Filtraggi nel dominio spaziale

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1 Applicazioni pratiche della visione artificiale Parte 1.6 OpenCV Curato da: Ing. Francesco La Rosa Università di Messina Facoltà di Ingegneria Corso di Calcolatori II A.A. 2003/2004 Ing. Giancarlo Iannizzotto Filtraggi nel dominio spaziale I filtraggi nel dominio spaziale sono trasformazioni che operano su un intorno del pixel servendosi di immagini di dimensioni uguali a quelle dell intorno stesso. Tali immagini prendono il nome di filtri, maschere, finestre, kernel o template. I valori in esse contenuti sono detti coefficenti. 1

2 Filtraggi nel dominio spaziale Il meccanismo consiste nello spostamento del filtro da un pixel all altro; per ciascun pixel (x,y) la risposta sarà calcolata secondo delle regole predefinite. Filtraggi nel dominio spaziale Nei filtri lineari la risposta è data dalla somma dei prodotti dei coefficienti del filtro per i corrispondenti pixel dell immagine. Per una maschera 3x3 (la più piccola significativa) la risposta nel punto (x,y) è data da: R = w 1 f(x-1,y-1) + w 2 f(x-1,y) + + w 5 f(x,y) + + w 8 f(x+1,y)+ w 9 f(x+1,y+1) 2

3 Filtraggi nel dominio spaziale Comportamento ai bordi Quando il centro di una maschera si avvicina al bordo dell immagine una o più delle sue righe possono trovarsi al di fuori del piano dell immagine. Le possibili contromisure sono: Limitare il movimento della maschera fino ad una distanza non minore della metà della sua dimensione, ottenendo un immagine risultante più piccola. Utilizzare solo la parte di maschera interamente contenuta nell immagine, in tal modo i pixel di bordo saranno stati processati con una maschera parziale. Aggiungere righe e colonne di zeri all esterno dell immagine e rimuoverle alla fine del processo. Anche in questo modo saranno però presenti degli effetti di bordo Filtri spaziali di Smoothing I filtri di smoothing (arrotondamento) possono essere lineari o non-lineari e sono usati per la riduzione del rumore o per il blurring (offuscamento) di piccoli dettagli prima dell estrazione degli oggetti principali. I filtri lineari sono solitamente filtri medi (anche detti passa-basso). Questi addolciscono le brusche transizioni riducendo il rumore, ma creano uno smoothing dei contorni spesso indesiderato. Eliminano o riducono dettagli di dimensione minore o confrontabile con quella della maschera. 3

4 Smoothing Esempi Lineari: Blur ( ) Non lineari Mediano ( ) Massimo ( ) Minimo ( ) iplblur void CProvaDoc::OnFilterBlur() { IplImage *src, *src_gray, *dst; char path[256]; memset(path,0,256); OPENFILENAME fn; fn.lstructsize = sizeof(openfilename); fn.hwndowner = NULL; fn.lpstrfilter = NULL; fn.lpstrfile = path; fn.nmaxfile = 256; fn.lpstrfiletitle = NULL; fn.lpstrinitialdir = NULL; fn.lpstrtitle = NULL; fn.flags = NULL; fn.lpstrdefext = "bmp"; fn.hinstance = DLLhinst; fn.lpfnhook = NULL; fn.lpstrcustomfilter = NULL; fn.lcustdata = NULL; if(!getopenfilename(&fn) return ; 4

5 iplblur src=load_iplimage(path); CvSize size_src=cvsize(src->width,src->height); src_gray=cvcreateimage(size_src,src->depth,1); dst=cvcreateimage(size_src,src->depth,1); iplcolortogray(src,src_gray); iplblur(src_gray,dst, 3, 3, 1,1); //effettuo bluring su src_gray named_window("window dst",1); // apro una finestra //denominata window dst show_iplimage("window dst",dst); iplblur named_window("window_gray",1); show_iplimage("window_gray",src_gray); wait_key(0); } destroy_window("window dst"); destroy_window("window_gray"); cvreleaseimage (&src); cvreleaseimage (&src_gray); cvreleaseimage (&dst); 5

