CV リファレンス マニュアル
-
画像処理（Image Processing）
- 勾配，エッジ，コーナー（Gradients, Edges and Corners）
- サンプリング，補間，幾何変換（Sampling, Interpolation and Geometrical Transforms）
- モルフォロジー演算（Morphological Operations）
- フィルタと色変換（Filters and Color Conversion）
- ピラミッドとその応用（Pyramids and the Applications）
- 画像分割，領域結合，輪郭検出（Image Segmentation, Connected Components and Contour Retrieval）
- 画像と形状のモーメント（Image and Contour Moments）
- 特殊な画像変換（Special Image Transforms）
- ヒストグラム（Histograms）
- マッチング（Matching）
- 構造解析（Structural Analysis）
- 輪郭処理（Contour Processing）
- 計算幾何（Computational Geometry）
- 平面細分割（Planar Subdivisions）
- モーション解析と物体追跡（Motion Analysis and Object Tracking）
- パターン認識（Pattern Recognition）
- カメラキャリブレーションと3次元再構成（Camera Calibration and 3D Reconstruction）
- 参考文献
構造解析（Structural Analysis）
計算幾何（Computational Geometry）
MaxRect
与えられた二つの矩形を包含する矩形を見つける
CvRect cvMaxRect( const CvRect* rect1, const CvRect* rect2 );
- rect1
- 一つ目の矩形．
- rect2
- 二つ目の矩形．
関数cvMaxRectは，入力した二つの長方形を含む最小の矩形領域を見つける．
CvBox2D
回転が考慮された2次元の箱
typedef struct CvBox2D
{
CvPoint2D32f center; /* 箱の中心 */
CvSize2D32f size; /* 箱の幅と長さ */
float angle; /* 水平軸と始めの辺（長さ方向の辺）との角度（度） */
}
CvBox2D;
PointSeqFromMat
点のベクトルを用いて，点のシーケンスヘッダを初期化する
CvSeq* cvPointSeqFromMat( int seq_kind, const CvArr* mat,
CvContour* contour_header,
CvSeqBlock* block );
- seq_kind
- 点のシーケンスの種類：点のセット（0），曲線（CV_SEQ_KIND_CURVE），閉曲線（CV_SEQ_KIND_CURVE+CV_SEQ_FLAG_CLOSED）等．
- mat
- 入力行列．点の連続的な1次元ベクトルで，CV_32SC2型かCV_32FC2型でなければならない．
- contour_header
- 輪郭ヘッダ．この関数で初期化される．
- block
- シーケンスブロックヘッダ．この関数で初期化される．
関数cvPointSeqFromMatは，指定した行列に含まれる要素をもつ「仮想的」なシーケンスを生成するために，シーケンスヘッダを初期化する． データはコピーされない．初期化されたシーケンスヘッダは，点のシーケンスを入力とする様々な関数に渡される． このシーケンスに新たな要素は追加されないが，幾つかは削除される可能性がある． この関数はcvMakeSeqHeaderForArray を内部的に利用しており，これの特別な形である． この関数は初期化された輪郭へのポインタを返す．包含矩形（構造体CvContourのrectはこの関数では初期化されない）を求めるには， cvBoundingRectを使うとよい．
簡単な使い方を以下に示す．
CvContour header; CvSeqBlock block; CvMat* vector = cvCreateMat( 1, 3, CV_32SC2 ); CV_MAT_ELEM( *vector, CvPoint, 0, 0 ) = cvPoint(100,100); CV_MAT_ELEM( *vector, CvPoint, 0, 1 ) = cvPoint(100,200); CV_MAT_ELEM( *vector, CvPoint, 0, 2 ) = cvPoint(200,100); IplImage* img = cvCreateImage( cvSize(300,300), 8, 3 ); cvZero(img); cvDrawContours( img, cvPointSeqFromMat(CV_SEQ_KIND_CURVE+CV_SEQ_FLAG_CLOSED, vector, &header, &block), CV_RGB(255,0,0), CV_RGB(255,0,0), 0, 3, 8, cvPoint(0,0));
BoxPoints
箱の頂点を見つける
void cvBoxPoints( CvBox2D box, CvPoint2D32f pt[4] );
- box
- 箱．
- pt
- 頂点の配列．
関数cvBoxPointsは入力した2次元の箱の頂点を計算する．この関数のコードを以下に示す．
void cvBoxPoints( CvBox2D box, CvPoint2D32f pt[4] )
{
double angle = box.angle*CV_PI/180.
