image_opencv

image_to_ipl

#ifdef OPENCV

using namespace cv;

extern "C" {

IplImage *image_to_ipl(image im)
{
    int x,y,c;
    IplImage *disp = cvCreateImage(cvSize(im.w,im.h), IPL_DEPTH_8U, im.c);
    int step = disp->widthStep;
    for(y = 0; y < im.h; ++y){
        for(x = 0; x < im.w; ++x){
            for(c= 0; c < im.c; ++c){
                float val = im.data[c*im.h*im.w + y*im.w + x];
                disp->imageData[y*step + x*im.c + c] = (unsigned char)(val*255);
            }
        }
    }
    return disp;
}

함수 이름: image_to_ipl

입력:

image im (이미지 구조체)

동작:

입력으로 들어온 이미지 구조체를 OpenCV의 IplImage 구조체로 변환하여 반환합니다.
변환 과정에서는 이미지 데이터의 크기 및 채널에 맞게 IplImage 구조체를 생성한 뒤, 입력 이미지 데이터를 0~255 범위로 스케일링하여 IplImage에 저장합니다.

설명:

YOLO같은 딥러닝 모델에서는 이미지를 다루어야 하기 때문에, 이러한 이미지를 각 프레임마다 OpenCV의 IplImage 구조체로 변환하여 출력하기 위한 함수입니다.
IplImage 구조체는 OpenCV에서 이미지를 다루기 위해 사용되는 구조체로, 채널, 크기, 데이터 타입 등 이미지 정보를 담고 있습니다.
이 함수에서는 입력으로 들어온 이미지 구조체를 IplImage 구조체로 변환하여 반환합니다.

ipl_to_image

image ipl_to_image(IplImage* src)
{
    int h = src->height;
    int w = src->width;
    int c = src->nChannels;
    image im = make_image(w, h, c);
    unsigned char *data = (unsigned char *)src->imageData;
    int step = src->widthStep;
    int i, j, k;

    for(i = 0; i < h; ++i){
        for(k= 0; k < c; ++k){
            for(j = 0; j < w; ++j){
                im.data[k*w*h + i*w + j] = data[i*step + j*c + k]/255.;
            }
        }
    }
    return im;
}

함수 이름: ipl_to_image

입력:

IplImage* src (IplImage 포인터)

동작:

OpenCV 라이브러리의 IplImage 포맷으로 저장된 이미지를 Darknet의 image 포맷으로 변환한다.
주어진 IplImage 포인터로부터 이미지의 높이, 너비, 채널 수를 가져와서 이를 기반으로 새로운 image를 만든다.
그리고 나서 IplImage의 imageData 포인터를 이용하여 이미지 데이터를 가져와서 새로 만든 image의 데이터 포인터에 할당한다.

설명:

OpenCV의 IplImage 포맷으로 저장된 이미지를 Darknet의 image 포맷으로 변환하는 함수이다.
주어진 IplImage 포인터로부터 이미지의 높이, 너비, 채널 수를 가져온다.
가져온 높이, 너비, 채널 수를 이용하여 make_image 함수를 호출하여 새로운 image를 만든다.
이후, IplImage의 imageData 포인터를 이용하여 이미지 데이터를 가져와서 새로 만든 image의 데이터 포인터에 할당한다.
이미지 데이터의 픽셀 값 범위가 0~~255이므로, 255로 나누어서 0~~1 범위로 정규화한다. 반환값: 변환된 image 구조체

image_to_mat

Mat image_to_mat(image im)
{
    image copy = copy_image(im);
    constrain_image(copy);
    if(im.c == 3) rgbgr_image(copy);

    IplImage *ipl = image_to_ipl(copy);
    Mat m = cvarrToMat(ipl, true);
    cvReleaseImage(&ipl);
    free_image(copy);
    return m;
}

함수 이름: image_to_mat

입력:

image im (입력 이미지)

동작:

입력 이미지를 OpenCV의 Mat 형식으로 변환합니다.
먼저 입력 이미지를 복사하고 제약 조건을 적용한 후, 입력 이미지가 3채널(RGB)인 경우 rgbgr 변환을 수행합니다.
그 후, 변환된 이미지를 IplImage 형식으로 변환하고 cvarrToMat 함수를 사용하여 Mat 형식으로 변환합니다. 마지막으로 IplImage 메모리를 해제하고 이미지 복사본을 해제합니다.