6 iplblur iplmedianfilter! srcimage The source image. dstimage The resultant image. ncols Number of columns in the neighborhood to use. nrows Number of rows in the neighborhood to use. anchorx, anchory The [x, y] coordinates of the anchor cell in the neighborhood. In this coordinate system, the top left corner would be [0, 0] and the bottom right corner would be [ ncols-1, nrows-1]. 6

7 iplmedianfilter iplmedianfilter 7

8 iplcolormedianfilter void iplcolormedianfilter(iplimage* srcimage, IplImage* dstimage, int ncols, int nrows, int anchorx, int anchory); Discussion The previously described function iplmedianfilter() processes R, G, and B color planes of an image separately, and as a result any correlation between color components is lost. If you want to preserve this information, use the iplcolormedianfilter() function instead. For each input pixel, this function computes differences between red, green, and blue components of pixels in the neighborhood area of size nrows by ncols and the input pixel. After scanning all neighborhood area, the function sets the output value for pixel i as the value of the neighborhood pixel with the smallest distance to i. iplcolormedianfilter 8

9 iplminfilter! Discussion The function iplminfilter() sets each pixel in the output image as the minimum value of all the input image pixel values in the neighborhood of size nrows by ncols with the anchor cell at that pixel. This has the effect of decreasing the contrast in the image. iplminfilter 9

10 iplmaxfilter! Discussion The function iplmaxfilter() sets each pixel in the output image as the maximum value of all the input image pixel values in the neighborhood of size nrows by ncols with the anchor cell at that pixel. This has the effect of increasing the contrast in the image. iplmaxfilter 10

11 Filtri spaziali di Sharpening Lo scopo principale è evidenziare i dettagli di un immagine o incrementare quelli che sono stati offuscati durante il processo di acquisizione. Se per arrotondare i dettagli (smoothing) ci si è serviti della media che è dopotutto una forma di integrazione allora per esaltarli (sharpening) ci si servirà di alcune forme di derivazione. Filtri spaziali di Sharpening Nei filtri derivativi l intensità della risposta è proporzionale al grado di discontinuità dell immagine nel punto in cui è applicata. La differenziazione accentua i bordi e altre discontinuità (come il rumore) e trascura le aree a lenta variazione dei livelli di grigio. 11

12 Filtri spaziali di Sharpening I filtri derivativi del secondo ordine sono più sensibili alle brusche transizioni e sono utilizzati per l enhancement dei dettagli. Quelli del primo ordine sono indicati nei processi di edge-detection e extraction. Sharpening Esempi Enhancement Laplacian Edge-detection Prewitt 12

13 Laplaciano void cvlaplace (IplImage* src, IplImage* dst, int aperturesize=3); src Input image. dst Destination image. aperturesize Size of the Laplacian kernel. Discussion The function Laplace calculates the convolution of the input image src with the Laplacian kernel of a specified size aperturesize and stores the result in dst. Laplaciano 13

14 Custom Funzioni utili: IplConvKernel* iplcreateconvkernel(int ncols, int nrows, int anchorx, int anchory, int* values, int nshiftr); void iplconvolve2d(iplimage* srcimage, IplImage*dstImage, IplConvKernel** kernel, int nkernels, int combinemethod); void ipldeleteconvkernel(iplconvkernel* kernel); Custom Enhancement basato sul Laplaciano int values[]={0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0}; IplConvKernel* kernel= iplcreateconvkernel(3,3,1,1,values,0); iplconvolve2d(src_gray, dst, &kernel, 1, IPL_SUM); g( x, y) = f ( x, y) [ f ( x + 1, y) + f ( x 1, y) + + f ( x, y + 1) + f ( x, y 1)] + 4 f ( x, y) = 5 f ( x, y) [ f ( x + 1, y) + f ( x 1, y) + + f ( x, y + 1) + f ( x, y 1)]

