openCV를 이용한 회전/스케일링에 강건한(-_-;) 이진 템플릿 매칭(Template Matching)

컴퓨터 관련 2010. 10. 21. 16:05

openCV를 이용한 회전/스케일링에 강건한(-_-;) 이진 템플릿 매칭(Template Matching)

템플릿 매칭 방식으로만 만들어야해서 SIFT, SURF, ANN, ADABOOST 등 여러 좋은 알고리즘 놔두고 이렇게 만들었음.ㅠㅠ 엉엉

openCV 함수 제외하곤 함수 만들어 쓴것도 없고 main에 다 때려박은데다가 워낙 알아보기 쉽게 코딩하는 스타일이 아니라서

좀 그지같지만, 나름 잘돌아감.

아.. 참고로 코드를 보면 알겠지만 가장 무식한 방법으로 짬.-_-;

스케일변환용 for문 2개, 회전용 for문 2개. 토탈 4중 for문..ㅡ,ㅡ;;
영상 회전을 왜 저렇게 했을까...싶은데 트랜스폼매트릭스 쓰는 방법 기억안나서
저렇게 코딩함-_-; 검색하기 귀찮...;

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// 개요 : 템플릿 매칭
// Library : OpenCV for MS-Windows 2.1
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#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
#include <math.h>

void rotation(IplImage *rotimg, double Angle, double Scale);

int main()
{
int i, j, x, y, key;
double minVal;
char windowNameSource[] = "Original Image";
char windowNameDestination[] = "Result Image";
char windowNameCoefficientOfCorrelation[] = "Coefficient of Correlation Image";

CvPoint minLoc;
CvPoint tempLoc;

IplImage *sourceImage = cvLoadImage("template_source.bmp", CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);
IplImage *templateImage = cvLoadImage("template.bmp", CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);

if (sourceImage == NULL)
{
  printf( "소스 영상이 발견되지 않습니다\n");
  return -1;
}
if(templateImage == NULL)
{
  printf( "템플릿 영상이 발견되지 않습니다\n");
  return -1;
}

IplImage *graySourceImage = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
IplImage *grayTemplateImage = cvCreateImage(cvGetSize(templateImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
IplImage *binarySourceImage = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
IplImage *binaryTemplateImage = cvCreateImage(cvGetSize(templateImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
IplImage *destinationImage = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage), IPL_DEPTH_8U, 3);

cvCopy(sourceImage, destinationImage);
cvCvtColor(sourceImage, graySourceImage, CV_RGB2GRAY);
cvCvtColor(templateImage, grayTemplateImage, CV_RGB2GRAY);

cvThreshold(graySourceImage, binarySourceImage, 70, 255, CV_THRESH_BINARY);
cvThreshold(grayTemplateImage, binaryTemplateImage, 70, 255, CV_THRESH_BINARY);

int templateHeight = templateImage->height;
int templateWidth = templateImage->width;

float templateScale = 0.5f;
// 템플릿 매칭 수행부분
for(i = 2; i <= 3; i++)  // 스케일(100%부터 150%까지 50%간격으로 축소 및 확대) ,i 및 templateScale 값 수정하여 조정 가능
{
  int tempTemplateHeight = (int)(templateWidth * (i * templateScale));
  int tempTemplateWidth = (int)(templateHeight * (i * templateScale));
  IplImage *tempBinaryTemplateImage = cvCreateImage(cvSize(tempTemplateWidth, tempTemplateHeight), IPL_DEPTH_8U, 1);
  // W - w + 1, H - h + 1
  IplImage *result = cvCreateImage(cvSize(sourceImage->width - tempTemplateWidth + 1, sourceImage->height - tempTemplateHeight + 1), IPL_DEPTH_32F, 1);
  cvResize(binaryTemplateImage, tempBinaryTemplateImage, CV_INTER_LINEAR);

  float degree = 20.0f;
  for(j = 0; j <= 9; j++) // 회전(0도부터 180도까지 20도 간격으로 회전) => j * 20 = degree ,j 및 degree 값 수정하여 조정 가능
  {
   IplImage *rotateBinaryTemplateImage = cvCreateImage(cvSize(tempBinaryTemplateImage->width, tempBinaryTemplateImage->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
   //cvShowImage(windowNameSource, tempBinaryTemplateImage);  // 템플릿 확인용
   //cvWaitKey(0);             // 템플릿 확인용
   //회전

