How to install OpenCV 2.1 on Ubuntu

The new version of OpenCV's changed the way to install by using cmake. I also have to update myself and find some information regarding it. Recently, I've read the tutorial on installing OpenCV 2.1 in Ubuntu which explains very well; so, I follow this tutorial and I would note my installation steps here.

  1. install dependencies as follows (please also see the screen shots below).
    • libcv4
    • libcv-dev
    • libcvaux4
    • libcvaux-dev
    • libhighgui4
    • libhighgui-dev
    • opencv-doc (optional)
    • ffmpeg (optional; if you want to use ffmpeg to do video processing)

    check-opencv-packages01

    check-opencv-packages02

  2. install cmake using the command sudo apt-get install cmake.
  3. run cmake -D WITH_FFMPEG=ON -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=${HOME}/opencv/ ..
    • Note that there is a dot at the end of the command above which means to run at the current directory.
    • The options mean to use ffmpeg and to set the OpenCV path in your home directory.
  4. check if ffmpeg is available and the folder to install is correct. See the screen shot below.

    config-checking

  5. run the command make
  6. run the command sudo make install.
  7. The last thing is to is to tell the dynamic linker where the DLLs are; so, add the line: export LD_LIBRARY_PATH=${HOME}/opencv/lib to ~/.bashrc and then relogin.

finish.. 🙂

การใช้ OpenCV สร้างกราฟ Histogram จากรูป

บล็อกนี้ผมขอเสนอวิธีใช้ฟังก์ชั่นจาก OpenCV สร้างกราฟ Histogram จากค่าสีที่ได้จากรูปที่เป็น Grayscale นะครับ ซึ่งก็สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับรูปที่เป็น RGB หรือ HSV ได้เหมือนกันครับ

ก่อนอื่นเลย Histogram ของรูป คืออะไร.. มันก็คือกราฟที่เกิดจากการพลอตจำนวนของ pixel ที่ค่าสีนั้นๆ นั่นเอง แกน X คือค่าของสี ส่วนแกน Y คือจำนวนของ pixel (อ่านเพิ่มเติมได้ที่ Image histogram ครับ)

เมื่อเราทราบหลักการของการสร้าง Histogram จากรูปแล้ว เราก็มาดูที่โค้ดกันครับ เริ่มต้นเราก็ประกาศขนาดของ Histogram ครับ ให้มีขนาด 256 ช่อง (ค่าสีปกติจะมีค่าระหว่าง 0-255 ในที่นี้ผมจะให้ช่องหนึ่งคือค่าสีหนึ่งนะครับ ซึ่งค่านี้สามารถเปลี่ยนแปลงได้แล้วแต่งานครับ)

int bins = 256;
int hsize[] = { bins };

ในโค้ดของผมนี้ผมจะสร้าง Histogram ที่เป็น uniform นะครับ เราก็ต้องกำหนดขอบเขตของค่า x ซึ่งต้องกำหนดตาม format ดังนี้ครับ โดย ranges[] จะต้องมีจำนวน dimension เท่ากับจำนวนค่าที่เป็นคู่ที่เราประกาศไว้ (คู่ 0 กับ 255)

float xranges[] = { 0, 255 };
float* ranges[] = { xranges };

เนื่องจากรูปตัวอย่างเป็น RGB เราก็ต้องแปลงให้เป็น Grayscale ก่อนนะครับ โดย image ในที่นี้คือรูปที่เราโหลดมาตั้งแต่ต้นนะครับ

IplImage* gray = cvCreateImage( cvGetSize( image ), 8, 1 );
cvCvtColor( image, gray, CV_BGR2GRAY );

จากนั้นเราต้องสร้างเพลน (plane) เพื่อมาคำนวณกราฟกันครับ ในที่นี้มีแค่ 1

IplImage* planes[] = { gray };

แล้วเราก็คำนวณค่าของ Histogram ดังนี้ โดยค่า 1 ตัวแรกหมายถึง จำนวน dimension ครับ ส่วน CV_HIST_ARRAY หมายถึงให้ type เป็นชนิด array และค่า 1 ตัวสุดท้ายหมายถึงว่าเป็น uniform ครับ

