質問編集履歴
6
書式の改善
test
CHANGED
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@@ -1 +1 @@
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1
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-
openCVを使った画素
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1
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+
openCVを使った画素値取得とその座標の保存方法
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test
CHANGED
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File without changes
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5
タイトルの改善
test
CHANGED
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@@ -1 +1 @@
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1
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-
openCVを使った
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1
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+
openCVを使った画素探査と座標の保存
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test
CHANGED
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File without changes
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4
書式の改善
test
CHANGED
|
File without changes
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test
CHANGED
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@@ -40,13 +40,37 @@
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40
40
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41
41
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##
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42
42
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43
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-
（追加）
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43
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+
（追加２）
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44
44
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45
45
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私なりにやってみましたが、一定の画素値以上のみを取り出すことができず、
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46
46
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47
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-
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47
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+
エラーが発生してしまいました。
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48
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+
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48
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-
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49
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+
```
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50
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+
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49
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-
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51
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+
発生したエラー
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52
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+
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53
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+
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54
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+
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55
|
+
E/AndroidRuntime: FATAL EXCEPTION: Thread-3
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56
|
+
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57
|
+
Process: com.example.janome.color2, PID: 6055
|
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58
|
+
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59
|
+
java.lang.UnsupportedOperationException: Mat data type is not compatible: 5
|
|
60
|
+
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61
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+
at org.opencv.core.Mat.get(Mat.java:1015)
|
|
62
|
+
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|
63
|
+
at com.example.janome.color2.MainActivity.onCameraFrame(MainActivity.java:229)
|
|
64
|
+
|
|
65
|
+
at org.opencv.android.CameraBridgeViewBase$CvCameraViewListenerAdapter.onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.java:163)
|
|
66
|
+
|
|
67
|
+
at org.opencv.android.CameraBridgeViewBase.deliverAndDrawFrame(CameraBridgeViewBase.java:399)
|
|
68
|
+
|
|
69
|
+
at org.opencv.android.JavaCameraView$CameraWorker.run(JavaCameraView.java:352)
|
|
70
|
+
|
|
71
|
+
at java.lang.Thread.run(Thread.java:776)
|
|
72
|
+
|
|
73
|
+
```
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50
74
|
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|
51
75
|
もしかして
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52
76
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@@ -58,27 +82,201 @@
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58
82
|
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59
83
|
```
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60
84
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85
|
+
int r =0;
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86
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+
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87
|
+
int o=0;
|
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88
|
+
