OpenCVを使ってLucasu-Kanade法をコーディングしてみた
Lucas-Kande法は,Image registration technique (画像の位置合わせ技術)の一つであり,コンピュータビジョンの分野で長年に亘って使用されている基礎技術である.
オプティカルフローをLucas-Kanade法で求める手法はOpenCVでも実装されているが,それ以外のオープンソースのコードをあまり見かけない.過去の画像と現在の画像をアフィン変換により位置合わせする処理を実装してみた.
今回用いたアフィン変換は,平行移動 (tx, ty),拡大率 (zoom),回転角 (theta)であるが,それ以外の画像変換でももちろん使える.
コンピュータビジョンを勉強中の学生などの一助になればと思います.
※注 Lucas-Kanade法での画像の位置合わせは、微調整のみです。ずれが大きい場合は初期値を求めてからLucas-Kanade法で細かく合わせこむ必要があります。
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#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/cxcore.h>
#include <opencv/highgui.h>
#include <opencv/ml.h>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <fstream>
using namespace std;
using namespace cv;
#define DIRECTORY_NAME1 "C:/test.avi"
#define FRAME_START 0
#define MARGIN_X 400
#define MARGIN_Y 300
#define STEP 8
/*************** プロタイプ宣言 *************************/
int LucasKanadeMethod(Mat frame_t1, Mat frame_t2, double *, double *, double *, double *);
int main()
{
// Lucas-Kanade法で求めるパラメータ.
double t_x, t_y;
double zoom, theta;
// 動画ファイルを指定
VideoCapture cap1(DIRECTORY_NAME1);
// 開始フレームを指定
cap1.set(CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, FRAME_START);
// フレーム数を取得
int frame_end = cap1.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT);
// previous images
Mat frame1_t1;
Mat frame1_t1_g;
// 最初のフレームを取得
cap1 >> frame1_t2;
cvtColor( frame1_t2, frame1_t2_g, CV_BGR2GRAY);
frame1_t1 = frame1_t2.clone();
frame1_t1_g = frame1_t2_g.clone();
while (frame_end--) {
// current images
Mat frame1_t2;
Mat frame1_t2_g;
cap1 >> frame1_t2;
cvtColor( frame1_t2, frame1_t2_g, CV_BGR2GRAY);
// 'q'で処理を中断
if (waitKey(10) == 'q') {
break;
}
LucasKanadeMethod(frame1_t1_g, frame1_t2_g, &t_x, &t_y, &zoom, &theta);
// 現在の画像を1フレーム前の画像として保存
frame1_t1 = frame1_t2.clone();
frame1_t1_g = frame1_t2_g.clone();
}
return 0;
}
int LucasKanadeMethod(Mat frame_prev, Mat frame_current, double *t_x_out, double *t_y_out, double *zoom_out, double *theta_out){
// images for Lucas-Kanade mothod
Mat edgeh_img, edgev_img, edgeh_imgd, edgev_imgd, warped_img;
double theta = 0;
double zoom = 1.0;
double t_x = 0;
double t_y = 0;
int iter_num = 10;
while(iter_num--){
Mat affine_mat = (Mat_<double>(2,3) << zoom*cos(theta), zoom*(-sin(theta)), t_x, zoom*sin(theta), zoom*cos(theta), t_y);
warpAffine( frame_prev, warped_img, affine_mat, frame_prev.size(), CV_INTER_LINEAR);
Sobel(warped_img, edgeh_img, CV_16S, 1, 0 );
Sobel(warped_img, edgev_img, CV_16S, 0, 1 );
#ifdef _DEBUG
Mat diff_img;
absdiff(warped_img, frame_current, diff_img);
imshow("diff", diff_img);
waitKey(33);
#endif
Mat jac = (Mat_<double>(2,4) << 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0);
Mat hesse = (Mat_<double>(4,4) << 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0);
Mat jacb = (Mat_<double>(1,4) << 0, 0, 0, 0);
Mat b = (Mat_<double>(1,4) << 0, 0, 0, 0);
Mat dp = (Mat_<double>(4,1) << 0, 0, 0, 0);
Mat dI = (Mat_<double>(1,2) << 0, 0);
for( int loop_y = MARGIN_Y; loop_y<warped_img.rows-MARGIN_Y; loop_y+=STEP ){
for( int loop_x = MARGIN_X; loop_x<warped_img.cols-MARGIN_X; loop_x+=STEP ){
double dW_dzoom_x = cos(theta)*loop_x - sin(theta)*loop_y;
double dW_dzoom_y = sin(theta)*loop_x + cos(theta)*loop_y;
double dW_dtheta_x = zoom*(-sin(theta)*loop_x-cos(theta)*loop_y);
double dW_dtheta_y = zoom*( cos(theta)*loop_x-sin(theta)*loop_y);
double dW_dtx = 1;
double dW_dty = 1;
double diff = double(frame_current.at<unsigned char>(loop_y, loop_x)) - warped_img.at<unsigned char>(loop_y, loop_x);
dI.at<double>(0,0) = -edgeh_img.at<short>(loop_y, loop_x)/4;
dI.at<double>(0,1) = -edgev_img.at<short>(loop_y, loop_x)/4;
jac.at<double>(0,0) = dW_dzoom_x;
jac.at<double>(0,1) = dW_dtheta_x;
jac.at<double>(0,2) = dW_dtx;
jac.at<double>(0,3) = 0;
jac.at<double>(1,0) = dW_dzoom_y;
jac.at<double>(1,1) = dW_dtheta_y;
jac.at<double>(1,2) = 0;
jac.at<double>(1,3) = dW_dty;
jacb = dI*jac;
b += dI*jac*diff;
hesse += jacb.t()*jacb;
}
}
dp=hesse.inv()*b.t();
zoom += dp.at<double>(0,0);
theta += dp.at<double>(1,0);
t_x += dp.at<double>(2,0);
t_y += dp.at<double>(3,0);
}
*t_x_out = t_x;
*t_y_out = t_y;
*zoom_out = zoom;
*theta_out = theta;
return 0;
}
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