OpenCV4 のC++開発環境を整備する(自分用メモ)

■前提:
・対象:Linux または WSL(Windows Subsystem for Linux).
・言語:C++でOpenCVを使う.(Python からは anaconda 経由で使うなどを想定)

■今回のファイル:
まとめてhttps://github.com/dif-engine/memo/tree/master/opencvに置いてあります.

■OpenCV4のビルドとインストール
注意:以下のスクリプトを実行すると~/opencv がいじられます.適宜修正して使ってください.

cd;
sudo apt update
sudo apt-get install cmake libeigen3-dev libgtk-3-dev qt5-default freeglut3-dev libvtk6-qt-dev libtbb-dev ffmpeg libdc1394-22-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libjpeg-dev libpng++-dev libtiff5-dev libopenexr-dev libwebp-dev libhdf5-dev libopenblas-dev liblapacke-dev
mkdir -p opencv && cd opencv
wget https://github.com/opencv/opencv/archive/4.2.0.zip
unzip 4.2.0.zip
mkdir opencv-4.2.0/build && cd opencv-4.2.0/build
cmake -G "Unix Makefiles" --build . -D BUILD_CUDA_STUBS=OFF -D BUILD_DOCS=OFF -D BUILD_EXAMPLES=OFF -D BUILD_JASPER=OFF -D BUILD_JPEG=OFF -D BUILD_OPENEXR=OFF -D BUILD_PACKAGE=ON -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D BUILD_PNG=OFF -D BUILD_SHARED_LIBS=ON -D BUILD_TBB=OFF -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_TIFF=OFF -D BUILD_WITH_DEBUG_INFO=ON -D BUILD_ZLIB=OFF -D BUILD_WEBP=OFF -D BUILD_opencv_apps=ON -D BUILD_opencv_calib3d=ON -D BUILD_opencv_core=ON -D BUILD_opencv_cudaarithm=OFF -D BUILD_opencv_cudabgsegm=OFF -D BUILD_opencv_cudacodec=OFF -D BUILD_opencv_cudafeatures2d=OFF -D BUILD_opencv_cudafilters=OFF -D BUILD_opencv_cudaimgproc=OFF -D BUILD_opencv_cudalegacy=OFF -D BUILD_opencv_cudaobjdetect=OFF -D BUILD_opencv_cudaoptflow=OFF -D BUILD_opencv_cudastereo=OFF -D BUILD_opencv_cudawarping=OFF -D BUILD_opencv_cudev=OFF -D BUILD_opencv_features2d=ON -D BUILD_opencv_flann=ON -D BUILD_opencv_highgui=ON -D BUILD_opencv_imgcodecs=ON -D BUILD_opencv_imgproc=ON -D BUILD_opencv_java=OFF -D BUILD_opencv_ml=ON -D BUILD_opencv_objdetect=ON -D BUILD_opencv_photo=ON -D BUILD_opencv_python2=OFF -D BUILD_opencv_python3=OFF -D BUILD_opencv_shape=ON -D BUILD_opencv_stitching=ON -D BUILD_opencv_superres=ON -D BUILD_opencv_ts=ON -D BUILD_opencv_video=ON -D BUILD_opencv_videoio=ON -D BUILD_opencv_videostab=ON -D BUILD_opencv_viz=OFF -D BUILD_opencv_world=OFF -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D WITH_1394=ON -D WITH_CUBLAS=OFF -D WITH_CUDA=OFF -D WITH_CUFFT=OFF -D WITH_EIGEN=ON -D WITH_FFMPEG=ON -D WITH_GDAL=OFF -D ITH_GPHOTO2=OFF -D WITH_GIGEAPI=ON -D WITH_GSTREAMER=OFF -D WITH_GTK=ON -D WITH_INTELPERC=OFF -D WITH_IPP=ON -D WITH_IPP_A=OFF -D WITH_JASPER=OFF -D WITH_JPEG=ON -D WITH_LIBV4L=ON -D WITH_OPENCL=ON -D WITH_OPENCLAMDBLAS=OFF -D WITH_OPENCLAMDFFT=OFF -D WITH_OPENCL_SVM=OFF -D WITH_OPENEXR=ON -D WITH_OPENGL=ON -D WITH_OPENMP=OFF -D WITH_OPENNI=OFF -D WITH_PNG=ON -D WITH_PTHREADS_PF=OFF -D WITH_PVAPI=OFF -D WITH_QT=OFF -D WITH_TBB=ON -D WITH_TIFF=ON -D WITH_UNICAP=OFF -D WITH_V4L=OFF -D WITH_VTK=OFF -D WITH_WEBP=ON -D WITH_XIMEA=OFF -D WITH_XINE=OFF -D WITH_LAPACKE=OFF -D WITH_MATLAB=OFF ..
make -j8
sudo make install

■opencv のライブラリパスを通す
vim ~/.bashrc して次のような行を加える:

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib

:wqして保存終了したら source ~/.bashrc しておく.

