前回の続きです。 部品を購入したところで取り付けないと始まりません。 a244.hateblo.jp 前提条件と準備 前提条件は以下の通り。 Camera Module V2.1 Raspberry Pi 3 model B Raspbian Jessie 過去記事で使っている環境にカメラが追加されただけです。 注意点など Raspbian をアップデートした状態に GL Driver は無効化*1しておく 以下のコマンドを実行してOSをアップデート。 $ sudo apt update $ sudo apt upgrade 念の為、ファームウェアもアップデートしておく。 $ sudo rpi-update 正常終了したら再起動。 以下、参考。 $ uname -a Linux raspberrypi 4.4.38-v7+ #938 SMP Thu Dec 15 15:22:21 GMT

GPIOの制御は単純? この記事を書き始めるまで、GPIOの制御は複雑に違いない、WiringPiの中身なんて知りたくもないと思っていたのですが、実際にはGPIOの制御は単純でした。レジスタに値を書き込む、それだけです。 レジスタに値を書き込むと、その値に応じてGPIOの電圧を変化させたり、GPIOから電圧を読み取ったりできます。 レジスタ is 何 レジスタ (コンピュータ) - Wikipediaによると: ペリフェラルレジスタは、ペリフェラル（プログラマブル・カウンタや割り込み制御、シリアル通信ポートなどのハードウェア）の動作を設定したり、動作状況を読み出したりするためのレジスタである。これらのレジスタはプロセッサ内のレジスタとは異なり、プロセッサからアクセスできるアドレス空間の一部に配置される。 SSDやHDDなどのストレージ、そして、この記事の読者は確実に16GBは積んでいるであ

autotools に比べてとても使いやすい。 CMakeLists.txt ビルド対象のディレクトリーに CMakeLists.txt を配置することで cmake コマンドが対象だと認識してくれるようになる。 最低限必要な設定は次になる。 cmake_minimum_required CMakeLists.txt に記載されている内容を実行するにあたって必要な CMake のバージョンを明示する add_executable 実行ファイル名と、そのビルドに必要な c / cpp ファイルの指定 ヘッダーファイルはここに指定しなくても、更新すると勝手に認識してリビルド対象にしてくれる target_link_libraries リンクするライブラリーの指定 gcc に -lfoo と指定していた場合、 foo とだけ書く ビルド対象の分割 複数のビルド対象がある場合、ひとつの CMake

なんかcmakeの使い方わからんかった、という記事を最近見たのでごく簡単な部分をまとめる。 単一のソースファイルの場合

cv::formatとは cv::Matの中身を様々なフォーマットで出力してくれる便利関数です． デフォルトスタイル，python，numpy，csv，c言語の配列スタイルの出力フォーマットを選択できます． 実験の結果を吐き出して，エクセルでざっくりとグラフにしたい時とかに便利です． OpenCV3.1の公式ドキュメントはこちらからどうぞ． 出力フォーマットの設定は，2.0と3.0では違うので注意が必要です． 2.0での使用方法は，こちらに書いてあります． 2.0では，文字列での指定でしたが，3.0からはcore.hppにFormatterクラスがあり， そこに各フォーマットの列挙子があります． Format OpenCV2.0 OpenCV3.0

今回は、OpenCV 3.1でラベリング処理を行いました。ラベリング関数はOpenCV 3.0から標準で組み込まれていたのですが、実際に使ってみたのは今回が初めてです。 OpenCV 2.4.xの時は、ラベリングをする際に、非常に苦労した(試行錯誤した)記憶があります。その時は、井村先生のLabeling.hを使わせていただいたと思います(阪大から関学に移られて、昔のリンク先が変更になっているようです・・)。この他にも輪郭処理(cvFindContours)を用いた方法がいつもお世話になるこのサイトに紹介されていますが、簡便にできる方法ではなく、内容が非常に複雑です。 OpenCV 3.0から組み込まれている「ラベリング」の関数は、connectedComponentsとconnectedComponentsWithStatsの2つです。この関数についての詳しい使い方はこのサイトに、ラベリ

OpenCV 2.xでヒストグラム画像を生成する方法を調べました。結論から言うと、ヒストグラムを生成する関数はあるんですが、それを画像として表示する簡便な方法はないようです。いくつかのサイトを参考にして、自分でもヒストグラム画像を作成してみました。Windows 7 + OpenCV 2.4.8で動作を確認しています。 なお、OpenCVにこだわらないのであれば、PythonのmatplotlibやR言語を使うことも検討した方がよいと思います。 ヒストグラムの作成 白黒画像の輝度をもとにヒストグラムを作っていきます。まず白黒モードで画像を読み込みます。 cv::Mat img = cv::imread("..\\img\\baboon200.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 次に、ヒストグラムを作成する関数cv::calcHistを呼びます。引数が多くややこし

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