CvSeq: Cấu trúc quan trọng cuối cùng mà chúng tôi nêu ra ở đây. Cấu trúc này chứa một danh sách các dữ liệu. Đây có thể xem là một ArrayList trong OpenCV.

Code:

define CV_SEQUENCE_FIELDS() \

int flags; /* micsellaneous flags */ \ int header_size; /* size of sequence header */ \ struct CvSeq* h_prev; /* previous sequence */ \ struct CvSeq* h_next; /* next sequence */ \ struct CvSeq* v_prev; /* 2nd previous sequence */ \ struct CvSeq* v_next; /* 2nd next sequence */ \ int total; /* total number of elements */ \ int elem_size;/* size of sequence element in bytes */ \ char* block_max;/* maximal bound of the last block */ \ char* ptr; /* current write pointer */ \ int delta_elems; /* how many elements allocated when the sequence grows (sequence granularity) */ \ CvMemStorage* storage; /* where the seq is stored */ \ CvSeqBlock* free_blocks; /* free blocks list */ \ CvSeqBlock* first; /* pointer to the first sequence block */ typedef struct CvSeq { CV_SEQUENCE_FIELDS() } CvSeq;

Các thao tác trên Array Song song với các cấu trúc trên là một loạt các hàm cơ bản trên các Array (bao gồm ma trận, ảnh, và cả dãy), dưới đây chúng tôi sẽ trình bày các nhóm hàm cơ bản. Nhóm Create: Là những hàm khởi tạo các cấu trúc kể trên. Ví dụ như cvCreateImage, cvCreateMat. Mỗi hàm có các khai báo riêng, nhưng đều có cùng một dạng chức năng là khởi tạo ra một đối tượng mới. Nhóm tác động vào những phần tử của Array. Tiêu biểu là các hàm lấy dòng, lấy cột như cvGetRow, cvGetCol, cvGetDiag… Nhóm các hàm Copy và Fill. Ví dụ như cvCloneImage, cvCopy,… Các hàm thay đổi hình dạng. Ví dụ như cvRepeat, cvFlip,… Các thao tác số học. Ví dụ cvLUT, cvConvertScale… Các hàm thống kê. cvSum, cvAvg,… Các hàm đại số tuyến tính. Tiêu biểu là nhân ma trận, tích hữu hướng, tích vô hướng… Như cvDotProduct, cvMatMul… Các biến đổi rời rạc. Tiêu biểu là biến đổi Fourier rời rạc, Cosine rời rạc,… như cvDFT, cvDCT,… Các hàm tạo số ngẫu nhiên. cvRNG, cvRandArr… Ví dụ về tính tích 2 ma trận:

Code: double a[] = { 1, 2, 3, 4 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };

double b[] = { 1, 5, 9, 2, 6, 10, 3, 7, 11, 4, 8, 12 };

double c[9]; CvMat Ma, Mb, Mc ;

cvInitMatHeader( &Ma, 3, 4, CV_64FC1, a ); cvInitMatHeader( &Mb, 4, 3, CV_64FC1, b ); cvInitMatHeader( &Mc, 3, 3, CV_64FC1, c );

cvMatMulAdd( &Ma, &Mb, 0, &Mc ); // c array now contains product of a(3x4) and b(4x3) matrices

Các thao tác trên dữ liệu động OpenCV có một cách làm việc khá hay trên dữ liệu động là tạo ra một không gian làm việc riêng, gọi là storage và sau đó các thao tác khác sẽ tiến hành trên đó, như các thao tác trên CvSeg, trên CvArr,… Ở đây khá đơn giản, chúng tôi chỉ trình bày cấu trúc quan trọng nhất của nhóm này: MemStorage Code: typedef struct CvMemStorage { struct CvMemBlock* bottom;/* first allocated block */ struct CvMemBlock* top; /* the current memory block - top of the stack */ struct CvMemStorage* parent; /* borrows new blocks from */ int block_size; /* block size */ int free_space; /* free space in the top block (in bytes) */ } CvMemStorage;

Hầu như MemStorage có mặt trong mọi hàm của OpenCV, từ các hàm tìm cạnh như Canny đến những hàm khác như cvFindContours… đều phải cần đến MemStorage. Nắm được MemStorage có thể gọi là nắm được linh hồn của OpenCV.