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|
89
|
+
// double pix=0;
|
|
90
|
+
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91
|
+
double [] data =new double[avem2.width()*avem2.height()];
|
|
92
|
+
|
|
93
|
+
double[][] data2 =new double[2][avem2.width()*avem2.height()];
|
|
94
|
+
|
|
95
|
+
avem2.get(0,0,data);
|
|
96
|
+
|
|
97
|
+
|
|
98
|
+
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|
99
|
+
for(int y=0;y<avem2.height();y++) {
|
|
100
|
+
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|
101
|
+
for (int x = 0; x < avem2.width(); x++) {
|
|
102
|
+
|
|
103
|
+
|
|
104
|
+
|
|
105
|
+
// avem2.get(y,x); //画素値にアクセス
|
|
106
|
+
|
|
107
|
+
// System.out.println("値は"+data[o]);
|
|
108
|
+
|
|
109
|
+
// pix=data[o];
|
|
110
|
+
|
|
111
|
+
|
|
112
|
+
|
|
113
|
+
if(data[o]>0.98){
|
|
114
|
+
|
|
115
|
+
data2[0][r]=x;
|
|
116
|
+
|
|
117
|
+
data2[1][r]=y;
|
|
118
|
+
|
|
119
|
+
// System.out.println(+(r+1)+"番目の座標が"+data2[0][r]+","+data2[1][r]);
|
|
120
|
+
|
|
121
|
+
System.out.println("x座標は"+data2[0][r]+"y座標は"+data2[1][r]);
|
|
122
|
+
|
|
123
|
+
o++;
|
|
124
|
+
|
|
125
|
+
r++;
|
|
126
|
+
|
|
127
|
+
}
|
|
128
|
+
|
|
129
|
+
}
|
|
130
|
+
|
|
131
|
+
}
|
|
132
|
+
|
|
133
|
+
```
|
|
134
|
+
|
|
135
|
+
|
|
136
|
+
|
|
137
|
+
###該当のソースコード
|
|
138
|
+
|
|
139
|
+
```Java
|
|
140
|
+
|
|
141
|
+
private Mat m_temp; //抽出結果の画像
|
|
142
|
+
|
|
143
|
+
|
|
144
|
+
|
|
145
|
+
public Mat onCameraFrame(Mat inputFrame) {
|
|
146
|
+
|
|
147
|
+
Mat src = inputFrame;
|
|
148
|
+
|
|
149
|
+
Mat dst = Mat.zeros(inputFrame.width(), inputFrame.height(), CV_8U);
|
|
150
|
+
|
|
151
|
+
Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_RGB2HSV);
|
|
152
|
+
|
|
153
|
+
|
|
154
|
+
|
|
155
|
+
Mat src2 = dst;
|
|
156
|
+
|
|
157
|
+
Mat dst2 = Mat.zeros(inputFrame.width(), inputFrame.height(), CV_8U);
|
|
158
|
+
|
|
159
|
+
Scalar low = new Scalar(165, 20, 30);//下限 変更前(10,20,30) S,Vはあまり変えない方が良い？
|
|
160
|
+
|
|
161
|
+
Scalar high = new Scalar(179, 255, 255);//上限 変更前(179,255,255)
|
|
162
|
+
|
|
163
|
+
Core.inRange(src2, low, high, dst2); //色抽出
|
|
164
|
+
|
|
165
|
+
|
|
166
|
+
|
|
167
|
+
|
|
168
|
+
|
|
169
|
+
|
|
170
|
+
|
|
171
|
+
//画面をタッチすると表示画面が保持される
|
|
172
|
+
|
|
173
|
+
if (touId ==2) {
|
|
174
|
+
|
|
175
|
+
// return m_temp; // 保持した画像を代わりに表示する。画像は変化しないので、以降の処理は必要ない
|
|
176
|
+
|
|
177
|
+
touId++;
|
|
178
|
+
|
|
179
|
+
int size = (int) m_temp.total() * m_temp.channels(); //「size」はMatの大きさ的なモノ
|
|
180
|
+
|
|
181
|
+
byte[] temp = new byte[size]; //sizeの値を取るのに使うだけ
|
|
182
|
+
|
|
183
|
+
m_temp.get(0, 0, temp); //mat to array
|
|
184
|
+
|
|
185
|
+
// System.out.println(size); =2073600
|
|
186
|
+
|
|
187
|
+
int stride = 10;
|
|
188
|
+
|
|
189
|
+
int n=0;
|
|
190
|
+
|
|
191
|
+
double ave[] = new double[size/stride/stride];
|
|
192
|
+
|
|
193
|
+
|
|
194
|
+
|
|
195
|
+
for (int i=0;i< m_temp.height();i=i+stride) {
|
|
196
|
+
|
|
197
|
+
for (int j = 0; j < m_temp.width(); j = j + stride) {
|
|
198
|
+
|
|
199
|
+
double sum = 0;
|
|
200
|
+
|
|
201
|
+
for (int k = i; k < i + stride; k++) {
|
|
202
|
+
|
|
203
|
+
for (int l = j; l < j + stride; l++) {
|
|
204
|
+
|
|
205
|
+
sum += temp[k * m_temp.width() + l];
|
|
206
|
+
|
|
207
|
+
}
|
|
208
|
+
|
|
209
|
+
}
|
|
210
|
+
|
|
211
|
+
|
|
212
|
+
|
|
213
|
+
|
|
214
|
+
|
|
215
|
+
double relt = sum / stride / stride * -1.0; //平均を求める 符号を正に
|
|
216
|
+
|
|
217
|
+
|
|
218
|
+
|
|
219
|
+
|
|
220
|
+
|
|
221
|
+
if (relt >= 0.7) { //閾値の設定(relt3が小さいため０しか出ない)
|
|
222
|
+
|
|
223
|
+
relt = 1.0;
|
|
224
|
+
|
|
225
|
+
} else {
|
|
226
|
+
|
|
227
|
+
relt = 0.0;
|
|
228
|
+
|
|
229
|
+
}
|
|
230
|
+
|
|
231
|
+
ave[n] = relt;
|
|
232
|
+
|
|
233
|
+
// System.out.println(+n +"番目は"+"ave="+ave[n]);
|
|
234
|
+
|
|
235
|
+
n++; //n=20736
|
|
236
|
+
|
|
237
|
+
}
|
|
238
|
+
|
|
239
|
+
}
|
|
240
|
+
|
|
241
|
+
// System.out.println("m_temp.width()="+m_temp.width()+"m_temp.height()="+m_temp.height()); width=1920 height=1080 →プーリングで192 , 108 に
|
|
242
|
+
|
|
243
|
+
Mat avem =new Mat(108,192,CV_32F);
|
|
244
|
+
|
|
245
|
+
avem.put(0,0,ave); // 求めた配列をMatに変換した
|
|
246
|
+
|
|
247
|
+
// System.out.println(avem.dump());
|
|
248
|
+
|
|
249
|
+
|
|
250
|
+
|
|
251
|
+
Mat avem2 =new Mat(108,192,CvType.CV_32F);
|
|
252
|
+
|
|
253
|
+
Imgproc.GaussianBlur(avem,avem2,new Size(31,31),0,0); // 平滑化
|
|
254
|
+
|
|
255
|
+
|
|
256
|
+
|
|
61
257
|
int r =0;
|
|
62
258
|
|
|
63
|
-
|
|
259
|
+
int o=0;
|
|
64
|
-
|
|
260
|
+
|
|
65
|
-
double[]
|
|
261
|
+
double [] data =new double[avem2.width()*avem2.height()];
|
|
66
|
-
|
|
262
|
+
|
|
67
|
-
|
|
263
|
+
double[][] data2 =new double[2][];
|
|
68
|
-
|
|
69
|
-
|
|
70
|
-
|
|
264
|
+
|
|
265
|
+
|
|
266
|
+
|
|
71
|
-
for(int y=0;y<avem2.
|
|
267
|
+
for(int y=0;y<avem2.width();y++) {
|
|
72
|
-
|
|
268
|
+
|
|
73
|
-
for (int x = 0; x < avem2.
|
|
269
|
+
for (int x = 0; x < avem2.height(); x++) {
|
|
270
|
+
|
|
74
|
-
|
|
271
|
+
avem2.get(x,y,data);
|
|
75
|
-
|
|
76
|
-
|
|
272
|
+
|
|
77
|
-
|
|
273
|
+
// avem2.get(x,y); //画素値にアクセス
|
|
274
|
+
|
|
78
|
-
|
|
275
|
+
System.out.println("値は"+data[o]);
|
|
276
|
+
|
|
79
|
-
|
|
277
|
+
o++;
|
|
80
|
-
|
|
278
|
+
|
|
81
|
-
if( a
|
|
279
|
+
if( data[o] >0.98){
