関連技術である、HOG(輝度勾配に基づく特徴量の抽出)は実装できました。
このコードにヒストグラムの描画させ、添付ファイル(image1.png)のような出力を得たいと思っております。
どなたかご教授お願いします
環境
opencv3.1.0
vs2013
HOGのコード
Source.cpp
#include<opencv/cv.h>
#include<opencv/highgui.h>
#include <vector>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
IplImage* image;
// ヒストグラムのビン数
#define N_BIN 9
// 何度ずつに分けて投票するか(分解能)
#define THETA (180 / N_BIN)
// 積分画像生成
vector<Mat> calculateIntegralHOG(const Mat& image) {
// X, Y方向に微分
Mat xsobel, ysobel;
Sobel(image, xsobel, CV_32F, 1, 0);
Sobel(image, ysobel, CV_32F, 0, 1);
// 角度別の画像を生成しておく
vector<Mat> bins(N_BIN);
for (int i = 0; i < N_BIN; i++)
bins[i] = Mat::zeros(image.size(), CV_32F);
// X, Y微分画像を勾配方向と強度に変換
Mat Imag, Iang;
cartToPolar(xsobel, ysobel, Imag, Iang, true);
// 勾配方向を[0, 180)にする
add(Iang, Scalar(180), Iang, Iang < 0);
add(Iang, Scalar(-180), Iang, Iang >= 180);
// 勾配方向を[0, 1, ..., 8]にする準備(まだfloat)
Iang /= THETA;
// 勾配方向を強度で重みをつけて、角度別に投票する
for (int y = 0; y < image.rows; y++) {
for (int x = 0; x < image.cols; x++) {
int ind = Iang.at<float>(y, x);
bins[ind].at<float>(y, x) += Imag.at<float>(y, x);
}
}
// 角度別に積分画像生成
vector<Mat> integrals(N_BIN);
for (int i = 0; i < N_BIN; i++) {
// 積分画像をつくる、OpenCVの関数がある
integral(bins[i], integrals[i]);
}
return integrals;
}
// ある矩形領域の勾配ヒストグラムを求める
// ここでいう矩形はHOG特徴量のセルに該当
void calculateHOGInCell(Mat& hogCell, Rect roi, const vector<Mat>& integrals) {
int x0 = roi.x, y0 = roi.y;
int x1 = x0 + roi.width, y1 = y0 + roi.height;
for (int i = 0; i < N_BIN; i++) {
Mat integral = integrals[i];
float a = integral.at<double>(y0, x0);
float b = integral.at<double>(y1, x1);
float c = integral.at<double>(y0, x1);
float d = integral.at<double>(y1, x0);
hogCell.at<float>(0, i) = (a + b) - (c + d);
}
}
// セルの大きさ(ピクセル数)
#define CELL_SIZE 20
// ブロックの大きさ(セル数)奇数
#define BLOCK_SIZE 1
// ブロックの大きさの半分(ピクセル数)
#define R (CELL_SIZE*(BLOCK_SIZE)*0.5)
// HOG特徴量を計算する
// pt: ブロックの中心点
Mat getHOG(Point pt, const vector<Mat>& integrals) {
// ブロックが画像からはみ出していないか確認
if (pt.x - R < 0 ||
pt.y - R < 0 ||
pt.x + R >= integrals[0].cols ||
pt.y + R >= integrals[0].rows
) {
return Mat();
}
// 与点を中心としたブロックで、
// セルごとに勾配ヒストグラムを求めて連結
Mat hist(Size(N_BIN*BLOCK_SIZE*BLOCK_SIZE, 1), CV_32F);
Point tl(0, pt.y - R);
int c = 0;
for (int i = 0; i < BLOCK_SIZE; i++) {
tl.x = pt.x - R;
for (int j = 0; j < BLOCK_SIZE; j++) {
calculateHOGInCell(hist.colRange(c, c + N_BIN),
Rect(tl, tl + Point(CELL_SIZE, CELL_SIZE)),
integrals);
tl.x += CELL_SIZE;
c += N_BIN;
}
tl.y += CELL_SIZE;
}
// L2ノルムで正規化
normalize(hist, hist, 1, 0, NORM_L2);
return hist;
}
int main() {
// 画像をグレイスケールで読み込む
string fileName = "150x180 test1.png";
Mat originalImage = imread(fileName, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
// 積分画像生成
vector<Mat> integrals = calculateIntegralHOG(originalImage);
// ある点(x, y)のHOG特徴量を求めるには
// Mat hist = getHOG(Point(x, y), integrals);
// とする。histはSize(81, 1) CV_32FのMat
/* ****************** *
* 以下、表示のための処理
* ****************** */
// 表示用画像を用意(半分の輝度に)
Mat image = originalImage.clone();
image *= 0.5;
// 格子点でHOG計算
Mat meanHOGInBlock(Size(N_BIN, 1), CV_32F);
for (int y = CELL_SIZE / 2; y < image.rows; y += CELL_SIZE) {
for (int x = CELL_SIZE / 2; x < image.cols; x += CELL_SIZE) {
// (x, y)でのHOGを取得
Mat hist = getHOG(Point(x, y), integrals);
// ブロックが画像からはみ出ていたら continue
if (hist.empty()) continue;
// ブロックごとに勾配方向ヒストグラム生成
meanHOGInBlock = Scalar(0);
for (int i = 0; i < N_BIN; i++) {
for (int j = 0; j < BLOCK_SIZE*BLOCK_SIZE; j++) {
meanHOGInBlock.at<float>(0, i) += hist.at<float>(0, i + j*N_BIN);
}
}
// L2ノルムで正規化(強い方向が強調される)
normalize(meanHOGInBlock, meanHOGInBlock, 1, 0, CV_L2);
// 角度ごとに線を描画
Point center(x, y);
for (int i = 0; i < N_BIN; i++) {
double theta = (i * THETA + 90.0) * CV_PI / 180.0;
Point rd(CELL_SIZE*0.5*cos(theta), CELL_SIZE*0.5*sin(theta));
Point rp = center - rd;
Point lp = center - -rd;
line(image, rp, lp, Scalar(255 * meanHOGInBlock.at<float>(0, i), 255, 255));
}
}
}
// 表示
imshow("out", image);
waitKey(0);
// 画像を保存する
cv::imwrite("150x180 outtest1.png", image);
return 0;
}