deneme

Köşe bulma kodu:

procedure TForm2.btnkosebulClick(Sender: TObject);
type
    TPointsArr = array[0..250] of CvPoint2D32f;
    PPointsArr = ^TPointsArr;
var
    img2,eig,temp:PIplImage;

    points: array[0..1] of PPointsArr;
    pointsRow1, pointsRow2: TPointsArr;
    ipar1,count,j:integer;
begin
    ipar1:=4; // kaç tane köşe bulmak istiyorsun. 4 tane
    img2 := cvLoadImage('mot1.png',CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    eig := cvCreateImage( cvGetSize(img2), 32, 1 );
    temp := cvCreateImage( cvGetSize(img2), 32, 1 );

    points[0] := @pointsRow1[0];
    //points[1] := @pointsRow2[0];
    cvGoodFeaturesToTrack( img2, eig, temp, @points[0][0], @ipar1,
    0.05, 10, 0, 5, 0, 0.09 );
    cvFindCornerSubPix( img2, @points[0][0], count,
    cvsize_(5, 5), cvSize_(-1, -1),
    cvTermCriteria_(CV_TERMCRIT_ITER or CV_TERMCRIT_EPS, 20, 0.03));
     for j:=0 to ipar1 -1 do
     begin
        cvCircle( img2, cvPointFrom32f_(points[0][j]), 3, CV_RGB(0,255,255), -1, 8,0);
        cvCircle( img2, cvPointFrom32f_(points[0][j]), 8, CV_RGB(255,0,0), -1, 8,0);
     end;

     cvNamedWindow('bb',1);
     cvShowImage('bb',img2);
end;

Paramatreleri 3 tanedir: kaynak görüntü, hedef görüntü-boyutlandırılmış, ve ara-değerleme yöntemidir.

Ara-değerleme metodları:

• CV_INTER_NN: nearest-neighbor interpolation (yakın komşuluk)
• CV_INTER_LINEAR: bilinear interpolasyon (bilineer yada çift doğrusal)
• CV_INTER_LINEAR: nearest benzer
• CV_INTER_CUBIC : bicubic interpolasyon

procedure TForm2.btnresizeClick(Sender: TObject);
var
    img1,dst:PIplImage;
    smallratio:Integer;
    sz:CvSize;
begin
    smallratio:=30;
    img1:=cvLoadImage('canon550.png',0);
    sz:=cvGetSize(img1);
    sz.width:=Round(sz.width*smallratio/100);
    sz.height:=Round(sz.height*smallratio/100);
    dst:=cvCreateImage(sz,img1.depth,img1.nChannels);
    ShowMessage('depth=>'+IntToStr(img1.depth)+' , '+'nChannels=>'+inttostr(img1.nChannels));
    cvResize(img1,dst,CV_INTER_CUBIC);
    cvNamedWindow('s',1);
    cvShowImage('s',img1);
    cvNamedWindow('sm',1);
    cvShowImage('sm',dst);
end;

var
  img1,dst:PIplImage;
begin
  //hh
  img1:=cvLoadImage('sa.jpg',1);
  dst:=cvCreateImage(cvGetSize(img1),8,3);
  cvSmooth(img1,dst,3,3);
  //cvResize(img1,dst);
  cvNamedWindow('s',1);
  cvShowImage('s',img1);
  cvNamedWindow('sm',1);
  cvShowImage('sm',dst);

Blending (2 görüntünün iç içe geçmesi düşünülebilir) örneği aynı dökümantasyonda var. Biz bunu delphi ile yapacağız.

Gerekli araçlar:

1. opencv 2.0
2. delphisciencelibrary
3. Delphi 7 veya rad studio

opencv’nin headerlarının (newopencv2.pas) çevrildiği kod ayarlarım şu şekilde, kaynak kod aşağıdadır.

 
unit newOpenCv2;

interface

uses windows, sysutils, classes, StdCtrls, graphics,
     Dialogs, math;

const
  //those dlls is installed by opencv2.0 installer
  lib_cv = 'C:\OpenCV2.0\bin\libcv200.dll';
  lib_cxcore = 'C:\OpenCV2.0\bin\libcxcore200.dll';
  lib_highgui = 'C:\OpenCV2.0\bin\libhighgui200.dll';
  lib_cvaux = 'C:\OpenCV2.0\bin\libcvaux200.dll';
  libmpeg = 'C:\OpenCV2.0\bin\libopencv_ffmpeg200.dll';
  lib_ml = 'C:\OpenCV2.0\bin\libml200.dll';
  libselfdef = 'infopencv.dll';

