OpenCV2.1からOpenCV2.2の変更点（ChangeLog）

Posted by idojun 07 12月 2010 Under: opencv2.x-tips

オリジナルは http://opencv.willowgarage.com/wiki/OpenCV%20Change%20Logs#A2.2

（2010年 12月）

一般的な変更点および改良点

ライブラリが再編成されました．cxcore，cv，cvaux，highgui および ml は，より細かい複数のモジュールに分割されています：
- opencv_core – 基本機能（基本構造体，算術および線形代数演算，離散フーリエ変換，XMLおよびYAML入出力 …）．
- opencv_imgproc – 画像処理（フィルタ，ガウシアンブラー，収縮・膨張，リサイズ，リマップ，色変換，ヒストグラム計算など）．
- opencv_highgui – GUI および，画像とビデオの入出力．
- opencv_ml – 統計的機械学習モデル（SVM，決定木，ブースティングなど）．
- opencv_features2d – 2次元特徴検出器およびディスクリプタ（SURF，FASTなど．また，新機能である，検出器-ディスクリプタ-matcher のフレームワークが含まれます）．
- opencv_video – モーション解析および，オブジェクトトラッキング（オプティカルフロー，モーションテンプレート，背景差分）.
- opencv_objdetect – 画像からのオブジェクト検出（Haar & LBP 顔検出器，HOG人検出器など）．
- opencv_calib3d – カメラキャリブレーション，ステレオ対応点探索，3次元データ処理の基本機能
- opencv_flann – the Fast Library for Approximate Nearest Neighbors (FLANN 1.5) および，そのOpenCVラッパー
- opencv_contrib – 提供されたコードのうち，未だ未成熟なもの
- opencv_legacy – 後方互換性のために残っている，サポートされなくなったコード
- opencv_gpu – OpenCV の機能の CUDA による高速化（比較的不安定，OpenCVで非常に活発に開発が進んでいる部分）

もし，CMakeやpkg-config ツールを利用して，OpenCVの検出やmakeスクリプトの設定を行っていた場合は，何の変更もなく以前のコードをビルドすることができる可能性が高いです．
そうでない場合，リンカパラメータを修正して（ライブラリ名を変更してください），インクルードパスを更新する必要があるでしょう．
まだ，#include <cv.h> などを使うこともできますが，以下が推奨される書き方です：

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
..

C および C++ のサンプル (https://code.ros.org/svn/opencv/trunk/opencv/samples) は，新形式のヘッダをインクルードしてますのでチェックしてみてください．

現在の新形式のラッパーは，OpenCV 2.x API のより多くの部分をカバーしています．ドキュメントやサンプルも後々追加されます．また，追加機能を使いたい場合は，numpy が必要になります．SWIG-ベースのPythonラッパーは，完全に除外されました．
Ethan Rublee の貢献によって，現在のOpenCV は Android 用にビルド可能で，サンプルもいくつか付属します（GSoC 2010 プロジェクト）． http://opencv.willowgarage.com/wiki/Android をチェックしてください．
opencv_gpu 高速化モジュールは，NVidia のサポートによって作成されました．詳細は，後述します．