|
|
82
280
|
|
|
83
281
|
data2[0][r]=x;
|
|
84
282
|
|
|
@@ -86,9 +284,7 @@
|
|
|
86
284
|
|
|
87
285
|
// System.out.println(+(r+1)+"番目の座標が"+data2[0][r]+","+data2[1][r]);
|
|
88
286
|
|
|
89
|
-
System.out.println("x座標は"+data2[0][r]+"y座標は"+data2[1][r]);
|
|
90
|
-
|
|
91
|
-
|
|
287
|
+
r++;
|
|
92
288
|
|
|
93
289
|
}
|
|
94
290
|
|
|
@@ -96,304 +292,142 @@
|
|
|
96
292
|
|
|
97
293
|
}
|
|
98
294
|
|
|
295
|
+
|
|
296
|
+
|
|
297
|
+
// 最大値を見つけられたが、白い部分を見つけるに至っていない。
|
|
298
|
+
|
|
299
|
+
|
|
300
|
+
|
|
301
|
+
|
|
302
|
+
|
|
303
|
+
// Core.MinMaxLocResult max =Core.minMaxLoc(avem2); //最大値を求める部分
|
|
304
|
+
|
|
305
|
+
// System.out.println("avem2の最大値＝"+max.maxVal); //avem2の最大値＝1.000000238418579 0.9895517826080322
|
|
306
|
+
|
|
307
|
+
// System.out.println("点数は"+point);
|
|
308
|
+
|
|
309
|
+
//固まりを見つけて点数を求めるのはここから↓
|
|
310
|
+
|
|
311
|
+
// for(n=0;n<=20628;n=n+108){
|
|
312
|
+
|
|
313
|
+
// for (n = 0; n < 108; n++) {
|
|
314
|
+
|
|
315
|
+
// if(ave[n]==1){
|
|
316
|
+
|
|
317
|
+
// for(n=n+1;n%108==107;n++){
|
|
318
|
+
|
|
319
|
+
// if(ave[n]==1){
|
|
320
|
+
|
|
321
|
+
//
|
|
322
|
+
|
|
323
|
+
// }
|
|
324
|
+
|
|
325
|
+
|
|
326
|
+
|
|
327
|
+
// 107 > 215 > 323 > 431 n%108==107
|
|
328
|
+
|
|
329
|
+
// }
|
|
330
|
+
|
|
331
|
+
|
|
332
|
+
|
|
333
|
+
// }
|
|
334
|
+
|
|
335
|
+
// }
|
|
336
|
+
|
|
337
|
+
// }
|
|
338
|
+
|
|
339
|
+
// }
|
|
340
|
+
|
|
341
|
+
return m_temp;
|
|
342
|
+
|
|
343
|
+
}
|
|
344
|
+
|
|
345
|
+
|
|
346
|
+
|
|
347
|
+
if(touId>2){
|
|
348
|
+
|
|
349
|
+
return m_temp;
|
|
350
|
+
|
|
351
|
+
}
|
|
352
|
+
|
|
353
|
+
|
|
354
|
+
|
|
355
|
+
|
|
356
|
+
|
|
357
|
+
//ここに赤（-1）がいくつ連続するか「固まっているか」を探す内容を書く！
|
|
358
|
+
|
|
359
|
+
|
|
360
|
+
|
|
361
|
+
//（例） 10×10 ピクセルごとに走査（縦→横方向）して ピクセル内の総和（0と-1の総和）÷総ピクセル数で一つの値を求める。
|
|
362
|
+
|
|
363
|
+
// そして閾値を決め、さっきの値を含むか否か分ける。(白の割合がどの程度) 閾値以上であればフラグ（引数的な？）を立てる
|
|
364
|
+
|
|
365
|
+
// また、走査時に白と黒の境の座標などを記録？しておく。
|
|
366
|
+
|
|
367
|
+
//境界の中点の座標を今度は横→縦方向で走査しフラグが重なるか調べることで白い塊が見つかるはず・・（多分）
|
|
368
|
+
|
|
369
|
+
|
|
370
|
+
|
|
371
|
+
/*if (color.val[0] == 0) {
|
|
372
|
+
|
|
373
|
+
Scalar targetColor = inputFrame.get(i, j);*/
|
|
374
|
+
|
|
375
|
+
|
|
376
|
+
|
|
377
|
+
|
|
378
|
+
|
|
379
|
+
|
|
380
|
+
|
|
381
|
+
if (touId == 1) {
|
|
382
|
+
|
|
383
|
+
touId++;
|
|
384
|
+
|
|
385
|
+
m_temp = dst2; //抽出結果を保持する
|
|
386
|
+
|
|
387
|
+
}
|
|
388
|
+
|
|
389
|
+
return dst2;
|
|
390
|
+
|
|
391
|
+
}
|
|
392
|
+
|
|
393
|
+
|
|
394
|
+
|
|
395
|
+
@Override
|
|
396
|
+
|
|
397
|
+
public boolean onTouchEvent (MotionEvent ev) {
|
|
398
|
+
|
|
399
|
+
switch (ev.getAction()) {
|
|
400
|
+
|
|
401
|
+
case ACTION_DOWN:
|
|
402
|
+
|
|
403
|
+
//画面がタッチされたときの動作
|
|
404
|
+
|
|
405
|
+
if (touId == 0) {
|
|
406
|
+
|
|
407
|
+
touId = 1;
|
|
408
|
+
|
|
409
|
+
}
|
|
410
|
+
|
|
411
|
+
break;
|
|
412
|
+
|
|
413
|
+
case MotionEvent.ACTION_CANCEL:
|
|
414
|
+
|
|
415
|
+
//他の要因によってタッチがキャンセルされたときの動作
|
|
416
|
+
|
|
417
|
+
break;
|
|
418
|
+
|
|
419
|
+
}
|
|
420
|
+
|
|
421
|
+
return super.onTouchEvent(ev);
|
|
422
|
+
|
|
423
|
+
}}
|
|
424
|
+
|
|
425
|
+
|
|
426
|
+
|
|
99
427
|
```
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|
100
428
|
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101
429
|
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102
430
|
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103
|
-
###該当のソースコード
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104
|
-
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105
|
-
```Java
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106
|
-
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107
|
-
private Mat m_temp; //抽出結果の画像
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108
|
-
|
|
109
|
-
|
|
110
|
-
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111
|
-
public Mat onCameraFrame(Mat inputFrame) {
|
|
112
|
-
|
|
113
|
-
Mat src = inputFrame;
|
|
114
|
-
|
|
115
|
-
Mat dst = Mat.zeros(inputFrame.width(), inputFrame.height(), CV_8U);
|
|
116
|
-
|
|
117
|
-
Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_RGB2HSV);
|
|
118
|
-
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119
|
-
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120
|
-
|
|
121
|
-
Mat src2 = dst;
|
|
122
|
-
|
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123
|
-
Mat dst2 = Mat.zeros(inputFrame.width(), inputFrame.height(), CV_8U);
|
|
124
|
-
|
|
125
|
-
Scalar low = new Scalar(165, 20, 30);//下限 変更前(10,20,30) S,Vはあまり変えない方が良い？
|
|
126
|
-
|
|
127
|
-
Scalar high = new Scalar(179, 255, 255);//上限 変更前(179,255,255)
|
|
128
|
-
|
|
129
|
-
Core.inRange(src2, low, high, dst2); //色抽出
|
|
130
|
-
|
|
131
|
-
|
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132
|
-
|
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133
|
-
|
|
134
|
-
|
|
135
|
-
|
|
136
|
-
|
|
137
|
-
//画面をタッチすると表示画面が保持される
|
|
138
|
-
|
|
139
|
-
if (touId ==2) {
|
|
140
|
-
|
|
141
|
-
// return m_temp; // 保持した画像を代わりに表示する。画像は変化しないので、以降の処理は必要ない
|
|
142
|
-
|
|
143
|
-
touId++;
|
|
144
|
-
|
|
145
|
-
int size = (int) m_temp.total() * m_temp.channels(); //「size」はMatの大きさ的なモノ
|
|
146
|
-
|
|
147
|
-
byte[] temp = new byte[size]; //sizeの値を取るのに使うだけ
|
|
148
|
-
|
|
149
|
-