float a = (float)cos(angle)*0.5f;
float b = (float)sin(angle)*0.5f;
pt[0].x = box.center.x - a*box.size.height - b*box.size.width;
pt[0].y = box.center.y + b*box.size.height - a*box.size.width;
pt[1].x = box.center.x + a*box.size.height - b*box.size.width;
pt[1].y = box.center.y - b*box.size.height - a*box.size.width;
pt[2].x = 2*box.center.x - pt[0].x;
pt[2].y = 2*box.center.y - pt[0].y;
pt[3].x = 2*box.center.x - pt[1].x;
pt[3].y = 2*box.center.y - pt[1].y;
}
FitEllipse
2次元の点列に楕円をフィッティングする
CvBox2D cvFitEllipse2( const CvArr* points );
- points
- 点のシーケンス，または配列．
関数cvFitEllipseは，（最小ニ乗推定によって）2次元の点列にフィットする最良の楕円を計算する． 返される構造体の意味は cvEllipseと似ているが，sizeには楕円の軸の半分の長さではなく， 全長が格納されている点が異なる．
FitLine
2次元または3次元の点列に線をフィッティングする
void cvFitLine( const CvArr* points, int dist_type, double param,
double reps, double aeps, float* line );
- points
- 32ビット整数型または浮動小数点型の2次元または3次元の点の配列，またはシーケンス．
- dist_type
- フィッティングに使われる距離（下の解説を参照）．
- param
- それぞれの距離関数における数値パラメータ（C）．0を指定した場合，最適な値が選択される．
- reps, aeps
- 半径（座標原点と線の距離）と角度に対する精度．それぞれ0.01が初期値として適している．
- line
- 出力される線のパラメータ．2次元フィッティングの場合，四つの浮動小数点型数(vx, vy, x0, y0)の配列で，(vx, vy)は正規化された方向ベクトル，(x0, y0)は線上の点を意味する．3次元フィッティングの場合，(vx, vy, vz, x0, y0, z0)の六つの浮動小数点型数の配列で，(vx, vy, vz)は正規化された方向ベクトル，(x0, y0, z0)は線上の点を意味する．
関数cvFitLineは，2次元または3次元の点列に対して sumiρ（ri）を最小化することで線をフィッティングする． ここでriはi番目の点と線の距離， ρ(r)は距離関数を示す．
dist_type=CV_DIST_L2 (L2):
ρ(r)=r2/2 （最も単純で高速な最小二乗法）
dist_type=CV_DIST_L1 (L1):
ρ(r)=r
dist_type=CV_DIST_L12 (L1-L2):
ρ(r)=2•[sqrt(1+r2/2) - 1]
dist_type=CV_DIST_FAIR (Fair):
ρ(r)=C2•[r/C - log(1 + r/C)], C=1.3998
dist_type=CV_DIST_WELSCH (Welsch):
ρ(r)=C2/2•[1 - exp(-(r/C)2)], C=2.9846
dist_type=CV_DIST_HUBER (Huber):
ρ(r)= r2/2, if r < C
C•(r-C/2), otherwise; C=1.345
ConvexHull2
点列の凸包を見つける
CvSeq* cvConvexHull2( const CvArr* input, void* hull_storage=NULL,
int orientation=CV_CLOCKWISE, int return_points=0 );
- points
- 32ビット整数型，もしくは浮動小数点型で表された2次元の点のシーケンスまたは配列．
- hull_storage
- 凸包を格納した出力配列（CvMat*），またはメモリストレージ （CvMemStorage*）．配列の場合，1次元でなければならず，入力した配列/シーケンスと同じ要素数を持たなければならない．出力時にヘッダが変更されて，凸包のサイズまで配列が切り詰められる．
- orientation
- 凸包を構成するデータの並び．CV_CLOCKWISE，またはCV_COUNTER_CLOCKWISE．
- return_points
- このパラメータが0で，hull_storageが配列の場合にはインデックスが，メモリストレージの場合にはポインタが出力配列に格納される．0でない場合，凸包を表す点の集合自身が格納される．
