快適なC++生活のためにスクリプト言語を使おう - OpenCV-Python をC++に移植する -

OpenCV-PythonはOpenCVを利用したアルゴリズムを開発するのに、開発しやすい環境です。
そこで開発したアルゴリズムをC++に移植すときのヒントとなるメモを記す。

OpenCV-Pythonの場合：
numpy.array型の利用
→
cv::Mat型への置き換え
numpy.array型固有のメソッドを
cv::Mat型のメソッドへの置き換え。

このような書き換えが、簡単にできます。
画像処理のアルゴリズムを構築できるほどの経験がなくても、C++の経験さえあれば、OpenCV-Pythonのコードを　OpenCV　C++に書き換えることができます。

numpy.array	cv::Mat	注意点
a = np.ones((h,w), dtype=np.uint8)	cv::Mat a=cv::Mat::ones(cv::Size(w, h), cv::CV_8U);
shape	size	shapeは[h, w, channel]の順番、または[h, w]
img.shape	cv::Size(img.rows, img.cols)
img = cv2.imread("lena.png");　imgRGB=img[:, :, ::-1]	cv::Mat img = cv::imread("lena.png");	cv2.imread()はBGRの順
import pylab as plt; plt.imshow(imgRGB)	cv::imshow("title", img);	matplotlib のimshow()はMatlabのimshow()に近い
a[:, :] = 0	a.setTo(0);	カラー画像の場合は a[:, :, :] = 0 。setTo()の引数は定数
a[b>127] = 255	a.setTo(255, b > 127);
a = b+0	b.copyTo(a);	numpyでは単にa = b とするとaはbに対する別名で、実体は同じになる。
a[c==d] = b[c==d]	b.copyTo(a, c==d);
a = np.array(b, dtype=np.float32)/255.0	b.convertTo(a, CV_32F, 1.0/255);

OpenCV-Pythonのコード例

example.py

# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("lena.png", 0)

b = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
b[img > 128] = 255
cv2.imwrite("junk.png", b)

書き換えたC++のソースコードの例

example.cpp

#include <opencv2/opencv.hpp>
int main(int argc, char* argv[]) {
    cv::Mat img= cv::imread("lena.png", 0);
    cv::Mat b = cv::Mat::zeros(cv::Size(img.rows, img.cols), CV_8U);
    b.setTo(255, img>127);
    cv::imwrite("junk_cpp.png", b);
}

実行結果の画像

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numpyにある便利な関数
numpy.rot90(m, k=1, axes=(0, 1) (https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.12.0/reference/generated/numpy.rot90.html)

注意

C++のバージョンが上がるのにともなって、OpenCVで前提とするC++のバージョンも変化しています。この記載内容が古くなっています。