m_temp.get(0, 0, temp); //mat to array
|
|
150
|
-
|
|
151
|
-
// System.out.println(size); =2073600
|
|
152
|
-
|
|
153
|
-
int stride = 10;
|
|
154
|
-
|
|
155
|
-
int n=0;
|
|
156
|
-
|
|
157
|
-
double ave[] = new double[size/stride/stride];
|
|
158
|
-
|
|
159
|
-
|
|
160
|
-
|
|
161
|
-
for (int i=0;i< m_temp.height();i=i+stride) {
|
|
162
|
-
|
|
163
|
-
for (int j = 0; j < m_temp.width(); j = j + stride) {
|
|
164
|
-
|
|
165
|
-
double sum = 0;
|
|
166
|
-
|
|
167
|
-
for (int k = i; k < i + stride; k++) {
|
|
168
|
-
|
|
169
|
-
for (int l = j; l < j + stride; l++) {
|
|
170
|
-
|
|
171
|
-
sum += temp[k * m_temp.width() + l];
|
|
172
|
-
|
|
173
|
-
}
|
|
174
|
-
|
|
175
|
-
}
|
|
176
|
-
|
|
177
|
-
|
|
178
|
-
|
|
179
|
-
|
|
180
|
-
|
|
181
|
-
double relt = sum / stride / stride * -1.0; //平均を求める 符号を正に
|
|
182
|
-
|
|
183
|
-
|
|
184
|
-
|
|
185
|
-
|
|
186
|
-
|
|
187
|
-
if (relt >= 0.7) { //閾値の設定(relt3が小さいため０しか出ない)
|
|
188
|
-
|
|
189
|
-
relt = 1.0;
|
|
190
|
-
|
|
191
|
-
} else {
|
|
192
|
-
|
|
193
|
-
relt = 0.0;
|
|
194
|
-
|
|
195
|
-
}
|
|
196
|
-
|
|
197
|
-
ave[n] = relt;
|
|
198
|
-
|
|
199
|
-
// System.out.println(+n +"番目は"+"ave="+ave[n]);
|
|
200
|
-
|
|
201
|
-
n++; //n=20736
|
|
202
|
-
|
|
203
|
-
}
|
|
204
|
-
|
|
205
|
-
}
|
|
206
|
-
|
|
207
|
-
// System.out.println("m_temp.width()="+m_temp.width()+"m_temp.height()="+m_temp.height()); width=1920 height=1080 →プーリングで192 , 108 に
|
|
208
|
-
|
|
209
|
-
Mat avem =new Mat(108,192,CV_32F);
|
|
210
|
-
|
|
211
|
-
avem.put(0,0,ave); // 求めた配列をMatに変換した
|
|
212
|
-
|
|
213
|
-
// System.out.println(avem.dump());
|
|
214
|
-
|
|
215
|
-
|
|
216
|
-
|
|
217
|
-
Mat avem2 =new Mat(108,192,CvType.CV_32F);
|
|
218
|
-
|
|
219
|
-
Imgproc.GaussianBlur(avem,avem2,new Size(31,31),0,0); // 平滑化
|
|
220
|
-
|
|
221
|
-
|
|
222
|
-
|
|
223
|
-
int r =0;
|
|
224
|
-
|
|
225
|
-
int o=0;
|
|
226
|
-
|
|
227
|
-
double [] data =new double[avem2.width()*avem2.height()];
|
|
228
|
-
|
|
229
|
-
double[][] data2 =new double[2][];
|
|
230
|
-
|
|
231
|
-
|
|
232
|
-
|
|
233
|
-
for(int y=0;y<avem2.width();y++) {
|
|
234
|
-
|
|
235
|
-
for (int x = 0; x < avem2.height(); x++) {
|
|
236
|
-
|
|
237
|
-
avem2.get(x,y,data);
|
|
238
|
-
|
|
239
|
-
// avem2.get(x,y); //画素値にアクセス
|
|
240
|
-
|
|
241
|
-
System.out.println("値は"+data[o]);
|
|
242
|
-
|
|
243
|
-
o++;
|
|
244
|
-
|
|
245
|
-
if( data[o] >0.98){
|
|
246
|
-
|
|
247
|
-
data2[0][r]=x;
|
|
248
|
-
|
|
249
|
-
data2[1][r]=y;
|
|
250
|
-
|
|
251
|
-
// System.out.println(+(r+1)+"番目の座標が"+data2[0][r]+","+data2[1][r]);
|
|
252
|
-
|
|
253
|
-
r++;
|
|
254
|
-
|
|
255
|
-
}
|
|
256
|
-
|
|
257
|
-
}
|
|
258
|
-
|
|
259
|
-
}
|
|
260
|
-
|
|
261
|
-
|
|
262
|
-
|
|
263
|
-
// 最大値を見つけられたが、白い部分を見つけるに至っていない。
|
|
264
|
-
|
|
265
|
-
|
|
266
|
-
|
|
267
|
-
|
|
268
|
-
|
|
269
|
-
// Core.MinMaxLocResult max =Core.minMaxLoc(avem2); //最大値を求める部分
|
|
270
|
-
|
|
271
|
-
// System.out.println("avem2の最大値＝"+max.maxVal); //avem2の最大値＝1.000000238418579 0.9895517826080322
|
|
272
|
-
|
|
273
|
-
// System.out.println("点数は"+point);
|
|
274
|
-
|
|
275
|
-
//固まりを見つけて点数を求めるのはここから↓
|
|
276
|
-
|
|
277
|
-
// for(n=0;n<=20628;n=n+108){
|
|
278
|
-
|
|
279
|
-
// for (n = 0; n < 108; n++) {
|
|
280
|
-
|
|
281
|
-
// if(ave[n]==1){
|
|
282
|
-
|
|
283
|
-
// for(n=n+1;n%108==107;n++){
|
|
284
|
-
|
|
285
|
-
// if(ave[n]==1){
|
|
286
|
-
|
|
287
|
-
//
|
|
288
|
-
|
|
289
|
-
// }
|
|
290
|
-
|
|
291
|
-
|
|
292
|
-
|
|
293
|
-
// 107 > 215 > 323 > 431 n%108==107
|
|
294
|
-
|
|
295
|
-
// }
|
|
296
|
-
|
|
297
|
-
|
|
298
|
-
|
|
299
|
-
// }
|
|
300
|
-
|
|
301
|
-
// }
|
|
302
|
-
|
|
303
|
-
// }
|
|
304
|
-
|
|
305
|
-
// }
|
|
306
|
-
|
|
307
|
-
return m_temp;
|
|
308
|
-
|
|
309
|
-
}
|
|
310
|
-
|
|
311
|
-
|
|
312
|
-
|
|
313
|
-
if(touId>2){
|
|
314
|
-
|
|
315
|
-
return m_temp;
|
|
316
|
-
|
|
317
|
-
}
|
|
318
|
-
|
|
319
|
-
|
|
320
|
-
|
|
321
|
-
|
|
322
|
-
|
|
323
|
-
//ここに赤（-1）がいくつ連続するか「固まっているか」を探す内容を書く！
|
|
324
|
-
|
|
325
|
-
|
|
326
|
-
|
|
327
|
-
//（例） 10×10 ピクセルごとに走査（縦→横方向）して ピクセル内の総和（0と-1の総和）÷総ピクセル数で一つの値を求める。
|
|
328
|
-
|
|
329
|
-
// そして閾値を決め、さっきの値を含むか否か分ける。(白の割合がどの程度) 閾値以上であればフラグ（引数的な？）を立てる
|
|
330
|
-
|
|
331
|
-
// また、走査時に白と黒の境の座標などを記録？しておく。
|
|
332
|
-
|
|
333
|
-
//境界の中点の座標を今度は横→縦方向で走査しフラグが重なるか調べることで白い塊が見つかるはず・・（多分）
|
|
334
|
-
|
|
335
|
-
|
|
336
|
-
|
|
337
|
-
/*if (color.val[0] == 0) {
|
|
338
|
-
|
|
339
|
-
Scalar targetColor = inputFrame.get(i, j);*/
|
|
340
|
-
|
|
341
|
-
|
|
342
|
-
|
|
343
|
-
|
|
344
|
-
|
|
345
|
-
|
|
346
|
-
|
|
347
|
-
if (touId == 1) {
|
|
348
|
-
|
|
349
|
-
touId++;
|
|
350
|
-
|
|
351
|
-
m_temp = dst2; //抽出結果を保持する
|
|
352
|
-
|
|
353
|
-
}
|
|
354
|
-
|
|
355
|
-
return dst2;
|
|
356
|
-
|
|
357
|
-
}
|
|
358
|
-
|
|
359
|
-
|
|
360
|
-
|
|
361
|
-
@Override
|
|
362
|
-
|
|
363
|
-
public boolean onTouchEvent (MotionEvent ev) {
|
|
364
|
-
|
|
365
|
-
switch (ev.getAction()) {
|
|
366
|
-
|
|
367
|
-
case ACTION_DOWN:
|
|
368
|
-
|
|
369
|
-
//画面がタッチされたときの動作
|
|
370
|
-
|
|
371
|
-
if (touId == 0) {
|
|
372
|
-
|
|
373
|
-
touId = 1;
|
|
374
|
-
|
|
375
|
-
}
|
|
376
|
-
|
|
377
|
-
break;
|
|
378
|
-
|
|
379
|
-
case MotionEvent.ACTION_CANCEL:
|
|
380
|
-
|
|
381
|
-
//他の要因によってタッチがキャンセルされたときの動作
|
|
382
|
-
|
|
383