15 Custom Enhancement basato sul Laplaciano iplfixedfilter int iplfixedfilter(iplimage* srcimage, IplImage* dstimage, IplFilter filter); srcimage The source image. dstimage The resultant image. filter One of predefined filter kernels. Discussion The function iplfixedfilter() is used to convolve the input image srcimage with a predefined filter kernel specified by filter. The resulting output image is dstimage. 15

16 iplfixedfilter The filter kernel can be one of the following: IPL_PREWITT_3x3_V IPL_PREWITT_3x3_H IPL_SOBEL_3x3_V IPL_SOBEL_3x3_H IPL_LAPLACIAN_3x3 IPL_LAPLACIAN_5x5 IPL_GAUSSIAN_3x3 IPL_GAUSSIAN_5x5 //error? IPL_HIPASS_3x3 IPL_HIPASS_5x5 IPL_SHARPEN_3x3 Prewitt iplfixedfilter(src_gray, dst, IPL_PREWITT_3x3_V); IPL_PREWITT_3x3_V A gradient filter (vertical Prewitt operator). iplfixedfilter(src_gray, dst, IPL_PREWITT_3x3_H); IPL_PREWITT_3x3_H A gradient filter (horizontal Prewitt operator). 16

17 Prewitt Horizontal Prewitt Vertical 17

18 CvCam Introduction CvCam è un modulo software cross-platform per il processamento di stream video acquisiti tramite videocamere digitali. E implementato come una dynamic link library (DLL) per Windows ed una shared object library (so) per sistemi linux. Fornisce una semplice ed utile interfaccia (API) per la lettura ed il controllo dello stream video, consentendo il processamento dei frame acquisiti e la visualizzazione dei risultati. CvCam è distribuito all interno di OpenCV. Common Usage Il modo più semplice di usare CvCam per acquisire da una sola sorgente video: #include cvcam.h //include del file header cvcam.h void callback(iplimage* image);//funzione per elaborare i frame void CAcquisisciDoc::OnGo() { int ncams = cvcamgetcamerascount( ); //restituisce il numero di videocamere disponibili nel sistema cvcamsetproperty(0, CVCAM_PROP_ENABLE, CVCAMTRUE); //Seleziona la prima videocamera trovata cvcamsetproperty(0,cvcam_prop_render, CVCAMTRUE); //lo stream viene renderizzato //da questa sorgente. cvnamedwindow("window", CV_WINDOW_AUTOSIZE); //apro una finestra denominata window 18

19 Common Usage... HWND MyWin=get_hwnd_byname("window"); // identifico tramite MyWin la window cvcamsetproperty(0, CVCAM_PROP_WINDOW, &MyWin); //Seleziono una window per il video rendering cvcamsetproperty(0, CVCAM_PROP_CALLBACK, callback); //la callback processerà ogni frame... Common Usage... cvcaminit( ); //rende attivi i settings cvcamstart( );//ha inizio lo stream video per tutte le //videocamere abilitate } //Your app is working cvwaitkey(0); cvcamstop( ); //stop dello stream video cvcamexit( ); //libera le risorse usate da cvcam cvdestroywindow("window"); 19

20 Common Usage Callback //Disegno linee blu orizzontali lungo l immagine void callback(iplimage* image) { IplImage* image1 = image; int i,j; assert (image); for(i=0; i<image1->height; i+=10) //scorri righe { for(j=(image1->widthstep)*i; j<(image1->widthstep)*(i+1); j+=image1->nchannels) //scorri colonne {... Common Usage Callback... image1->imagedata[j] = (char)255; image1->imagedata[j+1] = 0; image1->imagedata[j+2] = 0; //B=255, G=0, R=0. } //fine for interno }//fine for esterno }//fine funzione 20

21 Altre funzioni SelectCamera int nselected=cvcamselectcamera(null); Visualizza un pop-up menu che consente la selezione della camera desiderata; Può essere usata al posto della funzione cvcamgetcamerascount. Altre funzioni SelectCamera 21

