Detecting colorcheckers using basic algorithms

このチュートリアルでは、'mcc'モジュールを使って画像中のカラーチャートを検出する方法を学ぶ。ここでは基本的な検出アルゴリズムのみを使用する。次のチュートリアルでは、ニューラルネットワークを用いて検出精度を向上させる方法を見ていく。

ビルド

OpenCVをビルドする際、contribモジュールをすべてビルドするには次のコマンドを実行する。

cmake -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=<opencv_contrib>/modules/

あるいはmccモジュールのみをビルドする。

cmake -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=<opencv_contrib>/modules/mcc

あるいはCMakeのGUI版 cmake-gui でmccモジュールにチェックを入れていることを確認する。

サンプルのソースコード

run
<path_of_your_opencv_build_directory>/bin/example_mcc_chart_detection -t=<type_of_chart> -v=<optional_path_to_video_if_not_provided_webcam_will_be_used.mp4> --ci=<optional_camera_id_needed_only_if_video_not_provided> --nc=<optional_maximum_number_of_charts_to_look_for>

• -t=# はチャートの種類で、0 (Standard)、1 (DigitalSG)、2 (Vinyl)
• –ci=# はカメラIDで、0 (デフォルトはメインカメラ)、1 (セカンダリカメラ) など
• –nc=# デフォルト値は1で、最良のチャートのみを検出することを意味する

例:

Run a movie on a standard macbeth chart:
/home/opencv/build/bin/example_mcc_chart_detection -t=0 -v=mcc24.mp4
 
Or run on a vinyl macbeth chart from camera 0:
/home/opencv/build/bin/example_mcc_chart_detection -t=2 --ci=0
 
Or run on a vinyl macbeth chart, detecting the best 5 charts(Detections can be less than 5 but never more):
/home/opencv/build/bin/example_mcc_chart_detection -t=2 --ci=0 --nc=5

#include <opencv2/core.hpp>
 
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/mcc.hpp>
#include <iostream>
 
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace mcc;
 
const char *about = "Basic chart detection";
const char *keys = {
 "{ help h usage ? |    | show this message }"
 "{t        |      |  chartType: 0-Standard, 1-DigitalSG, 2-Vinyl }"
 "{v        |      | Input from video file, if ommited, input comes from camera }"
 "{ci       | 0    | Camera id if input doesnt come from video (-v) }"
 "{nc       | 1    | Maximum number of charts in the image }"};
 
int main(int argc, char *argv[])
{
 
 // ----------------------------------------------------------
 // Scroll down a bit (~40 lines) to find actual relevant code
 // ----------------------------------------------------------
 
 CommandLineParser parser(argc, argv, keys);
    parser.about(about);
 
 int t = parser.get<int>("t");
 
 CV_Assert(0 <= t && t <= 2);
    TYPECHART chartType = TYPECHART(t);
 
 int camId = parser.get<int>("ci");
 int nc = parser.get<int>("nc");
 String video;
 if (parser.has("v"))
        video = parser.get<String>("v");
 
 if (!parser.check())
    {
        parser.printErrors();
 return 0;
    }
 
 VideoCapture inputVideo;
 int waitTime;
 if (!video.empty())
    {
        inputVideo.open(video);
        waitTime = 10;
    }
 else
    {
        inputVideo.open(camId);
        waitTime = 10;
    }
 
 //--------------------------------------------------------------------------
 //-------------------------Actual Relevant Code-----------------------------
 //--------------------------------------------------------------------------
 
 while (inputVideo.grab())
    {
 
 Mat image, imageCopy;
        inputVideo.retrieve(image);
        imageCopy = image.clone();
 Ptr<CCheckerDetector> detector = CCheckerDetector::create();
 // Marker type to detect
 if (!detector->process(image, chartType, nc))
        {
            printf("ChartColor not detected \n");
        }
 else
        {
 
 // get checker
            std::vector<Ptr<mcc::CChecker>> checkers = detector->getListColorChecker();
 
 for (Ptr<mcc::CChecker> checker : checkers)
            {
 // current checker
 Ptr<CCheckerDraw> cdraw = CCheckerDraw::create(checker);
                cdraw->draw(image);
            }
        }
 imshow("image result | q or esc to quit", image);
 imshow("original", imageCopy);
 char key = (char)waitKey(waitTime);
 if (key == 27)
 break;
    }
 
 return 0;
}

解説

1. ヘッダと名前空間を設定する

   #include <opencv2/mcc.hpp>
   using namespace std;
   using namespace cv;
   using namespace mcc;

   必要であれば、上記のコードのように名前空間を設定できる。

2. 検出器オブジェクトを生成する

   Ptr<CCheckerDetector> detector = CCheckerDetector::create();

   これは単にオブジェクトを生成するだけである。

3. 検出器を実行する

   detector->process(image, chartType);

   検出器が少なくとも1つのチャートを検出できた場合はtrueを返し、そうでなければfalseを返す。上記のコードでは、チャートが検出されなかった場合に失敗メッセージを表示している。検出に成功した場合は、カラーチャートのリストが検出器自身の内部に格納される。次のステップでその抽出方法を説明する。デフォルトでは最大1つのチャートを検出するが、第3引数のnc(チャートの最大数)を調整することで、より多くのチャートを検出できる。

4. ColorCheckerの一覧を取得する

   std::vector<cv::Ptr<mcc::CChecker>> checkers;
   detector->getListColorChecker(checkers);

   検出されたすべてのcolorcheckerが、これで 'checkers' ベクトルに格納される。

5. colorcheckerを画像に描き戻す

   for(Ptr<mcc::CChecker> checker : checkers)
   {
    // current checker
    Ptr<CCheckerDraw> cdraw = CCheckerDraw::create(checker);
       cdraw->draw(image);
   }

   すべてのcheckerを1つずつループで処理し、描画する。