|
-
break;
|
|
384
|
-
|
|
385
|
-
}
|
|
386
|
-
|
|
387
|
-
return super.onTouchEvent(ev);
|
|
388
|
-
|
|
389
|
-
}}
|
|
390
|
-
|
|
391
|
-
|
|
392
|
-
|
|
393
|
-
```
|
|
394
|
-
|
|
395
|
-
|
|
396
|
-
|
|
397
431
|
###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
|
|
398
432
|
|
|
399
433
|
androidstudio 2.3.1
|
3
内容の変更
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -42,7 +42,17 @@
|
|
|
42
42
|
|
|
43
43
|
（追加）
|
|
44
44
|
|
|
45
|
-
私なりにやってみましたが、
|
|
45
|
+
私なりにやってみましたが、一定の画素値以上のみを取り出すことができず、
|
|
46
|
+
|
|
47
|
+
全部の座標が保存されただけでした。
|
|
48
|
+
|
|
49
|
+
|
|
50
|
+
|
|
51
|
+
もしかして
|
|
52
|
+
|
|
53
|
+
mat.get(y,x)で画素値を取り出すことはできないのでしょうか。
|
|
54
|
+
|
|
55
|
+
|
|
46
56
|
|
|
47
57
|
以下コードです。
|
|
48
58
|
|
|
@@ -50,25 +60,189 @@
|
|
|
50
60
|
|
|
51
61
|
int r =0;
|
|
52
62
|
|
|
63
|
+
// double [] data =new double[avem2.width()*avem2.height()];
|
|
64
|
+
|
|
65
|
+
double[][] data2 =new double[2][avem2.width()*avem2.height()];
|
|
66
|
+
|
|
67
|
+
// avem2.get(0,0,data);
|
|
68
|
+
|
|
69
|
+
|
|
70
|
+
|
|
71
|
+
for(int y=0;y<avem2.height();y++) {
|
|
72
|
+
|
|
73
|
+
for (int x = 0; x < avem2.width(); x++) {
|
|
74
|
+
|
|
75
|
+
|
|
76
|
+
|
|
77
|
+
// avem2.get(y,x); //画素値にアクセス
|
|
78
|
+
|
|
79
|
+
|
|
80
|
+
|
|
81
|
+
if( avem2.get(y,x)>0.98){
|
|
82
|
+
|
|
83
|
+
data2[0][r]=x;
|
|
84
|
+
|
|
85
|
+
data2[1][r]=y;
|
|
86
|
+
|
|
87
|
+
// System.out.println(+(r+1)+"番目の座標が"+data2[0][r]+","+data2[1][r]);
|
|
88
|
+
|
|
89
|
+
System.out.println("x座標は"+data2[0][r]+"y座標は"+data2[1][r]);
|
|
90
|
+
|
|
91
|
+
r++;
|
|
92
|
+
|
|
93
|
+
}
|
|
94
|
+
|
|
95
|
+
}
|
|
96
|
+
|
|
97
|
+
}
|
|
98
|
+
|
|
99
|
+
```
|
|
100
|
+
|
|
101
|
+
|
|
102
|
+
|
|
103
|
+
###該当のソースコード
|
|
104
|
+
|
|
105
|
+
```Java
|
|
106
|
+
|
|
107
|
+
private Mat m_temp; //抽出結果の画像
|
|
108
|
+
|
|
109
|
+
|
|
110
|
+
|
|
111
|
+
public Mat onCameraFrame(Mat inputFrame) {
|
|
112
|
+
|
|
113
|
+
Mat src = inputFrame;
|
|
114
|
+
|
|
115
|
+
Mat dst = Mat.zeros(inputFrame.width(), inputFrame.height(), CV_8U);
|
|
116
|
+
|
|
117
|
+
Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_RGB2HSV);
|
|
118
|
+
|
|
119
|
+
|
|
120
|
+
|
|
121
|
+
Mat src2 = dst;
|
|
122
|
+
|
|
123
|
+
Mat dst2 = Mat.zeros(inputFrame.width(), inputFrame.height(), CV_8U);
|
|
124
|
+
|
|
125
|
+
Scalar low = new Scalar(165, 20, 30);//下限 変更前(10,20,30) S,Vはあまり変えない方が良い？
|
|
126
|
+
|
|
127
|
+
Scalar high = new Scalar(179, 255, 255);//上限 変更前(179,255,255)
|
|
128
|
+
|
|
129
|
+
Core.inRange(src2, low, high, dst2); //色抽出
|
|
130
|
+
|
|
131
|
+
|
|
132
|
+
|
|
133
|
+
|
|
134
|
+
|
|
135
|
+
|
|
136
|
+
|
|
137
|
+
//画面をタッチすると表示画面が保持される
|
|
138
|
+
|
|
139
|
+
if (touId ==2) {
|
|
140
|
+
|
|
141
|
+
// return m_temp; // 保持した画像を代わりに表示する。画像は変化しないので、以降の処理は必要ない
|
|
142
|
+
|
|
143
|
+
touId++;
|
|
144
|
+
|
|
145
|
+
int size = (int) m_temp.total() * m_temp.channels(); //「size」はMatの大きさ的なモノ
|
|
146
|
+
|
|
147
|
+
byte[] temp = new byte[size]; //sizeの値を取るのに使うだけ
|
|
148
|
+
|
|
149
|
+
m_temp.get(0, 0, temp); //mat to array
|
|
150
|
+
|
|
151
|
+
// System.out.println(size); =2073600
|
|
152
|
+
|
|
153
|
+
int stride = 10;
|
|
154
|
+
|
|
155
|
+
int n=0;
|
|
156
|
+
|
|
157
|
+
double ave[] = new double[size/stride/stride];
|
|
158
|
+
|
|
159
|
+
|
|
160
|
+
|
|
161
|
+
for (int i=0;i< m_temp.height();i=i+stride) {
|
|
162
|
+
|
|
163
|
+
for (int j = 0; j < m_temp.width(); j = j + stride) {
|
|
164
|
+
|
|
165
|
+
double sum = 0;
|
|
166
|
+
|
|
167
|
+
for (int k = i; k < i + stride; k++) {
|
|
168
|
+
|
|
169
|
+
for (int l = j; l < j + stride; l++) {
|
|
170
|
+
|
|
171
|
+
sum += temp[k * m_temp.width() + l];
|
|
172
|
+
|
|
173
|
+
}
|
|
174
|
+
|
|
175
|
+
}
|
|
176
|
+
|
|
177
|
+
|
|
178
|
+
|
|
179
|
+
|
|
180
|
+
|
|
181
|
+
double relt = sum / stride / stride * -1.0; //平均を求める 符号を正に
|
|
182
|
+
|
|
183
|
+
|
|
184
|
+
|
|
185
|
+
|
|
186
|
+
|
|
187
|
+
if (relt >= 0.7) { //閾値の設定(relt3が小さいため０しか出ない)
|
|
188
|
+
|
|
189
|
+
relt = 1.0;
|
|
190
|
+
|
|
191
|
+
} else {
|
|
192
|
+
|
|
193
|
+
relt = 0.0;
|
|
194
|
+
|
|
195
|
+
}
|
|
196
|
+
|
|
197
|
+
ave[n] = relt;
|
|
198
|
+
|
|
199
|
+
// System.out.println(+n +"番目は"+"ave="+ave[n]);
|
|
200
|
+
|
|
201
|
+
n++; //n=20736
|
|
202
|
+
|
|
203
|
+
}
|
|
204
|
+
|
|
205
|
+
}
|
|
206
|
+
|
|
207
|
+
// System.out.println("m_temp.width()="+m_temp.width()+"m_temp.height()="+m_temp.height()); width=1920 height=1080 →プーリングで192 , 108 に
|
|
208
|
+
|
|
209
|
+
Mat avem =new Mat(108,192,CV_32F);
|
|
210
|
+
|
|
211
|
+
avem.put(0,0,ave); // 求めた配列をMatに変換した
|
|
212
|
+
|
|
213
|
+
// System.out.println(avem.dump());
|
|
214
|
+
|
|
215
|
+
|
|
216
|
+
|
|
217
|
+
Mat avem2 =new Mat(108,192,CvType.CV_32F);
|
|
218
|
+
|
|
219
|
+
Imgproc.GaussianBlur(avem,avem2,new Size(31,31),0,0); // 平滑化
|
|
220
|
+
|
|
221
|
+
|
|
222
|
+
|
|
223
|
+
int r =0;
|
|
224
|
+
|
|
225
|
+
int o=0;
|
|
226
|
+
|
|
53
227
|
double [] data =new double[avem2.width()*avem2.height()];
|
|
54
228
|
|
|
55
229
|
double[][] data2 =new double[2][];
|
|
56
230
|
|
|
57
|
-
|
|
231
|
+
|
|
58
|
-
|
|
59
|
-
|
|
60
|
-
|
|
232
|
+
|
|
61
|
-
for(int y=0;y<avem2.
|
|
233
|
+
for(int y=0;y<avem2.width();y++) {
|
|
62
|
-
|
|
234
|
+
|
|
63
|
-
for (int x = 0; x < avem2.
