David

Здравствуйте, подскажите пожалуйста как осуществить соляризацию в Open CV?

Спасибо, уже разобрался - формирую список файлов и вручную их вбиваю на загрузку.

Smorodov, спасибо, но это тоже не помогло. А нет какой-нибудь Си-шной ф-ии которая может считывать пути к файлам и загружать их со строковых данных?

Я пробовал так сделать, мне выдает: 11 IntelliSense: значение типа "const char *" нельзя присвоить сущности типа "char *" c:\recognition\recognition\recognition.cpp 249 к примеру если так конвертировать путь к файлу char*ch=DirName.c_str();

Smorodov, у меня получилось считать путь и названия к изображениям, теперь я хочу поочередно их загружать через cvLoadImage, но эта ф-ия не поддерживает работу со строковыми данными (только char),а в char список имен lst не записывается. int i,k, min,index=0,schet=0; int array_rec[3]; string array_str[200];//сохранение директории и имен файлов string DirName="C:\\Recognition\\Recognition\\Шейный\\"; string ExtFilter="*.jpg"; vector<string> lst=listFilesInDirectory(DirName+ExtFilter); IplImage *object[3]; char *array_1[3]={ "C:\\Recognition\\Recognition\\Шаблоны1\\shei70.jpg", // загрузка шаблонов "C:\\Recognition\\Recognition\\Шаблоны1\\poyas.jpg", "C:\\Recognition\\Recognition\\Шаблоны1\\grud.jpg", }; char *array_2[3]={ "шейный отдел", // названия шаблонов "поясничный отдел", "грудной отдел", }; //char*file="C:\\Recognition\\Recognition\\Шейный\\Лосева -1970 Ш 90243.bmp.jpg"; // изображение, которое надо распознать for(int k=0;k<lst.size();k++) { imread(DirName+lst[k],0); array_str[k]=DirName+lst[k];// полный путь к изображению и его название printf(" %s\n",array_str[k]); schet++; for(i=0;i<3;i++) object[i]=0; for(i=0;i<3;i++) { object[i] = cvLoadImage( array_1[i], 1 ); image = cvLoadImage(...,1); // здесь загружаются изображения для идентификации ... Как можно преобразовать из строки в char или считать из *.txt построчно в char (у меня все пути/названия сохраняются в файл вместо вывода в консоль)? примеры на msdn не помогли

Nuzhny, да есть недочеты в плане лишних действий, я это учту при корректировке, а так все работает. Вот я организовал распознавание по 1 изображению: IplImage *object[3]; char *array_1[3]={ "C:\\Recognition\\Recognition\\Шаблоны1\\SH1.jpg", // загрузка шаблонов "C:\\Recognition\\Recognition\\Шаблоны1\\poyas.jpg", "C:\\Recognition\\Recognition\\Шаблоны1\\grud.jpg", }; char *array_2[3]={ "шейный отдел", // названия шаблонов "поясничный отдел", "грудной отдел", }; char*file="C:\\Recognition\\Recognition\\Грудной\\Разумов - 1971 Г 195327.jpg"; // изображение, которое надо распознать for(i=0;i<3;i++) object[i]=0; for(i=0;i<3;i++) { object[i] = cvLoadImage( array_1[i], 1 ); image = cvLoadImage(file,1); ... подскажите пожалуйста, можно ли обойтись без векторов при обработке большого кол-ва картинок? К примеру считать все имена изображений в определенной папке,записать их в массив (char*) и запустить цикл с поочередным считыванием изображений (т.е. путь где лежит картинка брать из массива)?

image = cvCreateImage( cvGetSize(dilateImg), dilateImg->depth, 3); newImg=cvCloneImage(dilateImg); cvCvtColor(newImg, image, CV_GRAY2BGR); cvShowImage( "dilate", image ); вот так все работает, если убрать конвертацию, то снова получится черное изображение.

