カテゴリー: OpenCV

QtとBeagleBoneBlackでOpenCV

Qtで作るBeagleBoneのプログラムで画像処理ライブラリOpenCVを使う手順についてメモしておきます。

QtCreatorが動作するUbuntu 15.04 i386上でarm用のopencvを構築します。

こちらのサイトを参考にしました

１. Opencvのソースをダウンロードして解凍します
~$ mkdir opencv 
~$cd opencv 
~/opencv$ wget -O opencv-3.1.0.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/3.1.0.zip 
~/opencv$ wget -O opencv_contrib-3.1.0.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.1.0.zip 
~/opencv$ unzip opencv-3.1.0.zip 
~/opencv$ unzip opencv_contrib-3.1.0.zip
２．使用するコンパイラに合わせてopencv-3.1.0/platforms/linux/arm-qnueabi.toolchain.cmakeを修正します

GCC_COMPILER_VERSIONを”4.6″から”5″に変更しました

set(GCC_COMPILER_VERSION "5" CACHE STRING "GCC Compiler version")
３. cmakeとmakeで構築してインストールします
~/opencv$ cd opencv-3.1.0
~/opencv/opencv-3.1.0$ mkdir build-arm
~/opencv/opencv-3.1.0$ cd build-arm

~/opencv/build/build-arm$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/opencv3.1-arm \
-D CMAKE_TOOLCHAIN_FILE=~/opencv/opencv-3.1.0/platforms/linux/arm-gnueabi.toolchain.cmake \
-D CMAKE_AR=/usr/arm-linux-gnueabihf/bin/ar \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv/opencv_contrib-3.1.0/modules \
-D ENABLE_NEON:BOOL=ON \
-D WITH_TBB=ON \
-D BUILD_TBB=ON \
-D WITH_QT=OFF \
-D WITH_OPENGL=OFF \ 
-D SOFTFP=ON \
..

~/opencv/opencv-3.1.0/build-arm$ sudo make j2

~/opencv/opencv-3.1.0/build-arm$ sudo make install
３．BeagleBoneBlackへライブラリを転送します
~$ scp /opt/opencv3.1-arm/lib/* root@192.168.0.xxx:/usr/lib
４．Qtプロジェクトの設定  

myproject.pro の最後にインクルードパスとライブラリの参照を追加します

DEPENDPATH += /opt/opencv3.1-arm/include
INCLUDEPATH += /opt/opencv3.1-arm/include
LIBS += -L/opt/opencv3.1-arm/lib/ \
 -lopencv_core \
 -lopencv_imgproc \
 -lopencv_highgui \
 -lopencv_imgcodecs
５． OpenCVのサンプル

Qtデータ形式との変換、２値化

cvfunc.h

#ifndef CVFUNC_H
#define CVFUNC_H

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include <iostream>
#include <stdlib.h>

extern void read_qimageformat(cv::Mat &mat, const char *filename);
extern void read_qimageformat0(cv::Mat &mat, const char *filename);
extern void binarize(cv::Mat &mat, const char *filename);
extern void detect_plate(cv::Mat &mat, int th);
extern void mask_plate(cv::Mat mat, cv::Mat &dst, int th);
extern void copypart(cv::Mat src, cv::Mat &dst, int x0, int y0);

#endif // CVFUNC_H

cvfunc.cpp

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include "mainwindow.h"
#include <QtGui>

#include "cvfunc.h"

using namespace cv;

// copy part of image
// input : src,dst: CV_8UC3
void copypart(cv::Mat src, cv::Mat &dst, int x0, int y0)
{
  for(int y=0; y < dst.rows; y++){
    for( int x=0; x < dst.cols; x++){
      dst.data[y * dst.step + x * dst.elemSize() + 0] // G
        = src.data[(y+y0) * src.step + (x+x0) * src.elemSize() + 0];
      dst.data[y * dst.step + x * dst.elemSize() + 1] // B
        = src.data[(y+y0) * src.step + (x+x0) * src.elemSize() + 1];
      dst.data[y * dst.step + x * dst.elemSize() + 2] // R
        = src.data[(y+y0) * src.step + (x+x0) * src.elemSize() + 2];
    }
  }
}

// Detect plate
// input : mat: CV_8UC1, th:threshold
void detect_plate(cv::Mat &mat, int th)
{
 // srcと同じサイズで８ビット×３チャンネルのMatデータを作成
 // cv::Mat (GBR) を QImage (RGB)に入れ替える
  for(int y=0; y < mat.rows; y++){
    for( int x=mat.cols-3; 0 < x ; x--){
      if( mat.data[y * mat.step + x] <= th )
        mat.data[y * mat.step + x] = 255;
      else break;
    }
  }
}