■C++サンプル
以下のサンプルは以前の記事のサンプルをOpenCV4に合わせてフィックスしたものです.

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

#define image_path_string "madoka.png"
#define W 500
#define H 350

/*
CV_AA ==> LINE_AA
cvNamedWindow ==> namedWindow
cvWaitKey ==> waitKey
format ==> Formatter::format ; コードを参照
*/



#define IMAGESHOW(X) do{  \
  namedWindow(#X);      \
  imshow(#X, X);          \
  }while(0)

int main()
{
  //画像の読み込み
  Mat img1 = imread( image_path_string, IMREAD_COLOR);


  //画像をグレースケールで読み込む
  Mat img2 = imread( image_path_string, IMREAD_GRAYSCALE);


  //カラー画像の作成
  Mat img3 = Mat::zeros(Size(W, H), CV_8UC3);


  //応用:img2と同じサイズでグレー画像を作成
  Mat img4 = Mat::zeros(Size(img2.cols, img2.rows), CV_8UC1);


  //グレースケール画像をカラー画像に変換する
  Mat img2_color;
  cvtColor(img2, img2_color, COLOR_GRAY2BGR);


  //比較のために両方に「赤い対角線」を入れてみる
  const int W2 = img2.cols;
  const int H2 = img2.rows;
  line(img2, Point(0,0), Point(W2,H2)
    , Scalar(0,0,255), 3, LINE_AA);
  line(img2_color, Point(0,0), Point(W2,H2)
    , Scalar(0,0,255), 3, LINE_AA);
  //Scalar(b,g,r,alpha=0)


  //コピーコンストラクタ
  Mat img5(img2);
  //これは「浅い」コピーになる。
  //したがって、img5 に対する操作は img2 に反映される。
  line(img5, Point(0,H2/2), Point(W2,H2/2)
    , Scalar(0,255,0), 3, LINE_AA);


  Mat img6 = img2.clone();
  //これは「深い」コピーになる。
  //したがって、img6 に対する操作は img2 には全く反映されない。


  //画素に対する直接操作(グレースケール画像の場合)
  //市松模様にしてみる
  for(int y = 0; y < img6.rows; ++y)
  {
    for(int x = 0; x < img6.cols; ++x)
    {
      img6.at<unsigned char>(y,x)
        = 255 * ((x/10+y/10) % 2);
      // (y,x) という順であることに注意する。
    }
  }


  //画素に対する直接操作(カラー画像の場合)
  //一列毎に色が変わる市松模様にしてみる
  Mat img7 = img3.clone();
  for(int y = 0; y < img7.rows; ++y)
  {
    for(int x = 0; x < img7.cols; ++x)
    {
      img7.at<Vec3b>(y,x)[0] = ((y/10)%3 == 0)? 255 * ((x/10+y/10) % 2) : 0;//B
      img7.at<Vec3b>(y,x)[1] = ((y/10)%3 == 1)? 255 * ((x/10+y/10) % 2) : 0;//G
      img7.at<Vec3b>(y,x)[2] = ((y/10)%3 == 2)? 255 * ((x/10+y/10) % 2) : 0;//R
      // (y,x) という順であることに注意する。
    }
  }


  //画像の「原点」は左上である;
  //つまりx軸は左から右へ、y軸は上から下に走っている。
  circle(img6, Point(0,0), 100
    , Scalar(0,250,250), 5, LINE_AA);
  circle(img7, Point(0,0), 100
    , Scalar(0,250,250), 5, LINE_AA);


  //画像の保存:拡張子に応じた形式で保存される。
  imwrite("img7.png", img7);
  imwrite("img7.jpg", img7);
  imwrite("img7.bmp", img7);

  //文字列への書き出し
  //(検証しやすくするため小さめの画像でやる)
  Mat img8 = Mat::zeros(Size(20, 15), CV_8UC1);
  for(int y = 0; y < img8.rows; ++y)
  {
    for(int x = 0; x < img8.cols; ++x)
    {
      img8.at<unsigned char>(y,x) = 255 * ((x+y) % 2);
    }
  }

  //C言語のデータとして使える形式で書き出し
  ostringstream C_out;
  C_out << Formatter::get(Formatter::FMT_C)->format(img8);
  cout << "C:" << C_out.str() << endl;

  //CSV形式で書き出し
  ostringstream CSV_out;
  CSV_out << Formatter::get(Formatter::FMT_CSV)->format(img8);
  cout << "CSV:" << CSV_out.str() << endl;