получается, что мне нужно оставить только эти строчки: newImg=cvCloneImage(dilateImg); cvCvtColor(newImg, image, CV_GRAY2BGR); а dilateImg итак трехканальное изобр., вроде все верно , но не работает, выдает в консоль:

подскажите пожалуйста, что я не так делаю, вот код: newImg=cvCloneImage(dilateImg); cvZero(image); newImg=cvCreateImage( cvGetSize(dilateImg), dilateImg->depth, 3); cvCvtColor(newImg, image, CV_GRAY2BGR); cvShowImage( "dilate", image );

на самом деле сейчас заметил, что после перевода изображения в трехканальное, оно полностью потерялось, т.е. сравнение шаблонов происходил с черным цветом. как можно перевести без потери данных? image = cvCreateImage( cvGetSize(dilateImg), dilateImg->depth, 3);

Smorodov спасибо,теперь разобрался и все работает! А как можно сделать массивы из нескольких изображений? мне это надо чтобы сравнивать исходное изображение с каждым из 3-ех шаблонов.

У меня изображения после предварительной обработки получаются бинаризованными. Проверил снимков 10, в принципе 8 из них верно идентифицируются, при правильном подборе порога бинаризации (treshold). Подскажите пожалуйста как данные из dilateImg передать дальше на хэш-обработку (уже все перепробовал)?

