OpenCVの画像クラス／構造体の変更点

追加された行はこの色です。
削除された行はこの色です。
OpenCVの画像クラス／構造体へ行く。
OpenCVで画像を作るにあたって，サンプルコードでは様々なクラス／構造体を使っている．その歴史も合わせてちょこちょこ書いてく

#contents

*IplImage [#ef2a07bd]
-オーソドックスな「画像」を保持する構造体
-OpenCV 1.1時代は盛んに使われていた．
-今でもCvMatやcv::Matなどと互換性はちゃんとある
-通常はポインタで宣言して，cvCreateImageで実体をallocする
-歴史
--IPLはもともとIntel IPP(Intel Integrated Performance Primitives)&note{IPP-en:[[Integrated Performance Primitives - Wikipedia>http://en.wikipedia.org/wiki/Integrated_Performance_Primitives]]};内の画像処理ライブラリ(Image Processing Library)&note{IPL-nekora:[[Intel Performance Libraly>http://homepage1.nifty.com/nekora/soft/howto/ipl.html]]};
--OpenCVの前身というと言い過ぎだけれど，もともとOpenCVはIntelの技術者たちが開発していた
--その名残りでIPLの名を冠する
-ヘッダとデータ部からなる
-ヘッダ部
--幅，高さ，チャンネル数，1画素のバイト数などの基本的な情報を保持する
--1画素のバイト数はIPL_DEPTH_8UやIPL_DEPTH_64Fなどで指定する
--IPP時代の名残で様々なメンバ変数が存続してるが，あまり使われてないのが現実
--メンバ変数の1つ，imageDataがデータ部を指すポインタになっている
-データ部
--unsigned char*型の配列
--ヘッダによれば，charの配列だが，これを信じると痛い目を見る（泣）
--ラスタスキャンで2次元画像が配列に保存されている
--なお，imageDataOriginはalloc時の番地を保持しているので，通常は
 imageData == imageDataOrigin
--であるが，imageDataポインタを別の番地に振り替えても，imageDataOriginが番地を保持しているのでメモリリークは起きない&note{dandelion-releaseimage:[[dandelion's log &#187; cvReleaseImageの挙動について>http://www.atinfinity.info/blog/archives/99]]};

*CvMat [#ecc2cf03]
-オーソドックスな行列を保持する構造体
-IplImageと同様，ヘッダ部とデータ部からなる
-通常はポインタで宣言して，cvCreateMatで実体をallocする
-ヘッダ部
--幅，高さ，チャンネル数，1画素のバイト数などの基本的な情報を保持する
--1画素のバイトはCV_8UとかCV_32Fなどで指定する
--チャンネル数も同様にCV_8UC1とかCV_8UC3とかC?で指定する
--チャンネル数を省略した場合は1チャンネル(画像でいうところの濃淡画像)になる
--dataというunionのポインタがデータ部を指すポインタになっている
--IplImageと違い，配列はデータに応じてdoubleやfloatでもよい．
--data.ptr内の変数をそれぞれ使ってデータ部にアクセスする
-データ部
--ラスタスキャンで行列が配列に保存されている

*CvArr [#p7b1903d]
-実体はvoid
-関数の引数が大体の場合CvArr*になっていて，多分初心者は大体躓く．
-CvMatとIplImageを同列に扱うためにvoidのポインタで宣言されている
-これを引数として扱う関数は，内部で渡されたポインタが
--IplImageのポインタか
--CvMatのポインタか
-判断するようにできている

*cv::Mat [#i79efe6e]
-OpenCV 2.0から登場したC++版の画像クラス&note{MatIntroduce:[[Changeset 1611 - OpenCV>https://code.ros.org/trac/opencv/changeset/1611]]};
-C++版では画像も行列も一様に扱う
-クラスなので，大量のメンバ関数やoperatorが実装されている
-行列同士の掛け算や動的な配列再確保が実装されていて超便利
-個人的には，CvMatやIplImageなどの配列に戻る必要性を感じない
-キャストやcvarrToMatでIplImageやCvMatに変換できる
#geshi(c++,number){{
CvMat *oldMatrix  = cvCreateMat(3, 3, CV_32FC1);
cv::Mat matrix    = cv::cvarrToMat(oldMatrix);
CvMat _stub       = (CvMat)matrix;
CvMat *oldMatrix2 = &(_stub);
}}
-個人的には行列の演算を通常の四則演算の用に書けるのが嬉しい
#geshi(c++,number){{
cv::Mat A(3, 3, CV_32F);
cv::Mat B(3, 3, CV_32F);
cv::Mat C(3, 3, CV_32F);
C = A - B;
C = A + B;
C = A * B;
}}

*cv::InputArray [#fe1ffe4a]
-Revision 4885&note{proxyType:[[Changeset 4885 - OpenCV>https://code.ros.org/trac/opencv/changeset/4885]]}; から導入されたInputArray
-proxy type とChangeLogに書かれている
-OpenCV 2.3以降に相当する
-変換関数やキャストせずに，どんな配列も受け取る為の型
-Matはもちろん，Point，Point3やVecなどのデータも同じようにやり取りできる
-C++版の[[CvArr*>OpenCVの画像クラス／構造体#k5facf20]]に近い存在
-基本的にInputArrayはMat&と読み替えて構わない．
-以下がtypedef文(OpenCV 2.4.1)
#geshi(C++,number,start=1334){{
typedef const _InputArray& InputArray;
typedef InputArray InputArrayOfArrays;
typedef const _OutputArray& OutputArray;
typedef OutputArray OutputArrayOfArrays;
typedef OutputArray InputOutputArray;
typedef OutputArray InputOutputArrayOfArrays;
}}
-InputArrayとInputArrayOfArraysは _InputArray& で Mat&と読み替えられる
-OutputArrayとOutputArrayOfArraysとInputOutputArrayとInputOutputArrayOfArraysは _OutputArray& で Mat&と読み替えられる

ジャンル[[:OpenCV]][[:OpenCV 1.0]][[:OpenCV 1.1]][[:OpenCV 2.0]][[:OpenCV 2.1]][[:OpenCV 2.2]][[:OpenCV 2.3]][[:OpenCV 2.4]]準拠
&note{opencv-wikipedia:[[OpenCV - Wikipedia (日本語)>http://ja.wikipedia.org/wiki/OpenCV]]};
&note{opencv-wikipedia-en:[[OpenCV - Wikipedia (English)>http://en.wikipedia.org/wiki/OpenCV]]};
OpenCVの画像クラス／構造体 の変更点

OpenCVの画像クラス／構造体の変更点
