JavaでOpenCVのインストール・eclipseの設定など（Mac OSX）

14/05/13 14:32

メモ。
基本的にOpenCVの Introduction to Java Development の内容です。

・ダウンロード

Sourceforgeからダウンロードできます。
もしくは、Gitコマンドでダウンロード。
%git clone git://github.com/Itseez/opencv.git
%cd opencv
%git checkout

・インストール

[事前準備]
cmakeを入れましょう。僕はhomebrewでいれました。

Sourceforgeからダウンロードした場合、解凍してできたopencvディレクトリに移動。
ビルド用のディレクトリを作ります。
%mkdir build
%cd build

Sourceforgeからダウンロードした場合、解凍してできたopencvディレクトリに移動。
Makefileを作って、コンパイルする。
%cmake -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF ..
%make -j8

これで、opencv/build以下にopencv一式がコンパイルされました。

・eclipseの設定

新しいプロジェクトを作成するとする（例に習って、HelloCVとする）。
これにbuild pathを通す。Librariesの設定から、Add Libraryを選択。

User Libraryを選択。

下の名前はopencv-2.4.4だけど、バージョン違ってたらそれに合わせましょう。

次に、JNIライブラリの設定。

Jarファイルには、opencv-245.jar（245はバージョンによります） (場所はopencv/build/bin/の中) （245はバージョンによります）を指定。
次に、JNIライブラリの場所を指定。

ここは、libopencv_java245.dylib （245はバージョンによります）（場所はopencv/build/lib の中）を指定。
で、この設定したユーザライブラリをプロジェクトのライブラリに指定します。

eclipse_user_lib8

試しに、次のプログラムを作ってコンパイル・実行してみましょう。


import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
        Mat m  = Mat.eye(3, 3, CvType.CV_8UC1);
        System.out.println("m = " + m.dump());
    }
}

eclipse_run

こうなればオッケー。

・顔認識のサンプルプログラム

最後に、顔認識のプログラムを動かしてみましょう。

[事前準備]
opencv/data ディレクトリをeclipseプロジェクトにコピー。
このdataディレクトリには顔認識に必要な学習ファイルが存在していて、プログラムで使います。

lena

この画像をlena.png という名前でダウンロードして、同じくeclipseプロジェクトの適当な場所にコピー（例: YOUR_PROJECT/resources/とか作って、その中とか）。
次のプログラムを作成。


import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

//
// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results
// to "faceDetection.png".
//
class DetectFaceDemo {
  public void run() {
    System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");

    // Create a face detector from the cascade file in the resources
    // directory.
    CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(“data/lbpcascades/lbpcascade_frontalface.xml”);
    Mat image = Highgui.imread(“resources/lena.png");

    // Detect faces in the image.
    // MatOfRect is a special container class for Rect.
    MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
    faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

    System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));

    // Draw a bounding box around each face.
    for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
        Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));
    }

    // Save the visualized detection.
    String filename = "faceDetection.png";
    System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
    Highgui.imwrite(filename, image);
  }
}

public class HelloOpenCV {
  public static void main(String[] args) {
    System.out.println("Hello, OpenCV");

    // Load the native library.
    System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    new DetectFaceDemo().run();
  }
}

実行したら、次のファイルが生成されているはずです。

faceDetection

・おまけ

BufferedImage から Mat オブジェクトへの変換。
imgという名前でBufferedImageのオブジェクトが作成されている場合：

Pixels pixels = ((DataBufferByte)img.getRaster().getDataBuffer()).getData();
Mat mat = new Mat(img.getHeight(),img.getWidth(),CvType.CV_8UC3);
mat.put(0, 0, pixels);

これでmatに画像データがコピーされた行列ができます。
ちなみにimg.getRaster().getDataBuffer() の返り値がDataBufferIntで、
エラー: java.awt.image.DataBufferInt cannot be cast to java.awt.image.DataBufferByte
が発生した場合（BufferedImageのタイプによります。この辺やこの辺を参考に。）、


public byte[] getImageBytesForBufferedImageOfDataTypeSize1(BufferedImage image) {
		int[] pixels = new int[image.getWidth()*image.getHeight()];
		byte[] bytes = new byte[image.getWidth()*image.getHeight()*3];
		DataBufferInt buffer = (DataBufferInt)(image.getRaster().getDataBuffer());
		
		int j =0;
		for(int i = 0; i < image.getWidth()*image.getHeight(); i++){
			pixels[i] = buffer.getElem(i);
			
			bytes[j] =   (byte)(0xFF & ((pixel[i] & 0x000000FF) >> 0)); //r
			bytes[j+1] = (byte)(0xFF & ((pixel[i] & 0x0000FF00) >> 8)); //g
			bytes[j+2] = (byte)(0xFF & ((pixel[i] & 0x00FF0000) >> 16)); //b
			j+=3;
		}
		return bytes;
}

といった感じで強引にbytes[]に直す。

pixels = getImageBytesForBufferedImageOfDataTypeSize1(img);
Mat mat = new Mat(img.getHeight(),img.getWidth(),CvType.CV_8UC3);
mat.put(0, 0, pixels);

で、Matオブジェクトが生成できます。

・おまけその２

ということで、AR.Droneと組み合わせて簡易的な顔認識・追従ができます。

note