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iOSでOpenCVを介して機能検出を使用しようとしていますが、難問に直面しています:

features2d は highgui に依存しています。highgui は iOS ではビルドできません (少なくとも、私にはわかりません)。

これは私に信じさせます: features2d は、モジュールを書き直して cvSaveImage() と cvLoadImage() への呼び出しを削除しない限り、iOS で使用することはできません。これは間違っていますか？誰でもこれに遭遇して解決しましたか？

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あなたは間違ったアプローチをとっています.highguiは必要ありません.そのライブラリは処理の結果を簡単に処理できるようにするためだけのものであるため、これらの手順を手動で簡単に実行できます.

たとえば、次の HOG の例を考えてみましょう。

#include <iostream>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

int
main(int argc, char *argv[])
{
  const char *imagename = argc > 1 ? argv[1] : "../../image/pedestrian.png";
  cv::Mat img = cv::imread(imagename, 1);
  if(img.empty()) return -1; 

  cv::HOGDescriptor hog;
  hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());

  std::vector<cv::Rect> found;
  // 画像，検出結果，閾値（SVMのhyper-planeとの距離），
  // 探索窓の移動距離（Block移動距離の倍数），
  // 画像外にはみ出た対象を探すためのpadding，
  // 探索窓のスケール変化係数，グルーピング係数
  hog.detectMultiScale(img, found, 0.2, cv::Size(8,8), cv::Size(16,16), 1.05, 2);

  std::vector<cv::Rect>::const_iterator it = found.begin();
  std::cout << "found:" << found.size() << std::endl;
  for(; it!=found.end(); ++it) {
    cv::Rect r = *it;
    // 描画に際して，検出矩形を若干小さくする
    r.x += cvRound(r.width*0.1);
    r.width = cvRound(r.width*0.8);
    r.y += cvRound(r.height*0.07);
    r.height = cvRound(r.height*0.8);
    cv::rectangle(img, r.tl(), r.br(), cv::Scalar(0,255,0), 3);
  }

  // 結果の描画
  cv::namedWindow("result", CV_WINDOW_AUTOSIZE|CV_WINDOW_FREERATIO);
  cv::imshow( "result", img );    
  cv::waitKey(0);
}

iOS 以外の環境向けに作成されていますが、すべての highgui 呼び出しをネイティブ iOS のものに置き換えるだけです。

ここから opencv ライブラリの非常に優れた画像処理を取得できます。

http://aptogo.co.uk/2011/09/opencv-framework-for-ios/

したがって、そのコードで本当に気にする必要があるのは、この部分だけです。

  cv::HOGDescriptor hog;
  hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());

  std::vector<cv::Rect> found;
  // 画像，検出結果，閾値（SVMのhyper-planeとの距離），
  // 探索窓の移動距離（Block移動距離の倍数），
  // 画像外にはみ出た対象を探すためのpadding，
  // 探索窓のスケール変化係数，グルーピング係数
  hog.detectMultiScale(img, found, 0.2, cv::Size(8,8), cv::Size(16,16), 1.05, 2);

  std::vector<cv::Rect>::const_iterator it = found.begin();
  std::cout << "found:" << found.size() << std::endl;
  for(; it!=found.end(); ++it) {
    cv::Rect r = *it;
    // 描画に際して，検出矩形を若干小さくする
    r.x += cvRound(r.width*0.1);
    r.width = cvRound(r.width*0.8);
    r.y += cvRound(r.height*0.07);
    r.height = cvRound(r.height*0.8);
    cv::rectangle(img, r.tl(), r.br(), cv::Scalar(0,255,0), 3);
  }

ブリーフの場合:

// You get your img into a cv mat from the uiimage or whatever.

  cv::Mat gray_img;
  cv::cvtColor(img, gray_img, CV_BGR2GRAY);
  cv::normalize(gray_img, gray_img, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);

  std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
  std::vector<cv::KeyPoint>::iterator itk;
  cv::Mat descriptors;

  //
  // threshold=0.05, edgeThreshold=10.0
  cv::SiftFeatureDetector detector(0.05,10.0);
  detector.detect(gray_img, keypoints);
  // Brief に基づくディスクリプタ抽出器
  cv::BriefDescriptorExtractor extractor;
  cv::Scalar color(50,50,155);
  extractor.compute(gray_img, keypoints, descriptors);

  // 32次元の特徴量 x keypoint数
  for(int i=0; i<descriptors.rows; ++i) {
    cv::Mat d(descriptors, cv::Rect(0,i,descriptors.cols,1));
    std::cout << i << ": " << d << std::endl;
  }

そして、あなたはあなたの結果を持っています。

于 2012-04-25T00:25:31.323 に答える