関数cvConvexHull2は，Sklanskyのアルゴリズムを使って2次元の点列の凸包を見つける． hull_storageがメモリストレージの場合， この関数はreturn_pointsの値に応じて凸包の点， またはそれらへのポインタを含んだシーケンスを生成し，そのシーケンスを返す．
（例）点のシーケンスまたは配列の凸包を生成する
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <stdlib.h>
#define ARRAY 0 /* 0<=>1で配列かシーケンスを切り替える*/
void main( int argc, char** argv )
{
IplImage* img = cvCreateImage( cvSize( 500, 500 ), 8, 3 );
cvNamedWindow( "hull", 1 );
#if !ARRAY
CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage();
#endif
for(;;)
{
int i, count = rand()%100 + 1, hullcount;
CvPoint pt0;
#if !ARRAY
CvSeq* ptseq = cvCreateSeq( CV_SEQ_KIND_GENERIC|CV_32SC2, sizeof(CvContour),
sizeof(CvPoint), storage );
CvSeq* hull;
for( i = 0; i < count; i++ )
{
pt0.x = rand() % (img->width/2) + img->width/4;
pt0.y = rand() % (img->height/2) + img->height/4;
cvSeqPush( ptseq, &pt0 );
}
hull = cvConvexHull2( ptseq, 0, CV_CLOCKWISE, 0 );
hullcount = hull->total;
#else
CvPoint* points = (CvPoint*)malloc( count * sizeof(points[0]));
int* hull = (int*)malloc( count * sizeof(hull[0]));
CvMat point_mat = cvMat( 1, count, CV_32SC2, points );
CvMat hull_mat = cvMat( 1, count, CV_32SC1, hull );
for( i = 0; i < count; i++ )
{
pt0.x = rand() % (img->width/2) + img->width/4;
pt0.y = rand() % (img->height/2) + img->height/4;
points[i] = pt0;
}
cvConvexHull2( &point_mat, &hull_mat, CV_CLOCKWISE, 0 );
hullcount = hull_mat.cols;
#endif
cvZero( img );
for( i = 0; i < count; i++ )
{
#if !ARRAY
pt0 = *CV_GET_SEQ_ELEM( CvPoint, ptseq, i );
#else
pt0 = points[i];
#endif
cvCircle( img, pt0, 2, CV_RGB( 255, 0, 0 ), CV_FILLED );
}
#if !ARRAY
pt0 = **CV_GET_SEQ_ELEM( CvPoint*, hull, hullcount - 1 );
#else
pt0 = points[hull[hullcount-1]];
#endif
for( i = 0; i < hullcount; i++ )
{
#if !ARRAY
CvPoint pt = **CV_GET_SEQ_ELEM( CvPoint*, hull, i );
#else
CvPoint pt = points[hull[i]];
#endif
cvLine( img, pt0, pt, CV_RGB( 0, 255, 0 ));
pt0 = pt;
}
cvShowImage( "hull", img );
int key = cvWaitKey(0);
if( key == 27 ) // 'ESC'
break;
#if !ARRAY
cvClearMemStorage( storage );
#else
free( points );
free( hull );
#endif
}
}
CheckContourConvexity
輪郭が凸であるかを調べる
int cvCheckContourConvexity( const CvArr* contour );
- contour
- テストする輪郭（点列のシーケンスか配列）．
関数cvCheckContourConvexityは，入力した輪郭が凸かどうかを調べる． 輪郭は自己交差しないような単純なものでなければならない．