CvHistogram* hist = cvCreateHist( 1, hsize, CV_HIST_ARRAY, ranges, 1 );
cvCalHist( planes, hist, 0, NULL );

ในการคำนวณโดยใช้ cvCalHist นั้น เราเซตค่าที่ 3 ว่าให้เป็น 1 แปลว่า ถ้าสมมุติว่าเราวนลูปอ่านค่าสีจากรูปมาเรื่อยๆ เราสามารถบวกค่า pixel เพิ่มได้ในกราฟ Histogram อันเดิมครับ แต่ถ้าเป็น 0 ก็แปลว่าไม่ต้องบวกเพิ่ม ส่วนค่าสุดท้าย ถ้าไม่ใช่ NULL เราจะนำแค่จุด pixel ที่ไม่ใช่ 0 และมีการ mask ไว้ในรูปมาคำนวณครับ

ขั้นตอนต่อไป เราก็ต้องสร้างรูปขึ้นมาเพื่อแสดงผลครับ ในที่นี้เรากำหนดให้มีความสูงแค่ 50 พอครับ

IplImage* imgHistogram = cvCreateImage( cvGetSize( bins, 50 ), 8, 1 );
cvRectangle( imgHistogram, cvPoint( 0, 0 ), cvPoint( 256, 50 ), CV_RGB( 255, 255, 255 ), -1 ); // ค่าสุดท้ายคือค่า thickness ครับ ถ้าเป็น -1 แสดงว่าให้เป็นค่าสูงสุดเลย (เพื่อที่ว่าเราจะระบายสีขาวให้เต็มสีเหลี่ยมเลยครับ)

ขั้นตอนสุดท้ายเราก็วาดกราฟครับ และแสดงผล วิธีการก็คือดึงค่าออกมาทีละค่านั่นเอง แต่เนื่องจากเราเซตความสูงไว้ที่ 50 เราจะต้อง normalize ด้วยนะครับ แต่การที่เราจะ normalize ได้เราต้องมีค่าสูงสุดของ Histogram ก่อนครับ หาได้ดังนี้

float max_value = 0, min_value = 0;
cvGetMinMaxHistValue( hist, &min_value, $max_value );

และสุดท้ายจริงๆ ก็ดังนี้ครับ

cvNamedWindow( "histogram", 1 );
for( int i = 0; i < bins; i++ ) {
  float value = cvQueryHistValue_1D( hist, i );
  int normalized = cvRound( value * 50 / max_value );
  cvLine( imgHistogram, cvPoint( i, 50 ), cvPoint( i, 50 - normalized ), CV_RGB( 0, 0, 0 ) );
}
cvShowImage( "histogram", imgHistogram );

หวังว่าจะเป็นจุดอ้างอิงสำหรับผู้ที่เริ่มต้นสนใจในด้าน Image Processing นะครับ

Source code: hist.cc

credit: Isaias Gonzalez (siderevs at gmail dot com)

Creating an OpenCV application with Eclipse on Windows

เนื่องจากว่าผมใช้ระบบ Windows เป็นหลัก แต่งานวิจัยผมพัฒนาบน Ubuntu ซึ่งยังยอมรับว่าไม่สามารถใช้ Ubuntu เพียวๆ ได้ เป็นเหตุทำให้งานวิจัยค่อนข้างล่าช้าไปพอสมควร ผมจึงคิดว่าจะมาเขียนโปรแกรมบน Windows แทน และวันนี้ได้ลองผิดลองถูกที่จะใช้ OpenCV กับ Eclipse อยู่นานมาก ขอจดขั้นตอนเก็บไว้หน่อยละกัน