|
|
235
|
+
for (int x = 0; x < avem2.height(); x++) {
|
|
236
|
+
|
|
64
|
-
|
|
237
|
+
avem2.get(x,y,data);
|
|
65
|
-
|
|
66
|
-
|
|
238
|
+
|
|
67
|
-
|
|
239
|
+
// avem2.get(x,y); //画素値にアクセス
|
|
240
|
+
|
|
68
|
-
|
|
241
|
+
System.out.println("値は"+data[o]);
|
|
242
|
+
|
|
69
|
-
|
|
243
|
+
o++;
|
|
70
|
-
|
|
244
|
+
|
|
71
|
-
if( a
|
|
245
|
+
if( data[o] >0.98){
|
|
72
246
|
|
|
73
247
|
data2[0][r]=x;
|
|
74
248
|
|
|
@@ -76,9 +250,7 @@
|
|
|
76
250
|
|
|
77
251
|
// System.out.println(+(r+1)+"番目の座標が"+data2[0][r]+","+data2[1][r]);
|
|
78
252
|
|
|
79
|
-
System.out.println("x座標は"+data2[0][r]+"y座標は"+data2[1][r]);
|
|
80
|
-
|
|
81
|
-
|
|
253
|
+
r++;
|
|
82
254
|
|
|
83
255
|
}
|
|
84
256
|
|
|
@@ -86,304 +258,142 @@
|
|
|
86
258
|
|
|
87
259
|
}
|
|
88
260
|
|
|
261
|
+
|
|
262
|
+
|
|
263
|
+
// 最大値を見つけられたが、白い部分を見つけるに至っていない。
|
|
264
|
+
|
|
265
|
+
|
|
266
|
+
|
|
267
|
+
|
|
268
|
+
|
|
269
|
+
// Core.MinMaxLocResult max =Core.minMaxLoc(avem2); //最大値を求める部分
|
|
270
|
+
|
|
271
|
+
// System.out.println("avem2の最大値＝"+max.maxVal); //avem2の最大値＝1.000000238418579 0.9895517826080322
|
|
272
|
+
|
|
273
|
+
// System.out.println("点数は"+point);
|
|
274
|
+
|
|
275
|
+
//固まりを見つけて点数を求めるのはここから↓
|
|
276
|
+
|
|
277
|
+
// for(n=0;n<=20628;n=n+108){
|
|
278
|
+
|
|
279
|
+
// for (n = 0; n < 108; n++) {
|
|
280
|
+
|
|
281
|
+
// if(ave[n]==1){
|
|
282
|
+
|
|
283
|
+
// for(n=n+1;n%108==107;n++){
|
|
284
|
+
|
|
285
|
+
// if(ave[n]==1){
|
|
286
|
+
|
|
287
|
+
//
|
|
288
|
+
|
|
289
|
+
// }
|
|
290
|
+
|
|
291
|
+
|
|
292
|
+
|
|
293
|
+
// 107 > 215 > 323 > 431 n%108==107
|
|
294
|
+
|
|
295
|
+
// }
|
|
296
|
+
|
|
297
|
+
|
|
298
|
+
|
|
299
|
+
// }
|
|
300
|
+
|
|
301
|
+
// }
|
|
302
|
+
|
|
303
|
+
// }
|
|
304
|
+
|
|
305
|
+
// }
|
|
306
|
+
|
|
307
|
+
return m_temp;
|
|
308
|
+
|
|
309
|
+
}
|
|
310
|
+
|
|
311
|
+
|
|
312
|
+
|
|
313
|
+
if(touId>2){
|
|
314
|
+
|
|
315
|
+
return m_temp;
|
|
316
|
+
|
|
317
|
+
}
|
|
318
|
+
|
|
319
|
+
|
|
320
|
+
|
|
321
|
+
|
|
322
|
+
|
|
323
|
+
//ここに赤（-1）がいくつ連続するか「固まっているか」を探す内容を書く！
|
|
324
|
+
|
|
325
|
+
|
|
326
|
+
|
|
327
|
+
//（例） 10×10 ピクセルごとに走査（縦→横方向）して ピクセル内の総和（0と-1の総和）÷総ピクセル数で一つの値を求める。
|
|
328
|
+
|
|
329
|
+
// そして閾値を決め、さっきの値を含むか否か分ける。(白の割合がどの程度) 閾値以上であればフラグ（引数的な？）を立てる
|
|
330
|
+
|
|
331
|
+
// また、走査時に白と黒の境の座標などを記録？しておく。
|
|
332
|
+
|
|
333
|
+
//境界の中点の座標を今度は横→縦方向で走査しフラグが重なるか調べることで白い塊が見つかるはず・・（多分）
|
|
334
|
+
|
|
335
|
+
|
|
336
|
+
|
|
337
|
+
/*if (color.val[0] == 0) {
|
|
338
|
+
|
|
339
|
+
Scalar targetColor = inputFrame.get(i, j);*/
|
|
340
|
+
|
|
341
|
+
|
|
342
|
+
|
|
343
|
+
|
|
344
|
+
|
|
345
|
+
|
|
346
|
+
|
|
347
|
+
if (touId == 1) {
|
|
348
|
+
|
|
349
|
+
touId++;
|
|
350
|
+
|
|
351
|
+
m_temp = dst2; //抽出結果を保持する
|
|
352
|
+
|
|
353
|
+
}
|
|
354
|
+
|
|
355
|
+
return dst2;
|
|
356
|
+
|
|
357
|
+
}
|
|
358
|
+
|
|
359
|
+
|
|
360
|
+
|
|
361
|
+
@Override
|
|
362
|
+
|
|
363
|
+
public boolean onTouchEvent (MotionEvent ev) {
|
|
364
|
+
|
|
365
|
+
switch (ev.getAction()) {
|
|
366
|
+
|
|
367
|
+
case ACTION_DOWN:
|
|
368
|
+
|
|
369
|
+
//画面がタッチされたときの動作
|
|
370
|
+
|
|
371
|
+
if (touId == 0) {
|
|
372
|
+
|
|
373
|
+
touId = 1;
|
|
374
|
+
|
|
375
|
+
}
|
|
376
|
+
|
|
377
|
+
break;
|
|
378
|
+
|
|
379
|
+
case MotionEvent.ACTION_CANCEL:
|
|
380
|
+
|
|
381
|
+
//他の要因によってタッチがキャンセルされたときの動作
|
|
382
|
+
|
|
383
|
+
break;
|
|
384
|
+
|
|
385
|
+
}
|
|
386
|
+
|
|
387
|
+
return super.onTouchEvent(ev);
|
|
388
|
+
|
|
389
|
+
}}
|
|
390
|
+
|
|
391
|
+
|
|
392
|
+
|
|
89
393
|
```
|
|
90
394
|
|
|
91
395
|
|
|
92
396
|
|
|
93
|
-
###該当のソースコード
|
|
94
|
-
|
|
95
|
-
```Java
|
|
96
|
-
|
|
97
|
-
private Mat m_temp; //抽出結果の画像
|
|
98
|
-
|
|
99
|
-
|
|
100
|
-
|
|
101
|
-
public Mat onCameraFrame(Mat inputFrame) {
|
|
102
|
-
|
|
103
|
-
Mat src = inputFrame;
|
|
104
|
-
|
|
105
|
-
Mat dst = Mat.zeros(inputFrame.width(), inputFrame.height(), CV_8U);
|
|
106
|
-
|
|
107
|
-
Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_RGB2HSV);
|
|
108
|
-
|
|
109
|
-
|
|
110
|
-
|
|
111
|
-
Mat src2 = dst;
|
|
112
|
-
|
|
113
|
-
Mat dst2 = Mat.zeros(inputFrame.width(), inputFrame.height(), CV_8U);
|
|
114
|
-
|
|
115
|
-
Scalar low = new Scalar(165, 20, 30);//下限 変更前(10,20,30) S,Vはあまり変えない方が良い？
|
|
116
|
-
|
|
117
|
-
Scalar high = new Scalar(179, 255, 255);//上限 変更前(179,255,255)
|
|
118
|
-
|
|
119
|
-
Core.inRange(src2, low, high, dst2); //色抽出
|
|
120
|
-
|
|
121
|
-
|
|
122
|
-
|
|
123
|
-
|
|
124
|
-
|
|
125
|
-
|
|
126
|
-
|
|
127
|
-
//画面をタッチすると表示画面が保持される
|
|
128
|
-
|
|
129
|
-
if (touId ==2) {
|
|
130
|
-
|
|
131
|
-
// return m_temp; // 保持した画像を代わりに表示する。画像は変化しないので、以降の処理は必要ない
|
|
132
|
-
|
|
133
|
-
touId++;
|
|
134
|
-
|
|
135
|
-
int size = (int) m_temp.total() * m_temp.channels(); //「size」はMatの大きさ的なモノ
|
|
136
|
-
|
|
137
|
-
byte[] temp = new byte[size]; //sizeの値を取るのに使うだけ
|
|
138
|
-
|
|
139
|
-
m_temp.get(0, 0, temp); //mat to array
|
|
140
|
-
|
|
141
|
-
// System.out.println(size); =2073600
|
|
142
|
-
|
|
143
|
-
int stride = 10;
|
|
144
|
-
|
|
145
|
-
int n=0;
|
|
146
|
-
|
|
147
|
-
double ave[] = new double[size/stride/stride];
|
|
148
|
-
|
|
149
|
-
|
|
150
|
-
|
|
151
|
-
for (int i=0;i< m_temp.height();i=i+stride) {
|
|
152
|
-
|
|
153
|
-
for (int j = 0; j < m_temp.width(); j = j + stride) {
|
|
154
|
-
|
|
155
|
-
double sum = 0;
|
|
156
|
-
|
|
157
|
-
for (int k = i; k < i + stride; k++) {
|
|
158
|
-
|
|
159
|
-
for (int l = j; l < j + stride; l++) {
|
|
160
|
-
|
|
161
|
-
sum += temp[k * m_temp.width() + l];
|
|
162
|
-
|
|
163
|
-
}
|
|
164
|
-
|
|
165
|
-
}
|
|
166
|
-
|
|
167
|
-
|
|
168
|
-
|
|
169
|
-
|
|
170
|
-
|
|
171
|
-
double relt = sum / stride / stride * -1.0; //平均を求める 符号を正に
|
|
172
|
-
|
|
173
|
-
|
|
174
|
-
|
|
175
|
-
|
|
176
|
-
|
|
177
|
-
if (relt >= 0.7) { //閾値の設定(relt3が小さいため０しか出ない)
|
|
178
|
-
|
|
179
|
-
relt = 1.0;
|
|
180
|
-
|
|
181
|
-
} else {
|
|
182
|
-
|
|
183
|
-
relt = 0.0;
|
|
184
|
-
|
|
185
|
-
}
|
|
186
|
-
|
|
187
|
-
ave[n] = relt;
|
|
188
|
-
|
|
189
|
-
// System.out.println(+n +"番目は"+"ave="+ave[n]);
|
|
190
|
-
|
|
191
|
-
n++; //n=20736
|
|
192
|
-
|
|
193
|
-
}
|
|
194
|
-
|
|
195
|
-
}
|
|
196
|
-
|
|
197
|
-
// System.out.println("m_temp.width()="+m_temp.width()+"m_temp.height()="+m_temp.height()); width=1920 height=1080 →プーリングで192 , 108 に
|
|
198
|
-
|
|
199
|
-
Mat avem =new Mat(108,192,CV_32F);
|
|
200
|
-
|
|
201
|
-
avem.put(0,0,ave); // 求めた配列をMatに変換した
|
|
202
|
-
|
|
203
|
-
// System.out.println(avem.dump());
|
|
204
|
-
|
|
205
|
-
|
|
206
|
-
|
|
207
|
-
Mat avem2 =new Mat(108,192,CvType.CV_32F);
|
|
208
|
-
|
|
209
|
-
Imgproc.GaussianBlur(avem,avem2,new Size(31,31),0,0); // 平滑化
|
|
210
|
-
|
|
211
|
-
|
|
212
|
-
|
|
213
|
-
int r =0;
|
|
214
|
-
|
|
215
|
-
int o=0;
|
|
216
|
-
|
|
217
|
-
double [] data =new double[avem2.width()*avem2.height()];
|
|
218
|
-
|
|
219
|
-
double[][] data2 =new double[2][];
|
|
220
|
-
|
|
221
|
-
|
|
222
|
-
|
|
223
|
-
for(int y=0;y<avem2.width();y++) {
|
|
224
|
-
|
|
225
|
-
for (int x = 0; x < avem2.height(); x++) {
|
|
226
|
-
|
|
227
|
-
avem2.get(x,y,data);
|
|
228
|
-
|
|
229
|
-
// avem2.get(x,y); //画素値にアクセス
|
|
230
|
-
|
|
231
|
-
System.out.println("値は"+data[o]);
|
|
232
|
-
|
|
233
|
-
o++;
|
|
234
|
-
|
|
235
|
-
if( data[o] >0.98){
|
|
236
|
-
|
|
237
|
-
data2[0][r]=x;
|
|
238
|
-
|
|
239
|
-
data2[1][r]=y;
|
|
240
|
-
|
|
241
|
-
// System.out.println(+(r+1)+"番目の座標が"+data2[0][r]+","+data2[1][r]);
|
|
242
|
-
|
|
243
|
-
r++;
|
|
244
|
-
|
|
245
|
-
}
|
|
246
|
-
|
|
247
|
-
}
|
|
248
|
-
|
|
249
|
-
}
|
|
250
|
-
|
|
251
|
-
|
|
252
|
-
|
|
253
|
-
// 最大値を見つけられたが、白い部分を見つけるに至っていない。
|
|
254
|
-
|
|
255
|
-
|
|
256
|
-
|
|
257
|
-
|
|
258
|
-
|
|
259
|
-
// Core.MinMaxLocResult max =Core.minMaxLoc(avem2); //最大値を求める部分
|
|
260
|
-
|
|
261
|
-
// System.out.println("avem2の最大値＝"+max.maxVal); //avem2の最大値＝1.000000238418579 0.9895517826080322
|
|
262
|
-
|
|
263
|
-
// System.out.println("点数は"+point);
|
|
264
|
-
|
|
265
|
-
//固まりを見つけて点数を求めるのはここから↓
|
|
266
|
-
|
|
267
|
-
// for(n=0;n<=20628;n=n+108){
|
|
268
|
-
|
|
269