CvConvexityDefect
輪郭の凸包の凹状欠損を表す構造体
typedef struct CvConvexityDefect
{
CvPoint* start; /* 輪郭の凹状欠損の始点 */
CvPoint* end; /* 輪郭の凹状欠損の終点s */
CvPoint* depth_point; /* 凹状欠損のうちで凸包から最も遠い点 */
float depth; /* 最も遠い点と凸包間の距離 */
} CvConvexityDefect;
（図）手の輪郭の凹状欠損
ConvexityDefects
輪郭の凸包から凹状欠損を見つける
CvSeq* cvConvexityDefects( const CvArr* contour, const CvArr* convexhull,
CvMemStorage* storage=NULL );
- contour
- 入力輪郭．
- convexhull
- 凸包の点そのものではなく， 輪郭の点へのポインタまたはインデックスを持つ， つまりcvConvexHull2のreturn_pointsパラメータが0であるような cvConvexHull2 を使って得られた凸包．
- storage
- 凹状欠損の出力シーケンスを格納する変数．これがNULLである場合，代わりに，輪郭あるいは凸包のストレージが（この順番で）利用される．
関数cvConvexityDefectsは，入力輪郭の凸包の凹状欠損を全て見つけ，CvConvexityDefect構造体のシーケンスを返す．
PointPolygonTest
点と輪郭の関係を調べる
double cvPointPolygonTest( const CvArr* contour,
CvPoint2D32f pt, int measure_dist );
- contour
- 入力輪郭．
- pt
- 入力輪郭に対して調べる点．
- measure_dist
- 非0の場合，この関数は与えた点に最も近い輪郭までの距離を求める．
関数cvPointPolygonTestは，点が輪郭の内側にある か，外側にあるか，輪郭上に乗っている（あるいは，頂点と一致している）かを判別し，それぞれの場合に応じて正か負か0を返す． measure_dist=0の場合，戻り値はそれぞれ+1，-1，0である． measure_dist≠0の場合，点と最近傍輪郭までの符号付きの距離を返す．
この関数を使って，各ピクセルと輪郭との関係を調べた場合の出力結果の例を示す．
MinAreaRect2
与えられた2次元の点列を囲む最小矩形を求める
CvBox2D cvMinAreaRect2( const CvArr* points, CvMemStorage* storage=NULL );
- points
- 点のシーケンスまたは配列．
- storage
- 一時的なメモリストレージ．オプション．
関数cvMinAreaRect2は，点列の凸包を求め，その凸包に対してrotating calipers法を適用することで，2次元の点列に対する最小矩形を見つける．
（図）輪郭を囲む最小矩形
MinEnclosingCircle
与えられた2次元の点列を囲む最小円を求める
int cvMinEnclosingCircle( const CvArr* points, CvPoint2D32f* center, float* radius );
- points
- 2次元の点のシーケンスまたは配列．
- center
- 出力パラメータ．囲む円の中心．
- radius
- 出力パラメータ．囲む円の半径．
関数cvMinEnclosingCircleは，反復法（iterative algorithm）を使って2次元の点列を囲む最小円を求める． 結果の円が全ての入力点を含む場合は非0を返し， それ以外（すなわちアルゴリズムの失敗）の場合は0を返す．
CalcPGH
輪郭の pair-wise geometrical histogram を求める
void cvCalcPGH( const CvSeq* contour, CvHistogram* hist );
- contour
- 入力輪郭．現在のところ座標が整数値の点のみが利用可能
- hist
- 求められたヒストグラム．必ず2次元になる．
関数cvCalcPGHは，与えられ輪郭に対して[Iivarinen97]に記述されている2次元のpair-wise geometrical histogram（PGH）を求める． このアルゴリズムでは輪郭エッジの全てのペアについて調査し，エッジ間の角度と最小/最大距離を求める． これを実行するために，この関数は全てのエッジをベースエッジとして順次取り込む．ベースエッジとそれ以外のエッジを調査し，非ベースエッジ上の点からの最小/最大距離とベースエッジとの角度を選び出す．エッジ間の角度がヒストグラムの横軸を表し，算出された最小/最大距離の差が縦軸として加算される（このヒストグラムは[Iivarninen97]の定義に対して相対的に転置されている）． このヒストグラムは輪郭のマッチングに利用することができる．