22 SetProperty cvcamsetproperty(nselected,cvcam_prop_render, CVCAMTRUE); //selezioniamo la sorgente scelta dal pop-up menu //nselected contiene l indice della sorgente scelta SetProperty Dimensioni dell immagine acquisita //inizializzo larghezza e lunghezza dell'immagine int width=320; int height=240; //stabilisco le dimensione dell'immagine restituita cvcamsetproperty(nselected, CVCAM_RNDWIDTH,&width); cvcamsetproperty(nselected, CVCAM_RNDHEIGHT,&height); 22

23 cvcamgetproperty cvcamgetproperty(nselected,cvcam_cameraprops, NULL); cvcamgetproperty apre una window per i settaggi della camera. cvcamgetproperty 23

24 cvcamgetproperty cvcamgetproperty(nselected,cvcam_videoformat, NULL); cvcamgetproperty apre una finestra per i settaggi del formato video cvcamgetproperty 24

25 Un alternativa IplImage *img; void CAcquisisciDoc::OnCAMGO() { CvCapture * video; video=cvcapturefromcam(0); cvnamedwindow("image",cv_window_autosize); img=cvqueryframe(video); Un alternativa } while(cvwaitkey(5)!= 27) { cvshowimage("image",img); img=cvqueryframe(video); } cvdestroywindow("image"); cvreleasecapture(&video); 25

26 PlayAvi int ok=0; IplImage *image1; void CAcquisisciDoc::OnEseguiAvi() { HWND hwnd=get_hwnd_byname("cvcam window"); //identifico tramite MyWin la window cvnamedwindow("window gray", CV_WINDOW_AUTOSIZE); //apro una finestra denominata window PlayAvi cvcamplayavi(null,&hwnd,0,0,callback); cvwaitkey(0); cvdestroywindow("cvcam window"); cvdestroywindow("window gray"); cvreleaseimage(&image1); ok= 0; } 26

27 PlayAvi (Callback) void callback(iplimage* image) { if (!ok){ image1 = cvcreateimage( cvsize(image->width,image->height), IPL_DEPTH_8U,1); image1->origin=1; ok=1; } PlayAvi (Callback) iplcolortogray(image,image1); cvshowimage("window gray",image1); }//fine callback N.B.: le IplImage utilizzate per memorizzare i frame hanno il parametro origin posto ad 1, la funzione cvcreateimage per default pone tale parametro a 0. 27

28 WriteAvi (un altra soluzione) IplImage *img; CvAVIWriter * VideoFile; void CAcquisisciDoc::OnAviWriteGO() { CvCapture * video; //seleziono il file.avi da aprire char path[256]; memset(path,0,256); WriteAvi (un altra soluzione) OPENFILENAME fn; fn.lstructsize = sizeof(openfilename); fn.hwndowner = NULL; fn.lpstrfilter = NULL; fn.lpstrfile = path; fn.nmaxfile = 256; fn.lpstrfiletitle = NULL; fn.lpstrinitialdir = NULL; fn.lpstrtitle = NULL; fn.flags = NULL; fn.lpstrdefext = "avi"; fn.hinstance = DLLhinst; fn.lpfnhook = NULL; fn.lpstrcustomfilter = NULL; fn.lcustdata = NULL; if(!getopenfilename(&fn)) return 28

29 WriteAvi (un altra soluzione)... video=cvcapturefromavi(path); //capture del video dal.avi selezionato cvnamedwindow("image",cv_window_autosize); img=cvqueryframe(video); CvSize size=cvsize(img->width,img->height); VideoFile=cvCreateAVIWriter( "C:\\prova.avi", -1, 15, size );... WriteAvi (un altra soluzione) } while(img!=null) { cvshowimage( image, img); cvwritetoavi( VideoFile, img ); img=cvqueryframe(video); } cvdestroywindow("image"); cvreleaseaviwriter(&videofile); cvreleasecapture(&video); cvreleaseimage(&img); 29

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