圖像 (默認)
• CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE    轉換為灰度圖像

創建窗口

創建窗口的函數改為

cv::namedWindow(const string & windowName, int flag)

其中，可選的 flag 有

• CV_WINDOW_NORMAL or CV_WINDOW_AUTOSIZE:  normal 模式下可以手動調整窗口大小， 而 auto 模式（默認）下窗口將自動適應圖像大小，無法手動調整。(gtk3, qt 下可用)
  

• CV_WINDOW_FREERATIO or CV_WINDOW_KEEPRATIO:  free_ratio 模式下調整圖像時不考慮其比率， 而 keep_ratio 模式將保持圖像的縮放比率 （qt下可用）
  

• CV_GUI_NORMAL or CV_GUI_EXPANDED: expanded 模式下將顯示額外的工具欄和按鈕（NOTE：僅qt下可用）
  

waitKey

由 cvWaitKey() 改為 cv::waitKey()， 變化不大

Sumary

在C++API下，終於不用手動釋放資源了。記得在MFC下繪圖的時候，因為忘記釋放DC，導致程序運行時 Stack Overflow，調試了兩天才找出bug，實在不是什么美好的回憶。

示例 2-1 代碼如下：

// Exp 02-01 Display Image in C++ style
#include    "opencv2/opencv.hpp"
#include    "cppcommon.hpp"
#include  <string>

int main(int argc, char *argv[])
{
    using namespace cliout;
    using std::string;
    USAGE(argc==2, "ImageFile");

    string winName = "C++ Style OpenCV2!";
    cv::namedWindow(winName, CV_WINDOW_NORMAL);

    // show grayscale image
    cv::Mat img = cv::imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    cv::imshow(winName, img);
    cv::waitKey(0);

    // show default color type image
    img = cv::imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);// default
    cv::imshow(winName, img);
    cv::waitKey(0);
}

2. AVI Player & Trackbar (Exp 02-02~03, P21-23)

VideoCapture

同樣，視頻捕獲的數據也從指針改成類 cv::VideoCapture 了。構造函數接受的參數有：

• std::string   : 文件名
• int               : 設備號 ( 當參數為0時， 打開默認的攝像頭）

由capture類輸出圖像的方法現在可以使用重載的 operator>>(cv::Mat imageOut) ，示例如下：

cv::Mat img;
cv::VideoCapture cap("test.avi");
cap >> img;

grab()方法將抓取下一幀，retrieve()函數則將抓取的幀解碼，如果抓取失敗， retrieve()將返回 false。

double get(int PropertyID）和 bool set(int PropID, double value) 可以用來設置類內部的屬性，可選的屬性ID如下：

• CV_CAP_PROP_POS_MSEC 當前位置（單位:ms）

• CV_CAP_PROP_POS_FRAMES 當前位置（單位：幀數，從0開始計）

• CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO 當前位置（單位：比率， 0表示開始，1表示結尾）

• CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH 幀寬度

• CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 幀高度

• CV_CAP_PROP_FPS 幀速率

• CV_CAP_PROP_FOURCC 4-字符表示的視頻編碼（如：’M‘, ’J‘, ’P‘, ’G‘）

• CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT 總幀數

• CV_CAP_PROP_FORMAT retrieve().調用返回的矩陣格式

• CV_CAP_PROP_MODE 后端變量指示的當前捕獲的模式

• CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS 明亮度（僅用於攝像頭）

• CV_CAP_PROP_CONTRAST 對比度（僅用於攝像頭）

• CV_CAP_PROP_SATURATION 飽和度（僅用於攝像頭）

• CV_CAP_PROP_HUE 色調（僅用於攝像頭）

• CV_CAP_PROP_GAIN 增益（僅用於攝像頭）

• CV_CAP_PROP_EXPOSURE 曝光度 （僅用於攝像頭）

• CV_CAP_PROP_CONVERT_RGB 是否應該將圖像轉化為RGB圖像（布爾值）

• CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE 白平衡（暫不支持 v2.4.3)

• CV_CAP_PROP_RECTIFICATION 立體攝像頭標定 (目前僅支持 DC1394 v 2.x 后端)