   // 회전, 스케일링 적용할 템플릿 변수 255로 초기화
   for(y = 0; y < tempTemplateHeight; y++)
   {
    for(x = 0; x < tempTemplateWidth; x++)
    {
     rotateBinaryTemplateImage->imageData[y * tempTemplateWidth + x] = 255;
    }
   }

   // 템플릿 회전
   for(y = 0; y < tempTemplateHeight; y++)
   {
    for(x = 0; x < tempTemplateWidth; x++)
    {
     float radian = (float)j * degree * CV_PI / 180.0f;
     int scale = y * tempTemplateWidth + x;
     int rotateY = - sin(radian) * ((float)x - (float)tempTemplateWidth / 2.0f) + cos(radian) * ((float)y - (float)tempTemplateHeight / 2.0f) + tempTemplateHeight / 2;
     int rotateX = cos(radian) * ((float)x - (float)tempTemplateWidth / 2.0f) + sin(radian) * ((float)y - (float)tempTemplateHeight / 2.0f) + tempTemplateWidth / 2;

     if(rotateY < tempTemplateHeight && rotateX < tempTemplateWidth && rotateY >= 0 && rotateX >= 0)
      rotateBinaryTemplateImage->imageData[scale] = tempBinaryTemplateImage->imageData[rotateY * tempTemplateWidth + rotateX];
    }
   }
   // 회전확인용
   //cvShowImage(windowNameSource, rotateBinaryTemplateImage);
   //cvWaitKey(0);

   cvMatchTemplate(binarySourceImage, rotateBinaryTemplateImage, result, CV_TM_SQDIFF_NORMED); // 정규화 O (0~1 사이 값으로 산출)
   //cvMatchTemplate(binarySourceImage, rotateBinaryTemplateImage, result, CV_TM_SQDIFF);  // 정규화 X (템플릿 크기에 따라 다른 값 산출)
   cvMinMaxLoc(result, &minVal, NULL, &minLoc, NULL, NULL);
   printf("템플릿 스케일 %d%%, 회전각도 %d˚의 최대 유사도 : %f%%\n", (int)(i * 0.5 * 100), j * 20, (1 - minVal) * 100);    // 최대 유사도값 로그 출력
   if(minVal < 0.065) // 1 - 0.065 = 0.935 : 93.5% 이상 유사한 경우 탐지하였다고 가정
   {
    tempLoc.x = minLoc.x + tempTemplateWidth;
    tempLoc.y = minLoc.y + tempTemplateHeight;
    cvRectangle(destinationImage, minLoc, tempLoc, CV_RGB(255, 0, 0), 1, 8, 0);
   }
  }
  //cvShowImage(windowNameSource, result);
  //cvWaitKey(0);
  cvReleaseImage(&tempBinaryTemplateImage);
  cvReleaseImage(&result);
}
// 템플릿 매칭 수행부분 끝

cvShowImage(windowNameSource, sourceImage);
// cvShowImage(windowNameCoefficientOfCorrelation, result); // Coefficient of Correlation 출력
cvShowImage(windowNameDestination, destinationImage);
key = cvWaitKey(0);

// 메모리를 해방한다
cvReleaseImage(&sourceImage);
cvReleaseImage(&templateImage);
cvReleaseImage(&graySourceImage);
cvReleaseImage(&grayTemplateImage);
cvReleaseImage(&binarySourceImage);
cvReleaseImage(&binaryTemplateImage);
cvReleaseImage(&destinationImage);

// 윈도우를 파기한다
cvDestroyWindow(windowNameSource);
cvDestroyWindow(windowNameDestination);
cvDestroyWindow(windowNameCoefficientOfCorrelation);

return 0;
}

템플릿