新機能，特徴

core:
- 固定型，固定サイズの行列に対する cv::Matx 型が追加されました．現在の Vec は，Matx から派生します．このクラスは，cv::Mat を使うとオーバヘッドが大きすぎるような，極小さい行列に対して利用されます．Matx と Mat は相互変換が可能です．
- cv::Mat および cv::MatND は，同じ型になりました：typedef cv::Mat cv::MatND．しかし，行列の次元をチェックしていない関数が，まだ多数あります．なので，OpenCVで 3-，4- … 次元の行列を処理する場合には注意してください．
- Eigen 2.x/3.x が実験的にサポートされています（CMake の WITH_EIGEN2 オプション）．ここでも，Eigen2 の行列と cv::Mat と相互に変換できます． modules/core/include/opencv2/core/eigen.hpp を参照してください．
- “<<” オペレータで cv::Mat を表示することができます．opencv/samples/cpp/cout_mat.cpp を参照してください．
- SSE2 による最適化で cv::exp および cv::log が，かなり高速化されました．
imgproc:
- 色変換関数が書き直されました；
  - RGB->Lab および RGB->Luv のパフォーマンスが著しく改善されました．現在の関数は，入力に sRGB 色空間（例えば，gamma=2.2）を仮定しています．オリジナルの線形変換 RGB->L** を行いたい場合，CV_LBGR2LAB などを利用してください．
  - Bayer->RGB を行う VNG アルゴリズムが追加されています．これは単純な補間アルゴリズムと比べると遅いですが，非常に精細な画像を返します．
  - 8-bit 画像に対する，新しい種類の RGB->HSV/HLS 変換関数が追加されました．これは，H チャンネルとして，0…179 ではなく 0..255 の範囲全体を利用します．変換用のコードは CV_RGB2HSV_FULL などです．
- 広角カメラ用に， initUndistortRectifyMap の特別なバージョンが追加されました：initWideAngleProjMap()
features2d:
- キーポイント抽出，ディスクリプタ計算，それらのマッチングに関する統合的フレームワークが導入されました．以前のものに加えて，SURF や FAST，StarDetector などの新しい検出器，ディスクリプタが，このフレームワークを介して利用できるようにラップされています．新しいフレームワークの利点は（異なる検出器やディスクリプタを扱う統合的なAPIとなることに加えて），画像のマッチング，およびテクスチャ付きオブジェクトの検出における高度なツールをも提供する点にあります．ドキュメント http://opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/features2d_common_interfaces_of_feature_detectors.html ，および C++ のサンプルを見てください：
  - descriptor_extractor_matcher.cpp – キーポイントとそのディスクリプタを利用して，シーンからオブジェクトを検出します．
  - generic_descriptor_matcher.cpp – 上記サンプルのバリエーション．ディスクリプタを明示的に計算する必要の無いバージョンです．
  - bagofwords_classification.cpp – フレームワークを拡張するサンプル．それを利用して，VOCデータベースのデータを処理します： http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/
- Michael Calonder の最新の超高速キーポイントディスクリプタ BRIEF が，Ethan Rublee によって統合されました．サンプルを参照してください opencv/samples/cpp/video_homography.cpp
- SURF キーポイント検出器が，TBBによって並列化されました（imahon と yvo2m のパッチ）
objdetect:
- Nizhniy Novgorod State University (NNSU) のチームによる，P. Felzenszwalb のアルゴリズムを実装した LatentSVM オブジェクト検出器． opencv/samples/c/latentsvmdetect.cpp を参照してください．
calib3d:
- 新しい半径方向歪みモデル：


x' = x*(1 + k1*r2 + k2*r4 + k3*r6)/(1 + k4*r2 + k5*r4 + k6*r6) + <xの接線方向歪み>,
y' = y*(1 + k1*r2 + k2*r4 + k3*r6)/(1 + k4*r2 + k5*r4 + k6*r6) + <yの接線方向歪み>

が導入されました．広角レンズのカメラをキャリブレーションする場合に役立ちます．最適化するパラメータが増えたので，それらすべてをロバストに推定するには，より多くのデータを与える必要があります．あるいは，単純に歪みベクトルを0で初期化してから，CV_CALIB_RATIONAL_MODEL + CV_CALIB_FIX_K3 + CV_CALIB_FIX_K4 + CV_CALIB_FIX_K5 や，特定の係数を有効/無効にするその他の組み合わせフラグを渡す方法もあります．