滾動條

相關函數有：

int createTrackbar(const string& trackbarname, const string& winname, int* value, int count, TrackbarCallback onChange=0, void* userdata=0)

int getTrackbarPos(const string& trackbarname, const string& winname)

void setTrackbarPos(const string& trackbarname, const string& winname, int pos)

構造函數中，value指示當前的滾動條坐標，count指示坐標的最大值(最小值為0），onChange指向坐標改變時的回調函數，而userdata將作為參數傳遞給回調函數。

回調函數的簽名如下：

void foo(int pos, void * userdata)

其中，pos指示滾動條當前坐標。

示例代碼如下：

// Exp 02-02~03 Video Player
#include    "opencv2/opencv.hpp"
#include    "cppcommon.hpp"
#include    "scpp_assert.hpp"
#include  <string>

void onTrackbarChange(int pos, void * userdata)
{
    cv::VideoCapture cap = * (cv::VideoCapture *) userdata;
    cap.set(CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, pos);
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    using namespace cliout;
    using std::string;
    USAGE(argc==2, "VideoFile");

    string winName = "Video Player";
    cv::namedWindow(winName);
    
    cv::VideoCapture cap(argv[1]);
    SCPP_ASSERT(cap.isOpened(),
            "Can not open Video Capture from file: " << argv[1]);

    int frameCount = cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT);
    SCPP_ASSERT(frameCount > 0 && cap.grab(),
            "Bad Video File: " << argv[1] << "with frame count " << frameCount);

    int fps = cap.get(CV_CAP_PROP_FPS);
    int mspf = 1000 / fps;

    string trackbarName = "Progress";
    int pos = 0;
    cv::createTrackbar(/* tbName = */trackbarName, 
                       /* winName = */winName,
                       /* current pos = */ &pos,
                       /* max pos = */ frameCount,
                       // void callback(int pos, void* userdata)
                       /* callback = */ onTrackbarChange,
                       /* userdata = */ (void*) &cap
    );

    cv::Mat frame;
    while (pos < frameCount) {
        cap >> frame;
        cv::imshow(winName, frame);
        cv::setTrackbarPos(trackbarName, winName, ++pos);

        char c = cv::waitKey(mspf);
        if (std::tolower(c) == 'q') break;
    }
}

3. Gaussian Smooth (Exp 02-04, P26)

GaussianBlur

第一代中的 cvSmooth() 已經被舍棄，取而代之的是 cv::blur(), cv::GaussianBlur() 等一系列函數。下面僅講解GaussianBlur()，其原型如下：

cv::GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dest, cv::Size ksize, int SigmaX, int SigmaY)

InputArray 和 OutputArray 可以看作是OpenCV 對 Mat 類型進行讀/寫權限設置以防止誤操作，這個工作是自動完成的，用戶只需要填入Mat類型的參數即可，不需要自行定義 InputArray 和 OutputArray 類型的變量。

其中，ksize 指示核(kernel）的大小， 如果Size被設置為0， 核的尺寸將由 SigmaX 和 SigmaY 自動推導。

示例代碼如下：

// Exp 02-04 Gaussian Smooth
#include    "opencv2/opencv.hpp"
#include    "cppcommon.hpp"
#include    "scpp_assert.hpp"
#include  <string>
 
int main(int argc, char *argv[])
{   
    using namespace cliout;
    using cv::Mat;
    using std::string;
    
    USAGE(argc == 2, "ImageFile");
    
    Mat imgIn = cv::imread(argv[1]);
    SCPP_ASSERT(!imgIn.empty(),
      "Bad Image File: " << argv[1]);

    // Do some Image Processing
    Mat imgOut;
    cv::GaussianBlur(imgIn, imgOut,
      /* Kernel Size = */ cv::Size(0,0), // if set to 0, it's computed from sigma
      /* Sigma X     = */ 3,
      /* Sigma Y     = */ 3);

    // Display
    string winIn ("Original Image"),
           winOut("After Gaussion Blur");

    cv::namedWindow(winIn, CV_WINDOW_NORMAL);
    cv::imshow(winIn, imgIn);
    cv::waitKey(0);

    cv::namedWindow(winOut, CV_WINDOW_NORMAL);
    cv::imshow(winOut, imgOut);
    cv::waitKey(0);
}