Các hàm vẽ Tương tự như các thư viện khác, các hàm vẽ là những thành phần không thể thiếu, OpenCV cũng cung cấp khá nhiều hàm vẽ như cvLine, cvRectangle, cvCircle…

Ngoài ra, còn có các hàm, cấu trúc thao tác trên đồ thị như Tree, Graph… Tất cả những gì trong CxCore đều góp phần tạo nên bộ khung cho OpenCV.

A.2.2. CV Nhóm CV cung cấp các hàm liên quan trực tiếp đến Computer Vision, trong đó tập trung ở các thao tác cấp thấp trên ảnh và camera. Phần này chia thành các nhóm lớn như sau:

Nhóm xử lý ảnh Bao gồm: Code: Gradient, cạnh (edge) và góc: gồm các hàm như Canny, Sobel, Laplace, các hàm tìm góc… Các hàm lấy mẫu, nội suy và biến đổi hình học: Các biến đổi Affine, biến đổi kích thước, … Các bộ lọc: Các hàm chuyển đổi hệ màu, bộ lọc Median, bộ lọc Gaussian, Threshold… Pyramid và ứng dụng: các hàm trên Pyramid như Pyramid Segmentation, Downsample hoặc Upsample trên ảnh… Các hàm làm việc trên các thành phần liên thông: như tìm các component, tìm các đường viền (FindContour)… Khảo sát moment: làm việc trên mọi thứ liên quan đến Moment. Những biến đổi đặc biệt: Các biến đổi khác với Affine hay Canny, ví dụ như biến đổi Hough tìm đường thẳng, tìm đường tròn… Làm việc với Histograms: cung cấp các hàm trên Histogram như lấy Histogram của một vùng, cân bằng Histogram…

Nhóm phân tích cấu trúc Bao gồm Các xử lý trên Contour: bao gồm xấp xỉ Contour, tính diện tích Contour… Các tính toán hình học: tìm đường bao, hình bao, đa giác… Còn có nhiều nhóm khác nữa trong phần này như các hàm làm việc trên Camera, trên phân tích chuyển động của điểm ảnh, phân đoạn ảnh (segmentation)…, tuy nhiên chúng tôi không trình bày ra vì lý do không cần thiết. Phần tiếp theo chúng tôi sẽ trình bày thành phần quan trọng cuối cùng, HighGUI.

A.2.3. HighGUI HighGUI cung cấp các hàm để thao tác trực tiếp lên file ảnh và camera, trong đó phần làm việc với ảnh chia thành 2 nhóm chính là nhóm tác động lên giao diện và nhóm tác động lên ảnh.

Nhóm tác động lên giao diện Bao gồm: Các hàm làm việc với cửa sổ: gồm các hàm tạo cửa sổ, hủy cửa sổ, lấy Handle của một của sổ, thay đổi kích thước của một cửa sổ. Làm việc với mouse và bàn phím: Cung cấp một số hàm cơ bản xử lý những sự kiện tương ứng với mouse và bàn phím. Các hàm hiển thị ảnh lên cửa sổ: Ở đây chỉ có một hàm duy nhất: cvvShowImage. Ví dụ để hiển thị một ảnh lên một cửa sổ mới có title là “Source”, ta làm như sau: Code: IplImage *source; source = cvvLoadImage(path); // load image cvvNamedWindow(“Source”, 1 ); // hien thi anh len cua so vua tao cvvShowImage(“Source”, img);

Nhóm tác động lên file ảnh Bao gồm: cvLoadImage: đọc một ảnh vào cấu trúc IplImage. Các loại ảnh hỗ trợ hiện tại là: o Windows bitmaps - BMP, DIB; o JPEG files - JPEG, JPG, JPE; o Portable Network Graphics - PNG; o Portable image format - PBM, PGM, PPM; o Sun rasters - SR, RAS; o TIFF files - TIFF, TIF. cvSaveImage: Lưu một ảnh vào file, định dạng tùy thuộc vào phần mở rộng của tên file muốn lưu.

