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#include<iostream> #include<vector> #include<fstream> #include"OpenCV31.h" //opencvのインクルード using namespace std; using namespace cv; int main(int argv,char **argc) { cv::Mat img = cv::imread("test1.png",cv::IMREAD_GRAYSCALE); Ptr<cv::xfeatures2d::SIFT> sift = cv::xfeatures2d::SIFT::create(); vector<KeyPoint> keyp; cv::Mat desc; sift->detectAndCompute(img, cv::Mat(), keyp, desc); ofstream ofs("sift.

1, Pythonのファイル出力 Pythonで作成した出力結果をまとめるのに便利なJSONファイルの紹介です． 後ほど説明しますが，Pythonのリストや辞書形式をそのまま保存できるため， 入出力用の変換がほとんど必要ありません． また，入出力用のimport jsonが入っているので，別ライブラリのインストールは不要です． 2, リスト(list)と辞書(dict)について まず，リストと辞書のことを知っていないと辛いので，書いておきます． 「知ってるよ！」という人は飛ばしてください． 2.1 リスト リストは，C++で言うところの配列だと思ってください（自分の理解）． Pythonでは，[]で初期化するとその変数はリストの扱いになります． 下の例では，変数aをリストとして初期化しています． for文の中では，リストの末尾にiの値を追加しています． 各要素へのアクセスは，[]内にリスト

doxygenとは ソースコードのドキュメントツールです． 決まった形式でコメントを打ち込むと，綺麗なドキュメントを作成してくれます． ドキュメントの出力形式は，HTMLとLaTexです． また，オプションでgraphvizを設定してドキュメント作成すると，関数やクラス間の関係性を図にしてくれます． OpenCVの公式ドキュメントなどは，このDoxygenで作成されています． インストール doxygenのインストール doxygenのサイトの中央あたりに，doxygen-1.8.12-setup.exeがあるので，ダウンロードします． ダウンロードしたら，doxygen-1.8.12-setup.exeを起動し，setup画面の指示に従って「next->」をクリックします[1]． Graphvizのインストール ※これは，オプションなので，インストールしなくてもdoxygen自体は使用で

メモ書き 忘れやすい自分のためのメモ書きです． 「画像の一部をぼかし処理したいっ！」とか思ったときに すぐに思い出せないことがあるので．．． 画像の一部を処理する方法は，マイナビのOpenCVブックサポートサイトに載っています． こちらを参考にしました． サンプルコード サンプルコードは以下の通りです． 入力画像を表示する時に，処理範囲がわかりやすいように緑の矩形を表示しています． #include"OpenCV3.h" //自作OpenCVヘッダ int main(void) { //画像入力 cv::Mat img = cv::imread("img_0.jpg"); //処理領域を設定 cv::Rect roi(390, 124, 110, 100); //出力の初期化(入力画像を複製) cv::Mat dst_img = img.clone(); //ROIの設定 cv::Mat

ransacReprojThreshold ->点の組を，インライア値（外れ値ではないもの）として扱うために許容される逆投影誤差の最大値（これは，RANSACメソッドでのみ利用されます）．srcPoints と dstPoints がピクセル単位で表されているならば，このパラメータは1から10の範囲内の値が妥当です． status -> ロバスト手法（ CV_RANSAC または CV_LMEDS ）を利用した場合に，オプションとして出力されるマスク． 入力マスク値は無視されることに注意してください． RANSACで使用した点のみを出力する RANSACかLMEDSを使ったときに出力されるstatusには，マッチ点数分の{0,1}が出力されます． 1の点は使用された点（inliner）で，0の点は使用されていない点（outliner）です． 表示プログラム 対応点の表示とRANSACで選ば

ラべリング処理について OpenCV3.0からやっと入ったラべリング処理についてです． ラべリング処理とは，画素の連結成分を見つけて，連結成分ごとに一意の番号を付与する処理です． ラベリングのわかりやすい説明はラベリング処理アルゴリズム　画像処理ソリューションを参照してください。 OpenCVのラべリング関数 今回実装されたラべリング処理は２種類あります． //ラベリング（簡易版） int cv::connectedComponents(InputArray image, OutputArray labels, int connectivity = 8, int ltype = CV_32S) //ラベリング（詳細版） int cv::connectedComponentsWithStats(InputArray image, OutputArray labels, OutputArray