  //Pythonのデータとして使える形式で書き出し
  ostringstream Python_out;
  Python_out << Formatter::get(Formatter::FMT_PYTHON)->format(img8);
  cout << "Python:" << Python_out.str() << endl;

  IMAGESHOW(img1);
  IMAGESHOW(img2);
  IMAGESHOW(img2_color);
  IMAGESHOW(img3);
  IMAGESHOW(img4);
  IMAGESHOW(img5);
  IMAGESHOW(img6);
  IMAGESHOW(img7);

  cout << "hit any key on some image window" << endl;
  waitKey(0);

  return 0;
}

これに対するMakefileは次の通りです:

help:
	@grep -E '^[0-9a-zA-Z_-]+[[:blank:]]*:.*?## .*$$' $(MAKEFILE_LIST) | sort | awk 'BEGIN {FS = ":.*?## "}; {printf "\033[1;32m%-30s\033[0m %s\n", $$1, $$2}'

.PHONY: help add


OPENCVHEADER = /usr/local/include/opencv4
 
LIB_LOADPATH = -L/usr/local/lib
 
LINK_OPENCV_LIBS = \
-lopencv_core \
-lopencv_imgcodecs \
-lopencv_highgui \
-lopencv_imgproc

 
LDFLAGS = -lm -lstdc++ $(LIB_LOADPATH) $(LINK_OPENCV_LIBS)
 

add : ## add some files
	git add Makefile basic1.cc

sample: sample.cc ## build sample.cc 
	$(CXX) $< -o $@ -I$(OPENCVHEADER) $(LIB_LOADPATH) $(LINK_OPENCV_LIBS)

make sample して ./sampleすればテストできます.
WSLでは画像が表示されないかもしれません.これはX環境の問題なのでこの記事で書いたような方法で整備をしておく必要があります.

Makefile の先頭にある help ターゲットはMakefile自己文書化の仕組みです.以前にこの記事で解説しました.

(python, OpenCV)imshow がエラーになる問題の workaround

OpenCVをPython から使おうとしているが imshow という関数がエラーになる.
色々な fix 法が検索でヒットするが自分の環境で試してもうまくいかなかった.
そこで以下のような workaround を使うようにしている.

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = np.zeros((size, size, 3), np.uint8)

#cv2.imshow('image',img)

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(img)
plt.show()

(WSL) OpenCV3.4 on anaconda インストール記録 (自分用メモ)

OpenCVをpythonから使いたくなった.Python 環境はインストール済みの anaconda を使いたい.

■1.anaconda navigator の起動.
コマンドラインから $ anaconda-navigator で起動する.X環境が必要なので適宜WSLからevinceを使う方法で説明したような方法で事前に整備しておく.

■2.新規環境の作成
001

002
上の図ではOpenCV33 としてしまったが実際にインストールされたのはOpenCV3.4だった(…).

■3.新しい環境のターミナルを開く
003

こうして開いたターミナルに$ conda install -c menpo opencv
と入力する.あとは指示に従えばよい.
これが済んだら anaconda navigator を終了する.

■4.新しい環境の呼び出し
$ conda activate OpenCV33
このようにして環境をアクティベートする.この環境にOpenCVが入っていることを確認しよう:

(base) himmel@DESKTOP:~$ conda activate OpenCV33
(OpenCV33) himmel@DESKTOP:~$ python
Python 3.7.5 (default, Oct 25 2019, 15:51:11)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.4.2'

■参考にしたページ
https://qiita.com/ariki4160/items/5f276f796cb169b55ff9

(python) PIL(Python Image Library)で画像が表示されないトラブルとその解決法

■tl;dr: sudo apt install imagemagick

■状況: PIL(Python Image Library) というモジュールを使って次のようなサンプルを書いた:

from PIL import Image

im = Image.open('lena.jpg')
im.show()

WSL(Windows Subsystem for Linux) にインストールした anaconda (python環境の一つ)で実行するとlena.jpg が表示されるはずなのに何も表示されない.

■この現象の起こる理由:
下記の「参考にしたページ」によるとPILは xv または display という画像ビューワを呼び出す.しかしUbuntuのように eog (Eye of Gnome) という画像ビューワしかデフォルトでは持たない場合画像表示が失敗する.

■(とりあえずの)解決方法: imagemagick をインストールする.すると display が提供されるようになり,PIL での画像表示がうまくいくようになる.WSLの場合X環境が必要になるのでWSLからevinceを使う方法で説明したような方法で整備をする必要がある.

