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データの書き込み

作成者: 怡土順一, 最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 433, 最終変更日時: 2008-12-14 17:13:39 +0900 (日, 14 12月 2008)
This is a local copy taken at 2010/09/20. CLICK HERE to the original page at opencv.jp.

■ データの書き込み

OpenCVでは, "opencv-matrix", "opencv-nd-matrix", "opencv-sparse-matrix", "opencv-image", "opencv-sequence", "opencv-sequence-tree", "opencv-graph" の7種類の型は標準タイプとして定義されているので,簡単に保存することができる. また,ユーザ定義のオブジェクトや複数オブジェクトをまとめた書き込みなど,自由度の高いファイルへの保存が可能である. この関数は,キャリブレーションのサンプルコードでも利用されている.

サンプル


IplImage構造体情報の保存 cvWrite, cvWriteComment

IplImage構造体の情報をファイルに保存する

サンプルコード

#include <cv.h> #include <highgui.h> int main (int argc, char *argv[]) { IplImage *color_img, *gray_img; CvRect roi; CvFileStorage *fs; // (1)画像を読み込む if (argc != 2 || (color_img = cvLoadImage (argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR)) == 0) return -1; // (2)ROIの設定と二値化処理 gray_img = cvCreateImage (cvGetSize (color_img), IPL_DEPTH_8U, 1); cvCvtColor (color_img, gray_img, CV_BGR2GRAY); roi = cvRect (0, 0, color_img->width / 2, color_img->height / 2); cvSetImageROI (gray_img, roi); cvSetImageROI (color_img, roi); cvThreshold (gray_img, gray_img, 90, 255, CV_THRESH_BINARY); // (3)xmlファイルへの書き出し fs = cvOpenFileStorage ("images.xml", 0, CV_STORAGE_WRITE); cvWriteComment (fs, "This is a comment line.", 0); cvWrite (fs, "color_img", color_img); cvStartNextStream (fs); cvWrite (fs, "gray_img", gray_img); cvReleaseFileStorage (&fs); cvReleaseImage (&color_img); cvReleaseImage (&gray_img); return 0; }

// (1)画像を読み込む
関数 cvLoadImageにより,保存するためのカラー画像を読み込む.

// (2)ROIの設定と二値化処理
関数cvCvtColorによりカラー画像をグレースケール画像に変換し,関数cvSetImageROIによりROIを設定する. また,変換した画像に対して二値化処理を施す.

// (3)xmlファイルへの書き出し
関数cvWriteにより,入力されたカラー画像と変換・処理されたグレースケール画像をファイルに書き出す. 関数cvSaveImageとは異なり,オブジェクトの情報をデータとして保存する. また,ここでは,二つのIplImage構造体のデータを一つのファイルに書き出しているが, 一つのデータを一つのファイルに書き出す場合は,

cvSave("image.xml", color_img);
のようにして保存しても良い.関数cvSaveの内部では,関数cvWriteが呼び出される. 関数cvStartNextStream()は,ファイル書き込み中のストリームを新しくする関数であり,この場所で
<!-- next stream -->
というコメントと改行が挿入されるだけである(今回の場合,標準タイプのデータをトップレベルに書き込むだけなので). もちろん,複数のファイルを書き込む際に必須というわけではない.

実行結果例

images.xml.zipが実際に書き出されたファイルである. 以下のスナップショットからも分かるように,ROIなどの情報も保存されている.


マップのシーケンスを保存 cvStartWriteStruct, cvEndWriteStruct

二つのエントリを持つマップのシーケンスをファイルに保存する

サンプルコード

#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <time.h> int main (int argc, char *argv[]) { int size = 20; int i; CvFileStorage *fs; CvRNG rng = cvRNG (time (NULL)); CvPoint *pt = (CvPoint *) cvAlloc (sizeof (CvPoint) * size); // (1)点列の作成 for (i = 0; i < size; i++) { pt[i].x = cvRandInt (&rng) % 100; pt[i].y = cvRandInt (&rng) % 100; } // (2)マップのシーケンスとして点列を保存 fs = cvOpenFileStorage ("sequence.yml", 0, CV_STORAGE_WRITE); cvStartWriteStruct (fs, "points", CV_NODE_SEQ); for (i = 0; i < size; i++) { cvStartWriteStruct (fs, NULL, CV_NODE_MAP | CV_NODE_FLOW); cvWriteInt (fs, "x", pt[i].x); cvWriteInt (fs, "y", pt[i].y); cvEndWriteStruct (fs); } cvEndWriteStruct (fs); cvReleaseFileStorage (&fs); return 0; }

// (1)点列の作成
ランダムな値を持つ,CvPoint型の配列(要素数20)を作成する.

// (2)マップのシーケンスとして点列を保存
リファレンス マニュアルにおける関数GetHashedKey()の説明の項にある様な,二つのエントリを持つマップのシーケンスとして保存する. 関数cvStartWriteStruct()を利用して,"x"と"y"のエントリを持つマップの書き込みを行う. さらにそれらのマップを,最後の引数に CV_NODE_SEQを与えた関数cvStartWriteStruct()でまとめることで,シーケンスとして書き込む. 今回は,リファレンス マニュアルの例に習い,YAML形式のファイルとして保存する.

実行結果例

OpenCV-1.0 リファレンス マニュアル
OpenCV-1.1pre リファレンス マニュアル
OpenCVサンプルコード


画素値の直接操作
部分画像のシャッフル
画像の連結
画像のコピー
画像形状の変形
タイリング
画像の反転
逆行列(擬似逆行列)の計算
色空間の写像
離散フーリエ変換
階層構造を持つ輪郭の座標取得
図形の描画
ポリゴンの描画
凸ポリゴンの描画
テキストの描画
IplImage構造体情報の保存
マップのシーケンスを保存
IplImage構造体情報の読み込み
マップのシーケンスを読み込む
K-means法によるクラスタリング
クラスタリングによる減色処理
エッジの検出
コーナーの検出
並進移動のためのピクセルサンプリング
回転移動のためのピクセルサンプリング
画像のサイズ変更
画像のアフィン変換(1)
画像のアフィン変換(2)
画像の透視投影変換
全方位画像の透視投影変換
モルフォロジー変換
平滑化
ユーザ定義フィルタ
境界線の作成
画像の二値化
画像の二値化(大津の手法)
画像ピラミッドの作成
画像ピラミッドを用いた画像の領域分割
平均値シフト法による画像のセグメント化
Watershedアルゴリズムによる画像の領域分割
輪郭の検出と描画
画像のモーメントを計算
ハフ変換による直線検出
ハフ変換による円検出
距離変換とその可視化
不要オブジェクトの除去
ヒストグラムの描画
ヒストグラム間の距離
二次元のヒストグラム
バックプロジェクションパッチ
ヒストグラムの均一化
テンプレートマッチング
形状のマッチング
点列を包含する矩形
輪郭領域の面積と輪郭の長さ
二つの矩形を包含する矩形
楕円のフィッティング
点列を包含する図形
動的背景更新による物体検出
snakeによる輪郭追跡(静止画)
オプティカルフロー1
オプティカルフロー2
オプティカルフロー3
Condensation
顔の検出
カメラキャリブレーション
歪み補正
マップを利用した歪み補正
サポートベクターマシン
画像の各ピクセル値を特徴ベクトルとしたSVMの学習
画像の各ピクセル値を特徴ベクトルとしたSVMによる物体検出
マウスイベントの取得
トラックバーの利用
カメラからの画像キャプチャ
動画としてファイルへ書き出す
ラベリング