설명:

copy_image(im): 입력 이미지의 복사본을 생성합니다.
constrain_image(copy): 이미지를 0~1 값으로 제한합니다.
rgbgr_image(copy): 이미지 색상 채널을 RGB에서 BGR 순으로 변경합니다.
image_to_ipl(copy): 이미지를 IplImage 형식으로 변환합니다.
cvarrToMat(ipl, true): IplImage를 Mat 형식으로 변환합니다.
cvReleaseImage(&ipl): IplImage 메모리를 해제합니다.
free_image(copy): 이미지 복사본 메모리를 해제합니다.

mat_to_image

image mat_to_image(Mat m)
{
    IplImage ipl = m;
    image im = ipl_to_image(&ipl);
    rgbgr_image(im);
    return im;
}

함수 이름: mat_to_image

입력:

Mat m (OpenCV에서 제공하는 이미지 포맷 Mat 형식의 이미지)

동작:

OpenCV의 Mat 형식의 이미지를 Darknet의 image 형식으로 변환하는 함수입니다.
먼저, Mat 형식의 이미지를 IplImage 형식으로 변환한 후 ipl_to_image 함수를 사용하여 Darknet의 image 형식으로 변환합니다.
이후, rgbgr_image 함수를 사용하여 이미지의 색상을 변환합니다.

설명:

입력으로 받은 Mat 형식의 이미지를 Darknet의 image 형식으로 변환하여 반환하는 함수입니다.

open_video_stream

void *open_video_stream(const char *f, int c, int w, int h, int fps)
{
    VideoCapture *cap;
    if(f) cap = new VideoCapture(f);
    else cap = new VideoCapture(c);
    if(!cap->isOpened()) return 0;
    if(w) cap->set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, w);
    if(h) cap->set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, w);
    if(fps) cap->set(CV_CAP_PROP_FPS, w);
    return (void *) cap;
}

함수 이름: open_video_stream

입력:

const char *f: 비디오 파일의 경로 (비디오 스트림이 아닌 경우 0으로 설정)
int c: 비디오 캡처 장치의 인덱스 (비디오 파일이 아닌 경우 0으로 설정)
int w: 비디오 프레임의 너비 (설정하지 않은 경우 0)
int h: 비디오 프레임의 높이 (설정하지 않은 경우 0)
int fps: 비디오의 초당 프레임 수 (설정하지 않은 경우 0)

동작:

입력으로 주어진 비디오 파일 또는 캡처 장치에서 비디오 스트림을 열고, 비디오 스트림을 캡처하는 데 사용되는 VideoCapture 객체를 생성한다.
VideoCapture 객체가 정상적으로 열리지 않은 경우 0을 반환한다.
너비, 높이 및 FPS 값이 설정되었다면, 해당 값을 VideoCapture 객체에 설정한다.
VideoCapture 객체의 포인터를 반환한다.

설명:

입력된 비디오 파일 경로나 카메라 장치 번호에 해당하는 비디오 스트림을 열고, 프레임의 너비, 높이, 속도를 설정한다.
이때, 프레임 너비와 높이, 속도가 0이면 기본값으로 설정된다. 반환되는 VideoCapture 객체는 이후 비디오 프레임을 읽어오기 위해 사용된다.

get_image_from_stream

image get_image_from_stream(void *p)
{
    VideoCapture *cap = (VideoCapture *)p;
    Mat m;
    *cap >> m;
    if(m.empty()) return make_empty_image(0,0,0);
    return mat_to_image(m);
}

함수 이름: get_image_from_stream

입력:

void 포인터 p (영상 스트림 객체)

동작:

입력으로 받은 영상 스트림 객체에서 현재 프레임을 읽어와 OpenCV의 Mat 형식으로 저장하고, 이를 Darknet의 image 형식으로 변환하여 반환한다.
만약 현재 프레임이 없는 경우, 크기가 0인 빈 image를 반환한다.

