今日は授業の課題に時間くったー。でははじめます。



すんなりと記録に意向。いやしかしめんどい。gray,r,g,b,h,s,vの平均分散の14パラメータやからなあ。しかも成果が上がる見込み薄。



そーや、この前教えてもらったvisual C++簡単デバッッグ。

行の横クリックして赤丸をつけて、デバッグ開始。んで赤丸んとこまで実行してくれて、そっからF10で１行ずつ進んでくれる。っで、どこでミスってるから一目瞭然！！



で、今Exelに大まかにまとめ終わったけど、流して見た感じ、やはりそんないい特徴量はない。ガックシ。やっぱ人間が見る画像と数値って簡単に対応とれんなあ、っと超根本的なところに行き着く。googleのCEOがコンピュータは大量の情報、データを扱って色々なことができますが、微妙な違いを見つけたり、愛や情熱といったものを表現するのは得意ではありません、ってなこと言ってたけど、まさにそう、痛感。方向性間違ってるかなあ。

三回目

さあ、いきますか。


ただの関数リファレンスのコピペの連続やなあ。





cvCalcHist は、一つ以上のシングルチャンネル画像からヒストグラムを計算する。 これだけでやってくれたらいいのに…。

cvGetMinMaxHistValueはヒストグラムのビンの最小値/最大値とそれらの場所を求める。 今回は最大値を入れてるね。

cvScaleは任意の線形変換によって配列の値を変換するようですね、ヒストグラム表示画像の高さを最大値に合わせてる。

　そして、再び基本に返って、IPlimage構造体のメンバーについて。

　　nChannels 　　画像のチャンネル数。1だとグレイスケール、3だとカラー画像。
　　depth 　　　　　画素のビットの深さ。IPL_DEPTH_8Uとか。
　　origin 　　　　　画像の座標の始点。0が左上、1だと左下。Windowsでは1。cvCreateImageなどで作成した画像はデフォルトで0が入っているのでちゃんと指定する必要がある。
　　width 　　　　　画像の幅(ピクセル)
　　height 　 　　画像の高さ(ピクセル)
　　imageData 　　画像データ配列の先頭ポインタ。
　　widthStep 　　画像の幅の大きさ。ピクセルではなくbytesなので、width*nChannelsになる。



cvSetは配列の各要素に与えられた値をセットする。第二引数valueが若干厄介、↓。

cvScalarは4個までの数を納めるコンテナ。cvScalarAllで引数の値を納める。

GetReal*Dはシングルチャンネルの配列の特定の要素を返す。

で、描画の座標指定は左上からはじめるから、一番下はhist_image->heightで、そっから値を引いて高さ。今回は cvRound(cvGetReal1D(hist->bins,i))。

横軸はi*bin_w。　　bin_wはint型のイメージの幅をhist_size（今回は64に設定）で割ったもの。



という訳で、改造に着手。

まあこっからはプログラム自体は簡単。アルゴリズムに問題ありだった。平均の求め方がめちゃくちゃ。算数やな。こういうとこ学力が出る。

んで、各要素に分解するのにちょっと苦労。cvCvtPixToPlaneかcvsplitを使う。前やったな～、忘れてた。
そしてー、cvCvtColorで再び怒られ、自己解決できず結局隣の席先輩に助けを求める。
ヒストグラムは１チャネル画像からしか作れない。←至極当然。　だから、グレー画像やシングルチャネル画像でcalchistしないとだめ。でも、サンプルはいきなり読み込みでグレースケールに変えてたから、カラーからRGBとかを抜き出そうとした俺が躓くのも至極当然。不親切だ！いやまあ楽やからそうするやろうけどさ。
あとcreatehistの引数は超厄介だ。ポインタの理解が必須だ。いいサンプルあったから良かったけど、これも自己解決は到底無理だった。ちょっとずつ進んでいこう。とりあえず、やっと色々特徴量を調べる段階。明日は調査やね。

それではウェイトにGO!

あ、次回に向け

次は66行のcvCalcHistあたりから始めて、ゴールはRGB/HSVの各要素の特徴を数字で出すこと、ね。
そんで、英語始めるべし。ググッて出てきた英語サイトノースルーで行きましょう。リスニングもぼちぼちやろう。

大学院の願書提出などもあり、なかなか進まず。
ヒストグラムを作るのOPENCVむずい、めんどい。
とりあえず今日は腰据えて、サンプルhist.cを1行１行理解に努める。

uchar とはunsigned char 0~255のことらしい。たぶん死ぬほど初歩でしょう。
int.　でdouble型になるらしい。サンプルでそうしてんだからきっと必要なんでしょう。


cvRound 浮動小数を整数にすんだって！！
cvLUTで配列をルックアップテーブルで変換すんだって！！
ルックアップテーブルって　　デジタル化された輝度階調のデータを任意の階調に補正するために使用される、入力と出力の対照表のこと　　だって！！
cvMATは多重行列の型だって！！サンプルじゃあcvCreateMatHeaderで１行256列のCV_8UC1 （符号無し 8 ビット 1 チャンネル）行列のヘッダが作られてた。ヘッダはおいおい理解していこう。
多重行列も配列も画像データのことだろ。勝手に判断。
んで cvSetData で、データをそのヘッダに割り当てる。上のほうで作られた配列をその行列にぶちこんだという感じ。
結局cvLUTで画像を具合良いように調節してるだけで、ヒストグラム云々は関係なしとケテーイ。


お腹が減ってきたのでこの辺で終了。
ここを乗り切れば特徴量はバンバン出せるな。

あと、院試の専門は、殊更弱いネットワークとアーキテクチャをあえて選択することにした。弱いがために勉強意欲はある。数学英語はやばい。特に英語。英文読まねば。