データの読み込み

■ データの読み込み

サンプル

IplImage構造体情報の読み込み cvRead, cvGetFileNodeByName

IplImage構造体の情報をファイルから読み込む

サンプルコード

#include <cv.h>
#include <highgui.h>

int
main (int argc, char *argv[])
{
  IplImage *color_img, *gray_img;
  CvRect roi_color, roi_gray;
  CvFileStorage *fs;
  CvFileNode *node;

  // (1)ファイルを読み込む
  if (argc != 2 || (fs = cvOpenFileStorage (argv[1], 0, CV_STORAGE_READ)) == 0)
    return -1;

  node = cvGetFileNodeByName (fs, NULL, "color_img");
  color_img = (IplImage *) cvRead (fs, node);
  node = cvGetFileNodeByName (fs, NULL, "gray_img");
  gray_img = (IplImage *) cvRead (fs, node);
  cvReleaseFileStorage (&fs);

  // (2)ROI情報を取得し矩形を描いた後，解放
  roi_color = cvGetImageROI (color_img);
  roi_gray = cvGetImageROI (gray_img);
  cvResetImageROI (color_img);
  cvResetImageROI (gray_img);
  cvRectangle (color_img, cvPoint (roi_color.x, roi_color.y),
	       cvPoint (roi_color.x + roi_color.width, roi_color.y + roi_color.height), CV_RGB (255, 0, 0));
  cvRectangle (gray_img, cvPoint (roi_gray.x, roi_gray.y),
	       cvPoint (roi_gray.x + roi_gray.width, roi_gray.y + roi_gray.height), cvScalar (0));

  // (3)画像を描画
  cvNamedWindow ("Color Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  cvShowImage ("Color Image", color_img);
  cvNamedWindow ("Grayscale Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  cvShowImage ("Grayscale Image", gray_img);
  cvWaitKey (0);

  cvDestroyWindow ("Color Image");
  cvDestroyWindow ("Grayscale Image");
  cvReleaseImage (&color_img);
  cvReleaseImage (&gray_img);

  return 0;
}

// (1)ファイルを読み込む
コマンド引数で指定されたファイルをオープンし，関数cvOpenFileStorage()によりファイルストレージポインタを得る． 関数cvGetFileNodeByName()により，"color_img"と，"gray_img"という名前からノードを取得し， 関数cvRead()によりデータを読み込む．

// (2)ROI情報を取得し矩形を描いた後，解放
関数cvGetImageROI()により，読み込んだIplImage構造体からROIの情報を抽出し，その矩形を描く． また，そのために画像のROIを解放しておく．

// (3)画像を描画
実際に，ファイルから読み込まれた画像を表示し，何かキーが押されるまで待つ．

実行結果例

マップのシーケンスを読み込む cvGetHashedKey, cvGetFileNode

二つのエントリを持つマップのシーケンスをファイルから読み込む．これは，リファレンスマニュアル内のサンプルとほぼ同一である．

サンプルコード

#include <cv.h>
#include <stdio.h>


int
main (int argc, char **argv)
{
  // (1)ファイルストレージのオープン，ハッシュドキーの計算，シーケンスノードの取得
  CvFileStorage *fs = cvOpenFileStorage ("sequence.yml", 0, CV_STORAGE_READ);
  CvStringHashNode *x_key = cvGetHashedKey (fs, "x", -1, 1);
  CvStringHashNode *y_key = cvGetHashedKey (fs, "y", -1, 1);
  CvFileNode *points = cvGetFileNodeByName (fs, 0, "points");

  // (2)シーケンスリーダを初期化，各ノードを順次取得
  if (CV_NODE_IS_SEQ (points->tag)) {
    CvSeq *seq = points->data.seq;
    int i, total = seq->total;
    CvSeqReader reader;
    cvStartReadSeq (seq, &reader, 0);

    for (i = 0; i < total; i++) {
      CvFileNode *pt = (CvFileNode *) reader.ptr;