■参考にしたページ:https://stackoverflow.com/questions/16279441/image-show-wont-display-the-picture

WSLにlatexを入れる(自分用メモ)

■やめといたほうがいい: sudo apt install texlive

■おすすめ:
sudo apt install wget perl-tk
mkdir tmp; cd tmp
wget http://mirror.ctan.org/systems/texlive/tlnet/install-tl-unx.tar.gz
tar -xzf install-tl-unx.tar.gz
cd install-tl-*
sudo ./install-tl

★最後に ~/.bashrc を編集して
export PATH=/usr/local/texlive/2018/bin/x86_64-linux:$PATH
export INFOPATH=$INFOPATH:/usr/local/texlive/2018/texmf-dist/doc/info
export MANPATH=$MANPATH:/usr/local/texlive/2018/texmf-dist/doc/man

(2018 のところは年によって数字が違うが,上のインストールスクリプト完了時のメッセージを参考にして欲しい).

■ネットワークインストーラがうまく動かない場合は iso を使う.ここが参考になる. 数GBあるのでFree Download Manager などのダウンロードツールを使う.

Windows10ではisoファイルを通常のフォルダのように開けるがWSLからはそのままでは見えない.isoファイルをダブルクリックして開いたときに割り当てられているドライブレターを確認しておく.手元のノートパソコンで試したときにはDドライブになっていた.

$ sudo mkdir -p /mnt/d
$ sudo mount -t drvfs D: /mnt/d
$ sudo /mnt/d/install-tl

(自分用メモ)tldr というコマンド

これは何ですか?
tldr コマンド名 とやるとコマンドの使用例を教えてくれるやつ.

情報源
https://github.com/raylee/tldr

インストール
$ mkdir -p ~/bin
$ curl -o ~/bin/tldr https://raw.githubusercontent.com/raylee/tldr/master/tldr
$ chmod +x ~/bin/tldr

最後に ~/bin にパスを通す.(例えば ~/.bashrc に
export PATH=$PATH:~/bin
という一行を加えて保存し,source ~/.bashrc する.)

使用例
オプションを忘れてしまっても使用例で教えてくれて助かる例:

$ tldr tar
tar

Archiving utility.
Often combined with a compression method, such as gzip or bzip.

- Create an archive from files:
tar cf target.tar file1 file2 file3

- Create a gzipped archive:
tar czf target.tar.gz file1 file2 file3

- Extract an archive in a target folder:
tar xf source.tar -C folder

- Extract a gzipped archive in the current directory:
tar xzf source.tar.gz

- Extract a bzipped archive in the current directory:
tar xjf source.tar.bz2

- Create a compressed archive, using archive suffix to determine the compression program:
tar caf target.tar.xz file1 file2 file3

- List the contents of a tar file:
tar tvf source.tar

- Extract files matching a pattern:
tar xf source.tar --wildcards "*.html"

(自分用メモ)WSLが立ち上がらないとき:LxssManager

WSLを立ち上げようとしてもこんな風になってうまくいかないことがある:
WSLbozo

こんなときには「サービス」で検索し
サービスを探す
LxssManager をスタートさせれば良い.

texdoc(自分用メモ)

texlive を入れると自動的に texdoc というコマンドもついてくるが,ドキュメントを(カスタムインストールの設定などで)省いてしまった場合,
$ sudo apt install texlive-*-doc --fix-missing
のようにして補うと良い.

texdoc amsfont

のようにして調べ物をすると自動的に evince が呼ばれてPDFが表示される.

WSLでgitを使うときの注意

$ git config –global core.autocrlf input

WSLからevinceを使う方法

Windowsでevinceを使いたい人からの検索流入があるのでこの記事を書いた.
(MSYS2ではなく)WSLから $ evince と呼んで使えるようにする方法を書いておく.

■ step1. evinceのインストール
$ sudo apt install evince

インストール後に evince を起動しようとするとこうなる:
$ Unable to init server: Could not connect: Connection refused
Cannot parse arguments: Cannot open display:

いわゆるX環境が不足しているようだ.

■ step2. Xming X Server for Windows のインストール

X Server for Windows のページに書いてあるとおりにインストールすればよい.ダウンロードページに行きXming-*-setup.exe をダウンロードし,そのままダブルクリックして「Next」をどんどん選んで行けばインストールが完了する.

■ step3. WindowsからXmingを検索し,右クリックして「タスクバーにピン留め」しておく.
■ step4. X11を使うための設定
~/.bashrc に次のような行を加える:
export DISPLAY=localhost:0.0
変更を保存したら一度 WSLを終了する.

■ step5. evinceを使う.
$ evince myPDF.pdf & したときに「Unable to init server:」と言われたらタスクバー上のXmingをクリックしてからもう一度実行すればよい.evinceが立ち上がった場合,
(evince:18): GLib-GIO-CRITICAL **: 10:56:55.137: g_dbus_proxy_new_sync: assertion ‘G_IS_DBUS_CONNECTION (connection)’ failed
という警告が出てくるが,いまのところ無視している.

参考にした記事
俺の Bash on Windows10 環境