설명:

VideoCapture: OpenCV에서 영상 스트림을 처리하기 위한 클래스
Mat: OpenCV에서 이미지를 처리하기 위한 클래스
make_empty_image(w,h,c): Darknet에서 빈 image를 생성하는 함수 (너비 w, 높이 h, 채널 수 c)
mat_to_image(m): OpenCV의 Mat 형식의 이미지를 Darknet의 image 형식으로 변환하는 함수

load_image_cv

image load_image_cv(char *filename, int channels)
{
    int flag = -1;
    if (channels == 0) flag = -1;
    else if (channels == 1) flag = 0;
    else if (channels == 3) flag = 1;
    else {
        fprintf(stderr, "OpenCV can't force load with %d channels\n", channels);
    }
    Mat m;
    m = imread(filename, flag);
    if(!m.data){
        fprintf(stderr, "Cannot load image \"%s\"\n", filename);
        char buff[256];
        sprintf(buff, "echo %s >> bad.list", filename);
        system(buff);
        return make_image(10,10,3);
        //exit(0);
    }
    image im = mat_to_image(m);
    return im;
}

함수 이름: load_image_cv

입력:

filename (char *) : 이미지 파일 이름
channels (int) : 채널 수 (0, 1, 3 중 하나)

동작:

OpenCV를 사용하여 이미지 파일을 로드하고, 채널 수를 지정할 수 있음.
이미지를 Mat 형식으로 읽은 다음, mat_to_image() 함수를 사용하여 image 형식으로 변환하여 반환함.

설명:

OpenCV를 사용하여 이미지 파일을 읽어옴
channels 값에 따라 이미지를 grayscale 또는 color 이미지로 읽어옴 (channels=0인 경우 grayscale, channels=1인 경우 color, channels=3인 경우 RGB 이미지를 읽어옴)
이미지 파일이 없을 경우, 콘솔에 에러 메시지를 출력하고, 크기가 10x10이고 채널 수가 3인 빈 이미지를 생성하여 반환함.
mat_to_image() 함수를 사용하여 Mat 형식의 이미지를 image 형식으로 변환하여 반환함.

show_image_cv

int show_image_cv(image im, const char* name, int ms)
{
    Mat m = image_to_mat(im);
    imshow(name, m);
    int c = waitKey(ms);
    if (c != -1) c = c%256;
    return c;
}

함수 이름: show_image_cv

입력:

image im (표시할 이미지)
const char* name (윈도우 창 이름)
int ms (윈도우가 열린 상태로 유지할 시간)

동작:

입력으로 받은 이미지를 OpenCV Mat 형식으로 변환하고, 해당 이미지를 윈도우 창에 표시한다.
그리고 윈도우가 열린 상태로 ms (입력으로 받은 시간) 밀리초만큼 대기한 후, 키보드 입력이 있으면 해당 입력의 아스키 코드 값을 반환하고, 그렇지 않으면 -1을 반환한다.

설명:

Darknet에서 표시할 이미지를 OpenCV의 imshow 함수를 사용하여 윈도우 창에 표시하는 함수이다.
이미지를 OpenCV의 Mat 형식으로 변환하여 imshow 함수에 전달하고, 입력된 시간(ms)만큼 대기하다가 키보드 입력이 있으면 해당 입력의 아스키 코드 값을 반환한다.
반환된 값이 -1이면 아무 입력도 없었다는 뜻이다.

make_window

void make_window(char *name, int w, int h, int fullscreen)
{
    namedWindow(name, WINDOW_NORMAL);
    if (fullscreen) {
        setWindowProperty(name, CV_WND_PROP_FULLSCREEN, CV_WINDOW_FULLSCREEN);
    } else {
        resizeWindow(name, w, h);
        if(strcmp(name, "Demo") == 0) moveWindow(name, 0, 0);
    }
}

}

함수 이름: make_window

입력:

name (char*): 창의 이름
w(int): 창의 너비
h(int): 창의 높이
fullscreen(int): 전체화면 여부(0 또는 1)

동작:

OpenCV 라이브러리의 namedWindow() 함수를 사용하여 이름이 name인 창을 생성한다.
fullscreen이 1인 경우 창을 전체화면으로 표시하고, 0인 경우 창의 크기를 w x h로 조정한다.
Demo라는 이름의 창인 경우, (0,0) 위치로 이동시킨다.

설명:

OpenCV를 사용하여 이미지를 보여주는 창을 만드는 함수이다.
창의 이름과 크기, 전체화면 여부를 입력으로 받고, namedWindow()과 setWindowProperty() 또는 resizeWindow()와 moveWindow() 함수를 사용하여 창을 생성하거나 크기와 위치를 조정한다.

Previousimage Nextiseg_layer

Last updated 1 year ago