Cài đặt thư viện OpenCv 2.x Bài viết này là để cập nhật cho bài hướng dẫn cài đặt OpenCV 1.1. Khi viết bài này tôi sử dụng với Visual studio .Net 2008 và 2010 cho các dự án của mình. Phiên bản 2.x là sự cải tiến về cấu trúc, tăng cường thuật tóan cấp cao, giải quyết vấn đề bộ nhớ cho v1.1.

Giữa hai phiên bản này có sự hác biệt về cài đặt khá lớn đó là trong khi v1.1 tích hợp mã nguồn, tập tin thực thi và cấu hình dự án cho VS2005 thì v2.x chỉ cung cấp nội dung, cấu trúc mã nguồn còn bạn phải tự tạo cấu hình dự án (project) tùy theo từng môi trường bạn muốn phát triển. Trong trường hợp của tôi đó là VS2008. Điều này có một điểm hay đó là tách bạch giữa nội dung mã nguồn và môi trường phát triển, tuy nhiên lại gây một chút khó khăn cho người dùng "newbie". Công cụ dùng để tạo, cấu hình dự án là CMake có thể download: https://cmake.org Bộ cài đặt cho OpenCV 2.x có thể được tải https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/

Vui lòng thực hiện các bước sau đây để cài đặt Open CV:

1. Download, cài đặt Open CV 2.x và CMake. Trong quá trình cài đặt OpenCV chú ý chọn để tạo liên kết trong system PATH. Dưới đây là OpenCV của tôi sau khi cài đặt.

2. Chạy CMake để tạo và cấu hình dự án cho OpenCV.

3. Click nút Configure để chọn lọai môi trường và dự án bạn muốn (chú ý là trên máy của bạn phải có cài đặt sẵn môi trường phát triển IDE, trong trường hợp của tui là VS2008):

4. Sau khi đã chọn xong nhấn finish:

5. Nhấn chọn tiếp nút Configure lần nữa để tiếp tục cấu hình sau đó nhấn Generate và bạn đã hòan tất việc tạo, cấu hình dự án để biên dịch OpenCV

6. Mở dự án vừa tạo và biên dịch để tạo ra file dll, lib cho opencv.

7. Sau khi biên dịch bạn sẽ có các tập tin DLL, Lib cùng với các tập tin .h sẵn có trong thư mục install bạn đã sằn sàng để cấu hình cho việc sự dụng OpenCV trong dự án của mình.

8. Cấu hình để sử dụng OpenCV trong dự án của bạn, cái này tương tự như trong phần hướng dẫn cho V1.1 trước đây. Chỉ chú ý một vài điểm: - header file trong OpenCV 2.0 tập trung tại một vị trí duy nhất như hình trên chứ không phân tán nhiều nơi như 1.1. - tên tập tin library của OpenCV 2.0 khác với 1.1. Ví dụ v1.1: abc.lib thì trong 2.0 sẽ là abc200.lib

9. Chi tiết cấu hình cho OpenCV 2.2 và VS2010: Các bước trên từ 1-7 đã hướng dẫn các bạn cách để build lại mã nguồn OpenCV theo môi trường phát triển mong muốn, nếu bạn muốn dùng VS2010 thì đơn giản là bạn chỉ cần cài đặt VS2010 rồi tuần tự làm theo 1-7 nhưng thay vì chọn VS2008 bạn chọn VS2010 trong cấu hình CMake. Lưu ý là DLL mặc định đi kèm với OpenCV 2.2 là DLL được biên dịch bằng VS2010 với Win32 bit, nếu môi trường phát triển của bạn tương thích với DLL, Lib mặc định và bạn không có nhu cầu phát triển mã của OpenCV thì bạn không cần thực hiện bước 1-7. Trong trường hợp của tôi thì tôi đã thực hiện 1-7 sau đó biên dịch lại OpenCV ở chế độ 64 bit rồi dùng DLL và Lib mới biên dịch được. Sau đây là chi tiết cấu hình để sử dụng thư viện cho dự án với VS2010.