// Mask plate
// input : mat,dst: CV_8UC1, th:threshold
void mask_plate(cv::Mat mat, cv::Mat &dst, int th)
{
 // srcと同じサイズで８ビット×３チャンネルのMatデータを作成
 // cv::Mat (GBR) を QImage (RGB)に入れ替える
  for(int y=0; y < mat.rows; y++){
    for( int x=mat.cols-3; 0 < x ; x--){
      if( mat.data[y * mat.step + x] <= th )
        dst.data[y * dst.step + x] = 255;
      else break;
    }
  }
}

//
// OpenCv形式からQImage形式への変換
//
void read_qimageformat(cv::Mat &mat, const char *filename)
{
 // Matにイメージを読み込む
  Mat src = imread(filename,IMREAD_COLOR);
 // cv::Mat と QImage で異なるのでRGBの順番を入れ替える
  cvtColor(src, mat, CV_RGB2BGR); //OpenCVの命令でRGBの順番を入れ替える
 // 次のようにしてQIMageに変換する
 //QImage qimg(mat.data, mat.cols, mat.rows, QImage::Format_RGB888);
}

//
// OpenCv形式からQImage形式への変換
// Matの初期化と画素直接アクセスのサンプル
//
void read_qimageformat0(cv::Mat &mat, const char *filename)
{
 // Matにイメージを読み込む
  Mat src = imread(filename,IMREAD_COLOR);
 // srcと同じサイズで８ビット×３チャンネルのMatデータを作成
  Mat dst(src.size().height,src.size().width,CV_8UC3);
 // cv::Mat (GBR) を QImage (RGB)に入れ替える
  for(int y=0; y < src.rows; y++){
    for( int x=0; x < src.cols; x++){
      dst.data[y * src.step + x * src.elemSize() + 0] // R
        = src.data[y * src.step + x * src.elemSize() + 2];
      dst.data[y * src.step + x * src.elemSize() + 1] // G
        = src.data[y * src.step + x * src.elemSize() + 0];
      dst.data[y * src.step + x * src.elemSize() + 2] // B
        = src.data[y * src.step + x * src.elemSize() + 1];
    }
  }
  mat = dst;
}

#if 0
//
// 二値化
//
void binarize(cv::Mat &mat, const char *filename)
{
 // Matにイメージを読み込む
  Mat src_img = imread(filename,IMREAD_COLOR);
 // srcと同じサイズで８ビット×１チャンネルのMatデータを作成
  Mat gray_img(src_img.size(),CV_8UC1);
 // グレースケールに変換
 //cvtColor(src_img, gray_img, CV_BGR2GRAY);
  cvtColor(src_img, gray_img, CV_);
 // 変換先のイメージ作成
  Mat bin_img(src_img.size(),CV_8UC1);
#if 0
 // 二値化、大津の手法（自動的にスレッショルドを決定）
  threshold(gray_img, bin_img, 0, 255,  CV_THRESH_BINARY|CV_THRESH_OTSU);
#else
 // (3)apply an adaptive threshold to a grayscale image
  adaptiveThreshold(gray_img, bin_img, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, CV_THRESH_BINARY, 7, 8);
#endif
 // bin 8bit x 1ch を mat 8bit x 3ch に変換
  cvtColor(bin_img, mat, CV_GRAY2RGB);
}
#else
//
// 二値化
//
void binarize(cv::Mat &mat, const char *filename)
{
 // Matにイメージを読み込む
  Mat src_img = imread(filename,IMREAD_COLOR);
 // srcと同じサイズで８ビット×１チャンネルのMatデータを作成
  Mat gray_img(src_img.size(),CV_8UC1);
 // 青色を取り出すグレースケールに変換
 //cvtColor(src_img, gray_img, CV_BGR2GRAY);
  for(int y=0; y < src_img.rows; y++){
    for( int x=0; x < src_img.cols; x++){
      gray_img.data[y * gray_img.step + x * gray_img.elemSize() + 0] //
        = src_img.data[y * src_img.step + x * src_img.elemSize() + 0]; // B
    }
  }
#if 0 // 青色のグレースケール表示
 // gray_img 8bit x 1ch を mat 8bit x 3ch に変換
  cvtColor(gray_img, mat, CV_GRAY2RGB);
#else
 // 変換先のイメージ作成
  Mat bin_img(src_img.size(),CV_8UC1);
#if 0
 // 二値化、大津の手法（自動的にスレッショルドを決定）
  threshold(gray_img, bin_img, 0, 255, CV_THRESH_BINARY|CV_THRESH_OTSU);
#else
 // (3)apply an adaptive threshold to a grayscale image
  adaptiveThreshold(gray_img, bin_img, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, CV_THRESH_BINARY, 7, 8);
#endif
 // bin 8bit x 1ch を mat 8bit x 3ch に変換
  cvtColor(bin_img, mat, CV_GRAY2RGB);
#endif
}

#endif