- 一列に並んだ3眼カメラの平行化関数が追加されました．samples/cpp/3calibration.cpp を参照してください．
ml:
- NNSU チームによる Gradient boosting trees モデル．
highgui:
- GSoC 2010 プロジェクトの成果として（完成させたのは Yannick Verdie），OpenCVにQtバックエンドが追加されました．このバックエンドには，その他のバックエンドには存在しない追加機能があります．TTFフォントを利用したテキストレンダリング，分離型の「コントロールパネル」，プッシュボタン，チェックボックスとラジオボタン，highgui ウィンドウに表示された画像のインタラクティブな拡大・移動機能，「名前をつけて保存」などです．Yannic が新機能をデモするYoutube ビデオをチェックしてみてください：http://www.youtube.com/user/MrFrenchCookie#p/u
  新しいAPIの説明はここにあります： http://opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/highgui_qt_new_functions.html ．新しいAPIを使えるようにするには，Qt SDK（または，libqt4 の開発パッケージ）をマシンにインストールして，OpenCVでQtをサポートするように（CMake に -DWITH_QT=ON を渡して，GUIバックエンドとしてQtが使われるようになったことを確認してください）ビルドする必要があります．

- 16-bit および LZW-圧縮された TIFF がサポートされるようになりました．
- LinuxでIEEE1394カメラのモードを設定することができるようになりました．
contrib:
- Marius Muja, Antonella Cascitelli, Marco Di Stefano および Stefano Fabri による Chamferマッチングアルゴリズム．samples/cpp/chamfer.cpp を参照してください．
gpu:
- NVidia のサポートによって作成された，OpenCVの完全な新機能です．このパッケージはアルファ，または初期ベータ段階のものなので，注意して利用するとともに，OpenCV SVN をチェック更新を確認するようにしてください．
  利用するためは，最新の NVidia CUDA SDK をインストールして，OpenCVでCUDAをサポートするように（CMake の -DWITH_CUDA=ON フラグ）ビルドする必要があります．すべての機能は，cv::gpu 名前空間にあります．
  関数およびクラスの完全な一覧は， opencv/modules/gpu/include/opencv2/gpu/gpu.hpp を参照してください．ここでは，APIの主要なコンポーネントを挙げます：
  - 画像計算，フィルタリング処理，モルフォロジー，幾何学変換，ヒストグラム，
  - 3眼ステレオ対応点探索アルゴリズム：ブロックマッチング，Belief Propagation，定数空間におけるBelief Propagation．
  - HOG-ベースのオブジェクト検出器．CPUバージョンと比べると桁違いに高速です！ opencv/samples/cpp/ を参照してください．
Pythonバインディング：
- 現在のPythonバインディングは，OpenCV 2.x の機能のより多くをカバーするにようになりました．この新しいラッパーでは，numpy をインストールする必要があります（詳しくは http://opencv.willowgarage.com/wiki/InstallGuide を参照してください）．
  C++ API と同様に，新しい Python バインディングでは，出力配列を確保する必要はありません．関数によって自動的に作成されます．例を示します：

import cv

a=cv.imread("lena.jpg",0)
b=cv.canny(a, 50, 100, apertureSize=3)
cv.imshow("test",b)
cv.waitKey(0)

このサンプルでは，a と b が通常の numpy の配列になっており，OpenCVの機能と一緒に numpy と scipy のパワーを余すことなく利用できます．

ドキュメント，サンプル

各関数の説明に wiki ページへのリンクが追加されました．http://opencv.willowgarage.com を参照してください．
すべてのサンプルに説明文が記載されています．また，新しいOpenCV API を利用するため，大部分のサンプルが C++ に変更されました．

バグフィックス

300以上の問題が解決されています．この問題の大半は（closed または，まだ open な状態ものも含め）， https://code.ros.org/trac/opencv/report/6 で見ることができます．
現在，更新のために，古いバグトラッカー https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ は閉じられています．現在も関係するバグレポートは，できるだけ早く code.ros.org に移動され，古いバグトラッカーは完全に削除される予定です．これからは新しいトラッカーを利用してください．

既知の問題/制限

現在のWindows用のインストールパッケージは32-bitのみで，TBBサポートを含みません．並列化した，あるいは64-bitバージョンのOpenCVは，ソースコードからビルドすることができます．
その他のバグは， http://code.ros.org/trac/opencv/report/1 に一覧があります．