โปรแกรมที่จำเป็นต้องติดตั้ง

  1. MinGW: เป็นชุดคำสั่งรวมพวกไลบรารี่ของภาษา Programming ซึ่งในที่นี้โปรแกรมที่จะติดตั้งก็คือ C/C++ compiler
  2. Eclipse CDT: ดั้งเดิมเป็น IDE สำหรับภาษา Java แต่ตัวนี้ได้ติดตั้งโปรแกรมเสริมให้รองรับการพัฒนาภาษา C/C++
  3. OpenCV for Windows: และแน่นอนที่ขาดไม่ได้ นั่นก็คือ OpenCV ซึ่งเป็นชุดคำสั่งรวมพวกไลบรารี่ของการพัฒนาโปรแกรมทาง Computer Vision หรือ Image Processing

Continue reading "Creating an OpenCV application with Eclipse on Windows"

Installing OpenCV on Ubuntu

Since I often reinstall Ubuntu as well as OpenCV, it would be better to note here. Thanks to Dr. Dailey for his tutorial on VGLWiki.

These are the main packages we need to install first.

  • libcv1
  • libcvaux1
  • libcvaux-dev
  • libcv-dev
  • libhighgui1
  • libhighgui-dev
  • opencv-doc (optional)

If you want to use gstreamer, here are the steps:

  1. Install two additional packages: libgstreamer0.10-dev and libdc1394-13-dev.
  2. Download OpenCV from sourceforge and extract to a folder, let's say "opencv".
  3. Change directory to that folder and run this command:
    ./configure --prefix=${HOME}/opencv --without-xine --without-quicktime --with-gstreamer --with-1394libs --with-v4l
  4. make
  5. make install
  6. The last thing is to is to tell the dynamic linker where the DLLs are; so, add the line:
    export LD_LIBRARY_PATH=${HOME}/opencv/lib
    to ~/.bashrc and then relogin.To check if it is working, type: env | grep LD_L Then you should see the result like this:
    LD_LIBRARY_PATH=/home/<your username>/opencv/lib

If you want to use ffmpeg, follow the steps (Thanks to Phong for his guidance):

  1. Install two additional packages: libswscale-dev and ffmpeg.
  2. create a folder /usr/include/ffmpeg.
  3. For Jaunty Jackalope (Ubuntu 9.04), we need to create some soft links under /usr/include/ffmpeg as follows:
    • avcodec.h to ../libavcodec/avcodec.h
    • avformat.h to ../libavformat/avformat.h
    • avio.h to ../libavformat/avio.h
    • avutil.h to ../libavutil/avutil.h
    • swscale.h to ../libswscale/swscale.h
  4. Then run this: ./configure --prefix=${HOME}/opencv --with-ffmpeg --without-quicktime
  5. make
  6. make install
  7. And don't forget to tell the dynamic linker: export LD_LIBRARY_PATH=${HOME}/opencv/lib

For the system-wide installation, change --prefix=${HOME}/opencv to --prefix=/usr/. If you want to remove OpenCV, use the commands: make uninstall or make distclean

Here I also give an example of Makefile to compile with OpenCV (Thanks to Dr. Dailey again for his example).

#What needs to be built (TARG) from what source code (SRC)
SRC = opencv-test.c
TARG = opencv-test

#Tell make what compiler we use
CC = gcc

#Tell gcc about non-standard places to find include (.h) files
#For a system wide installation use -I /usr/include/opencv
INC = -I $(HOME)/opencv/include/opencv

#Also tell gcc to include debug symbols (-g), give all possible warnings
#(-Wall), but don't generate the annoying "unused function" warning
CFLAGS = -g -Wall -Wno-unused-function $(INC)

#Tell the linker where to look for libraries and what's needed for OpenCV
#For a system wide installation -L isn't necessary
LIB = -L $(HOME)/opencv/lib -lcxcore -lcv -lhighgui -lcvaux -lml
LDFLAGS = $(LIB)

#The object files we want are just the source files with .c -> .o
OBJ = $(SRC:.c=.o)

#What make should try to build by default
all: $(TARG)

#What object files the target executable depends on
$(TARG): $(OBJ)

#Clean up executables, object files, and temp files
clean: rm -f *~ *.o $(TARG)

That's it. Enjoy OpenCV!