|
-
// for (n = 0; n < 108; n++) {
|
|
270
|
-
|
|
271
|
-
// if(ave[n]==1){
|
|
272
|
-
|
|
273
|
-
// for(n=n+1;n%108==107;n++){
|
|
274
|
-
|
|
275
|
-
// if(ave[n]==1){
|
|
276
|
-
|
|
277
|
-
//
|
|
278
|
-
|
|
279
|
-
// }
|
|
280
|
-
|
|
281
|
-
|
|
282
|
-
|
|
283
|
-
// 107 > 215 > 323 > 431 n%108==107
|
|
284
|
-
|
|
285
|
-
// }
|
|
286
|
-
|
|
287
|
-
|
|
288
|
-
|
|
289
|
-
// }
|
|
290
|
-
|
|
291
|
-
// }
|
|
292
|
-
|
|
293
|
-
// }
|
|
294
|
-
|
|
295
|
-
// }
|
|
296
|
-
|
|
297
|
-
return m_temp;
|
|
298
|
-
|
|
299
|
-
}
|
|
300
|
-
|
|
301
|
-
|
|
302
|
-
|
|
303
|
-
if(touId>2){
|
|
304
|
-
|
|
305
|
-
return m_temp;
|
|
306
|
-
|
|
307
|
-
}
|
|
308
|
-
|
|
309
|
-
|
|
310
|
-
|
|
311
|
-
|
|
312
|
-
|
|
313
|
-
//ここに赤（-1）がいくつ連続するか「固まっているか」を探す内容を書く！
|
|
314
|
-
|
|
315
|
-
|
|
316
|
-
|
|
317
|
-
//（例） 10×10 ピクセルごとに走査（縦→横方向）して ピクセル内の総和（0と-1の総和）÷総ピクセル数で一つの値を求める。
|
|
318
|
-
|
|
319
|
-
// そして閾値を決め、さっきの値を含むか否か分ける。(白の割合がどの程度) 閾値以上であればフラグ（引数的な？）を立てる
|
|
320
|
-
|
|
321
|
-
// また、走査時に白と黒の境の座標などを記録？しておく。
|
|
322
|
-
|
|
323
|
-
//境界の中点の座標を今度は横→縦方向で走査しフラグが重なるか調べることで白い塊が見つかるはず・・（多分）
|
|
324
|
-
|
|
325
|
-
|
|
326
|
-
|
|
327
|
-
/*if (color.val[0] == 0) {
|
|
328
|
-
|
|
329
|
-
Scalar targetColor = inputFrame.get(i, j);*/
|
|
330
|
-
|
|
331
|
-
|
|
332
|
-
|
|
333
|
-
|
|
334
|
-
|
|
335
|
-
|
|
336
|
-
|
|
337
|
-
if (touId == 1) {
|
|
338
|
-
|
|
339
|
-
touId++;
|
|
340
|
-
|
|
341
|
-
m_temp = dst2; //抽出結果を保持する
|
|
342
|
-
|
|
343
|
-
}
|
|
344
|
-
|
|
345
|
-
return dst2;
|
|
346
|
-
|
|
347
|
-
}
|
|
348
|
-
|
|
349
|
-
|
|
350
|
-
|
|
351
|
-
@Override
|
|
352
|
-
|
|
353
|
-
public boolean onTouchEvent (MotionEvent ev) {
|
|
354
|
-
|
|
355
|
-
switch (ev.getAction()) {
|
|
356
|
-
|
|
357
|
-
case ACTION_DOWN:
|
|
358
|
-
|
|
359
|
-
//画面がタッチされたときの動作
|
|
360
|
-
|
|
361
|
-
if (touId == 0) {
|
|
362
|
-
|
|
363
|
-
touId = 1;
|
|
364
|
-
|
|
365
|
-
}
|
|
366
|
-
|
|
367
|
-
break;
|
|
368
|
-
|
|
369
|
-
case MotionEvent.ACTION_CANCEL:
|
|
370
|
-
|
|
371
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-
//他の要因によってタッチがキャンセルされたときの動作
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372
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-
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373
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-
break;
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374
|
-
|
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375
|
-
}
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376
|
-
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377
|
-
return super.onTouchEvent(ev);
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378
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-
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379
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-
}}
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380
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-
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381
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-
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382
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-
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383
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-
```
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384
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-
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385
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-
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386
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-
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387
397
|
###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
|
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388
398
|
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389
399
|
androidstudio 2.3.1
|
2
書式の変更
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -38,6 +38,56 @@
|
|
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38
38
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39
39
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40
40
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41
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+
##
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42
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+
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43
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+
（追加）
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44
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+
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+
私なりにやってみましたが、「Attempt to write to null array」とエラーが出てしまいました。
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46
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+
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47
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+
以下コードです。
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48
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+
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49
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+
```
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50
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+
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51
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+
int r =0;
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52
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+
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+
double [] data =new double[avem2.width()*avem2.height()];
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54
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+
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55
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+
double[][] data2 =new double[2][];
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56
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+
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+
// avem2.get(0,0,data);
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+
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+
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+
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+
for(int y=0;y<avem2.height();y++) {
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+
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+
for (int x = 0; x < avem2.width(); x++) {
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+
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65
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+
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+
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+
// avem2.get(y,x); //画素値にアクセス
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+
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+
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+
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+
if( avem2.get(y,x)>0.98){
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+
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+
data2[0][r]=x;
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+
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+
data2[1][r]=y;
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+
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+
// System.out.println(+(r+1)+"番目の座標が"+data2[0][r]+","+data2[1][r]);
|
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+
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79
|
+
System.out.println("x座標は"+data2[0][r]+"y座標は"+data2[1][r]);
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+
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+
r++;
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+
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+
}
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+
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+
}
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+
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+