Здравствуйте уважаемые форумчане! Недавно прочитал интересную статью на habrahabr.ru о сравнении изображений через хэш, также ознакомился с кодом на robocraft.ru. Насколько я понял, чем меньше число Хэмминга, тем больше сходство изображения с эталоном. Хотелось бы опробовать данный метод для распознавания отделов позвоночника. Я планирую сделать 3 папки - для снимков шейного, поясничного и грудного отделов, организовать сравнение всех изображений в каждой папке с 3 шаблонами отделов и сохранить результаты сравнения в текстовый файл (всего 173 изображения). Подскажите пожалуйста как это организовать в C++, вообще стоит ли использовать данный метод и что подправить в коде предобработки, чтобы изображение с законченной предварительной обработкой dilateImg можно было использовать и дальше в функциях расчета хэша и расстояния Хэмминга? int main( int argc, char** argv ) { IplImage *src = 0, *dst = 0, *img = 0, *im_bw = 0, *gray = 0, *src1 = 0, *dst1 = 0, *newImg = NULL, *dilateImg = NULL, * erodeImg = NULL,*image=0; src = cvLoadImage("Image1.jpg"); // **градации серого при загрузке IplImage* resizedImageLinear = cvCreateImage(cvSize(512, 512),IPL_DEPTH_8U,src->nChannels);//**линейная интерполяция cvResize(src,resizedImageLinear, CV_INTER_LINEAR); //, изменение размера //клонирование изображения dst = cvCloneImage(resizedImageLinear); // Image adjust if( ImageAdjust( resizedImageLinear, dst, 0, 1, 0, 1, 1)!=0) return -1; // медианная фильтрация cvSmooth(resizedImageLinear, dst, CV_MEDIAN, 5, 5); // картинка для хранения изображения в градациях серого gray = cvCreateImage(cvGetSize(dst), dst->depth, 1); // преобразуем картинку в градации серого cvConvertImage(dst, gray, CV_BGR2GRAY); dst = cvCreateImage( cvGetSize(gray), IPL_DEPTH_8U, 1); // выполняем пороговое преобразование cvThreshold(gray, dst, 50, 255, CV_THRESH_BINARY); //imfill(holes) - заполнение отверстий src1 = cvCloneImage(dst); dst1 = cvCreateImage(cvGetSize(dst), IPL_DEPTH_8U, 1); imfill(src1,dst1); erodeImg=cvCloneImage( dst1 ); //эрозия изображения cvErode(dst1,erodeImg,0,3); cvSaveImage("702.jpg", erodeImg); image = cvCloneImage(erodeImg); // удаление мелких объектов bwareaopen_(image,200); // дилитация dilateImg=cvCloneImage(image); } Расчет хэш и расстояния Хэмминга: // рассчитать хеш картинки __int64 calcImageHash(IplImage* image, bool show_results=false); // рассчёт расстояния Хэмминга __int64 calcHammingDistance(__int64 x, __int64 y); int main(int argc, char* argv[]) { IplImage *object=0, *image=0; char obj_name[] = "cat2.jpg"; char img_name[] = "cat.jpg"; // имя объекта задаётся первым параметром char* object_filename = argc >= 2 ? argv[1] : obj_name; // имя картинки задаётся вторым параметром char* image_filename = argc >= 3 ? argv[2] : img_name; // получаем картинку object = cvLoadImage(object_filename, 1); image = cvLoadImage(image_filename, 1); printf("[i] object: %s\n", object_filename); printf("[i] image: %s\n", image_filename); if(!object){ printf("[!] Error: cant load object image: %s\n", object_filename); return -1; } if(!image){ printf("[!] Error: cant load test image: %s\n", image_filename); return -1; } // покажем изображение cvNamedWindow( "object"); cvShowImage( "object", object ); cvNamedWindow( "image"); cvShowImage( "image", image ); // построим хэш __int64 hashO = calcImageHash(object, true); //cvWaitKey(0); __int64 hashI = calcImageHash(image, false); // рассчитаем расстояние Хэмминга __int64 dist = calcHammingDistance(hashO, hashI); printf("[i] Hamming distance: %I64d \n", dist); // ждём нажатия клавиши cvWaitKey(0); // освобождаем ресурсы cvReleaseImage(&object); cvReleaseImage(&image); // удаляем окна cvDestroyAllWindows(); return 0; } // рассчитать хеш картинки __int64 calcImageHash(IplImage* src, bool show_results) { if(!src){ return 0; } IplImage *res=0, *gray=0, *bin =0; res = cvCreateImage( cvSize(8, 8), src->depth, src->nChannels); gray = cvCreateImage( cvSize(8, 8), IPL_DEPTH_8U, 1); bin = cvCreateImage( cvSize(8, 8), IPL_DEPTH_8U, 1); // уменьшаем картинку cvResize(src, res); // переводим в градации серого cvCvtColor(res, gray, CV_BGR2GRAY); // вычисляем среднее CvScalar average = cvAvg(gray); printf("[i] average: %.2f \n", average.val[0]); // получим бинарное изображение относительно среднего // для этого воспользуемся пороговым преобразованием cvThreshold(gray, bin, average.val[0], 255, CV_THRESH_BINARY); // построим хэш __int64 hash = 0; int i=0; // пробегаемся по всем пикселям изображения for( int y=0; y<bin->height; y++ ) { uchar* ptr = (uchar*) (bin->imageData + y * bin->widthStep); for( int x=0; x<bin->width; x++ ) { // 1 канал if(ptr[x]){ // hash |= 1<<i; // warning C4334: '<<' : result of 32-bit shift implicitly converted to 64 bits (was 64-bit shift intended?) hash |= 1i64<<i; } i++; } } printf("[i] hash: %I64X \n", hash); if(show_results){ // увеличенные картинки для отображения результатов IplImage* dst3 = cvCreateImage( cvSize(128, 128), IPL_DEPTH_8U, 3); IplImage* dst1 = cvCreateImage( cvSize(128, 128), IPL_DEPTH_8U, 1); // показываем картинки cvNamedWindow( "64"); cvResize(res, dst3, CV_INTER_NN); cvShowImage( "64", dst3 ); cvNamedWindow( "gray"); cvResize(gray, dst1, CV_INTER_NN); cvShowImage( "gray", dst1 ); cvNamedWindow( "bin"); cvResize(bin, dst1, CV_INTER_NN); cvShowImage( "bin", dst1 ); cvReleaseImage(&dst3); cvReleaseImage(&dst1); } // освобождаем ресурсы cvReleaseImage(&res); cvReleaseImage(&gray); cvReleaseImage(&bin); return hash; } // рассчёт расстояния Хэмминга между двумя хэшами // http://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance // http://ru.wikipedia.org/wiki/Расстояние_Хэмминга // __int64 calcHammingDistance(__int64 x, __int64 y) { __int64 dist = 0, val = x ^ y; // Count the number of set bits while(val) { ++dist; val &= val - 1; } return dist; }

Smorodov, спасибо за совет! Просто проблема в том, что основной код в проекте через Iplimage* и т.д. , без использования матриц и мне получается надо преобразовать эту ф-ию.