#if 1
      // (3)高速バージョン
      CvFileNode *xnode = cvGetFileNode (fs, pt, x_key, 0);
      CvFileNode *ynode = cvGetFileNode (fs, pt, y_key, 0);
      assert (xnode && CV_NODE_IS_INT (xnode->tag) && ynode && CV_NODE_IS_INT (ynode->tag));
      int x = xnode->data.i;	/* あるいは x = cvReadInt( xnode, 0 ); */
      int y = ynode->data.i;	/* あるいは y = cvReadInt( ynode, 0 ); */

#elif 1
      // (4)低速バージョン．x_keyとy_keyを使わない
      CvFileNode *xnode = cvGetFileNodeByName (fs, pt, "x");
      CvFileNode *ynode = cvGetFileNodeByName (fs, pt, "y");
      assert (xnode && CV_NODE_IS_INT (xnode->tag) && ynode && CV_NODE_IS_INT (ynode->tag));
      int x = xnode->data.i;	/* あるいは x = cvReadInt( xnode, 0 ); */
      int y = ynode->data.i;	/* あるいは y = cvReadInt( ynode, 0 ); */

#else
      // (5)さらに低速だが，使いやすいバージョン
      int x = cvReadIntByName (fs, pt, "x", 0);
      int y = cvReadIntByName (fs, pt, "y", 0);

#endif
      // (6)データを表示し，次のシーケンスノードを取得
      CV_NEXT_SEQ_ELEM (seq->elem_size, reader);
      printf ("%d: (%d, %d)\n", i, x, y);
    }
  }
  cvReleaseFileStorage (&fs);
  return 0;
}

// (1)ファイルストレージのオープン，ハッシュドキーの計算，シーケンスノードの取得
最初に，ファイル名を指定してファイルストレージをオープンする． また，各シーケンスの二つのエントリのキーである"x"，"y"に対するユニークな値を 関数cvGetHashedKey()により計算して，CvStringHashNode型のポインタを取得する． ここで，関数cvGetHashedKey()の第3引数は，キーの名前の長さであるので， ここでは，"1"を指定しても良いが，0以下の値を指定することで自動的に文字列の長さが計算される．
オープンされたファイルノードから，"points"という名前を持つシーケンスノードのポインタを取得する．

// (2)シーケンスリーダを初期化，各ノードを順次取得
関数cvStartReadSeq()を用いて，シーケンスリーダによる連続読み出し処理を初期化し，順次ノードを読み込む． ノードの取得は，初期化されたシーケンスリーダが指すノード（ptrメンバ）をキャストすることで行われる． また，これらの処理の前に，あらかじめ取得したファイルノードの種類がシーケンスであることを確認するために， マクロCV_NODE_IS_SEQ()を利用している． ノードのメンバtagを利用して，そのノードの種類を知るマクロは，CV_NODE_IS_*という形で，cxtypes.h内で定義されている．

// (3)高速バージョン
あらかじめ計算されたCvStringHashNode型のポインタを利用して，"x"，"y"の名前を持つノードを取得する． これは，キーの文字列の内容を比較するのではなく，ユニークなポインタを比較することによりノードを求めるため， 後述の関数cvGetFieleNodeByName()と比べると若干高速に動作する． また，取得したノードの値を直接参照する方が，関数cvReadInt()を利用して値を読み出すよりも若干高速である．

// (4)低速バージョン．x_keyとy_keyを使わない
関数cvGetFieleNodeByName()によりノードを取得する事以外は，前述の例と同様．

// (5)さらに低速だが，使いやすいバージョン
関数cvReadIntByName()は，その内部で関数cvGetFileNodeByNameと，関数cvReadInt()を呼び出している． 関数cvReadInt()の呼び出し分のオーバヘッドがかかるため，上述の例よりもさらに少しだけ低速になる．

// (6)データを表示し，次のシーケンスノードを取得
上述のいずれかの方法で取得された値を表示する． また， マクロCV_NEXT_SEQ_ELEM()により，シーケンスリーダの指すノードを要素のサイズ分だけ進めて（あるいはブロックを切替えて）， 次のノードを取得する．

実行結果例