}
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88
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+
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+
```
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+
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42
92
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43
93
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###該当のソースコード
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@@ -332,53 +382,7 @@
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382
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333
383
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```
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+
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私なりにやってみましたが、「Attempt to write to null array」とエラーが出てしまいました。
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以下コードです。
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340
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341
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```
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342
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int r =0;
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344
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345
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double [] data =new double[avem2.width()*avem2.height()];
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double[][] data2 =new double[2][];
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// avem2.get(0,0,data);
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for(int y=0;y<avem2.height();y++) {
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355
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for (int x = 0; x < avem2.width(); x++) {
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// avem2.get(y,x); //画素値にアクセス
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if( avem2.get(y,x)>0.98){
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364
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365
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data2[0][r]=x;
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367
|
-
data2[1][r]=y;
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368
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369
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-
// System.out.println(+(r+1)+"番目の座標が"+data2[0][r]+","+data2[1][r]);
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370
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-
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371
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-
System.out.println("x座標は"+data2[0][r]+"y座標は"+data2[1][r]);
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372
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373
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r++;
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374
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-
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375
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-
}
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-
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-
}
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-
}
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380
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-
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381
|
-
```
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382
386
|
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383
387
|
###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
|
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384
388
|
|
1
試したことを追加
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
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@@ -332,11 +332,53 @@
|
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332
332
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333
333
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```
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334
334
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335
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-
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+
###試したこと（追加）
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+
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+
私なりにやってみましたが、「Attempt to write to null array」とエラーが出てしまいました。
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338
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+
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337
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339
|
+
以下コードです。
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340
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+
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+
```
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+
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343
|
+
int r =0;
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344
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+
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345
|
+
double [] data =new double[avem2.width()*avem2.height()];
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346
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+
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347
|
+
double[][] data2 =new double[2][];
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+
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+
// avem2.get(0,0,data);
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+
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+
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+
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+
for(int y=0;y<avem2.height();y++) {
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354
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+
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355
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+
for (int x = 0; x < avem2.width(); x++) {
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356
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+
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357
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+
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+
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359
|
+
// avem2.get(y,x); //画素値にアクセス
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360
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+
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361
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+
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+
if( avem2.get(y,x)>0.98){
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364
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+
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+
data2[0][r]=x;
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+
data2[1][r]=y;
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+
// System.out.println(+(r+1)+"番目の座標が"+data2[0][r]+","+data2[1][r]);
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+
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371
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+
System.out.println("x座標は"+data2[0][r]+"y座標は"+data2[1][r]);
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r++;
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}
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}
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378
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379
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+
}
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380
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```
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340
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###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
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