Blending kodu

procedure TForm2.addweightedClick(Sender: TObject);
var
      img1,img2:PIplImage;
      dst1:PIplImage;
      bt:TBitmap;
      alpha:Double;
      beta,input:Double;
      a:Integer;
begin
      alpha:=0.5;
      img1:=cvLoadImage('de.jpg',1);
      img2:=cvLoadImage('op.jpg',1);
      dst1:=cvCreateImage(cvGetSize(img1),8,3);
     //dst:=cvLoadImageM('lena.jpg',1);
      beta:=1-alpha;
      cvAddWeighted(img1,alpha,img2,beta,0.0,dst1);
    // cvSaveImage('sadf.jpg',dst1);
      cvNamedWindow('bb',1);
      cvShowImage('bb',dst1);
      //cvResizeWindow('bb',200,200);
      Image1.Stretch:=True;
      bt:=cvImage2Bitmap(dst1);
      Image1.Picture.Bitmap:= bt;
      Image1.Picture.SaveToFile('aa.jpg');
end;

Optik akış denklemi cisimleri hızını yönünü bulabiliriz.

   '''
Created on Nov 15, 2011

@author: barakli.net
'''
#!/usr/bin/python
import cv

MAX_CORNERS = 500
imga=cv.LoadImage("imgc.png",cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
imgb=cv.LoadImage("imgc1.png",cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)

img_sz=cv.GetSize(imga)
win_sz=10

imgc=cv.LoadImage("OpticalFlow1.png",cv.CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED)

eig_image=cv.CreateImage(img_sz, cv.IPL_DEPTH_32F, 1)
temp_image=cv.CreateImage(img_sz, cv.IPL_DEPTH_32F, 1)

corner_count=MAX_CORNERS

cornersA=[]

cornersA=cv.GoodFeaturesToTrack(imga, eig_image, temp_image,MAX_CORNERS,0.01, 5.0, None,3,0,0.04)

cornersA=cv.FindCornerSubPix(imga,cornersA,(win_sz,win_sz),(-1,-1),(cv.CV_TERMCRIT_ITER | cv.CV_TERMCRIT_EPS,20,0.03))

pyrA=cv.CreateImage(img_sz,8,1 )
pyrB=cv.CreateImage(img_sz,8,1)

cornersB,features_found,feature_errors=cv.CalcOpticalFlowPyrLK(imga, imgb, pyrA, pyrB, cornersA, (win_sz,win_sz), 5, (cv.CV_TERMCRIT_ITER | cv.CV_TERMCRIT_EPS,20,0.03), 0)

print "features errors count==>>"+str(len(feature_errors))
print "features found count==>>"+str(len(features_found))

for k in range(len(feature_errors)):
    if (features_found[k]==0) or (feature_errors[k]>550):
        print("Error is %f/n",feature_errors[k])
        continue
    print ("Got it /n")
    p0=cv.Round(cornersA[k][0]),cv.Round(cornersA[k][1])
    p1=cv.Round(cornersB[k][0]),cv.Round(cornersB[k][1])
    cv.Line(imgc,p0,p1,cv.CV_RGB(255,0,0),2)

cv.namedWindow("ImageA",0)
cv.namedWindow("ImageB",0)
cv.namedWindow("Opflow",0)

cv.ShowImage("ImageA",imga)
cv.ShowImage("ImageB",imgb)
cv.ShowImage("Opflow",imgc)

cv.WaitKey()
cv.DestroyAllWindows()

şş

Bunlar arasında en rahat kullanılabilen kanımca Python, büyük avantaj ve dezavantaj sağlayan değişken türü belirtmeden kod yazabilmek. Buradaki dezavantaj ise pythonda değişken türü bazen tür tür atamalarında problem çıkartması ve sizi bazen nerede bu hataaa diye kızdırmasıdır.

.Net çiler için zaten ortam mükemmel. Javacv gelişimini ve dökümantasyonunu hızlıca tamamlamakta.

Delphiciler için ortam biraz daha zor. İyi bir pointer cı olmanız gerektirmekte. bu arkadaş delphi ile güzel işler çıkartmakta.

Derindelimavi zaten işin üstadı sayılır.hem c++ profosyonelliği ve .net çalışmalarını hemde akademik yazılarını çok beğenmekteyim. İnşallah çalışmalarına devam eder.

Ben bundan sonraki kodları çoğunlukla delphi ve python ile hazırlayacağım.

Opencv ile güzel çalışmalar dilerim.

Hazırladığım eski dökümanları burada yayınlayıp artık akademik tabanlı ve açıklamalı opencv çalışmaları göreceksiniz.