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OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

Java

Javaは、1995年にサン・マイクロシステムズが開発したプログラミング言語です。表記法はC言語に似ていますが、既存のプログラミング言語の短所を踏まえていちから設計されており、最初からオブジェクト指向性を備えてデザインされています。セキュリティ面が強力であることや、ネットワーク環境での利用に向いていることが特徴です。Javaで作られたソフトウェアは基本的にいかなるプラットフォームでも作動します。

Android Studio

Android Studioは、 Google社によって開発された、 Androidのネイティブアプリケーション開発に特化した統合開発ツールです。

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OpenCVで色検出を行いたい

Tomo29

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OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

Java

Javaは、1995年にサン・マイクロシステムズが開発したプログラミング言語です。表記法はC言語に似ていますが、既存のプログラミング言語の短所を踏まえていちから設計されており、最初からオブジェクト指向性を備えてデザインされています。セキュリティ面が強力であることや、ネットワーク環境での利用に向いていることが特徴です。Javaで作られたソフトウェアは基本的にいかなるプラットフォームでも作動します。

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Android Studioは、 Google社によって開発された、 Androidのネイティブアプリケーション開発に特化した統合開発ツールです。

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投稿2017/09/23 03:18

###前提
Android Studioを使いOpenCVで色検出行うシステムを作っています。
様々なサイトを参考にさせて頂き、(おそらく)C++のソースコードを発見することが出来ました。
そして、私はAndroid StudioのJavaで作っていましたので、Javaに書き直していました。
しかし、一部の関数が書き直せなく困っています。

###変更したい部分

元データ CvMat *lut; lut = cvCreateMat(256, 1, CV_8UC3); for (i = 0; i < 256; i++){ for (k = 0; k < 3; k++){ if (lower[k] <= upper[k]){ if ((lower[k] <= i) && (i <= upper[k])){ val[k] = 255; }else{ val[k] = 0; } }else{ if ((i <= upper[k]) || (lower[k] <= i)){ val[k] = 255; }else{ val[k] = 0; } } } //LUTの設定 cvSet1D(lut, i, cvScalar(val[0], val[1], val[2])); }

###実現したいこと
この変更したい部分の cvSet1D関数をJavaに書き直したい
または、代替案が知りたい

###試したこと
様々なサイトを見て、set1Dがあると思われるファイルを調べました。
しかし、set1D関数を見つけることが出来ませんでした。
なので、もしかしたら導入ミスかもしれません・・・

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
Android Studio 2.3
OpenCV for Android 3.2.0
参考にさせて頂いたサイト
http://imagingsolution.blog107.fc2.com/blog-entry-248.html

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ベストアンサー

私はJavaでのOpenCV利用経験はないのですが、思い当たる点を少し。
もし見当違いの指摘でしたらすみません。


参照されている情報はC言語のもので、推奨されない古い情報です。
こちらのページは同様のアプローチで、新しいAPIを用いています。

ただし、これらの手法はネストが多すぎてちょっと汚いですね。
閾値処理を使う方法の方がスマートな気がします。

C++

1cv::threshold(singlechannels[0], hue1, LOW_HUE, 255, CV_THRESH_BINARY); 2cv::threshold(singlechannels[0], hue2, UP_HUE, 255, CV_THRESH_BINARY_INV); 3cv::threshold(singlechannels[1], saturation, LOW_SATURATION, 255, CV_THRESH_BINARY); 4cv::threshold(singlechannels[2], value, LOW_VALUE, 255, CV_THRESH_BINARY); 5cv::bitwise_and(hue1, hue2, hue); // hue1とhue2のbitごとのandをとる→hue 6cv::bitwise_and(hue, saturation, hue_saturation); // hueとsaturationのbitごとのandをとる→hue_saturation 7cv::bitwise_and(hue_saturation, value, image_black_white); // hue_saturationとvalueのbitごとのandをとる→image_black_white

OpenCVのサンプルコードを調べる際は、古い情報にお気を付けください。
次のような要素があったら要注意です。

  • 関数の名前がcvXXX()
  • 画像行列をcvArrあるいはIplImageに格納している

投稿2017/09/23 03:46

LouiS0616

総合スコア35660

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Tomo29

2017/09/23 07:13

ご回答ありがとうございます。 示して頂いた閾値処理の方が簡単で分かりやすいですね。 こちらを使用してみようと思います。 ありがとうございました。
MasahikoHirata

2017/09/23 09:46

ご指摘の通り、OpenCV2.xとOpenCV3.0では基本的な構造が異なり関数も。また質問主が実現したい機能として”RBG”系ではなく”HSV"系で濃淡を加味した値により判断する事を勧めます。
Tomo29

2017/09/26 03:12

リスポンスが大変遅くなり申し訳ありません。 HSV系で実装をしたいと思います。 ありがとうございました。
MasahikoHirata

2017/09/26 06:58

方針が決まられ今後の活躍を期待いたします。
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