void ofxImagePreProcess::calcHist(const cv::UMat & mat)
{
cv::Mat img = mat.getMat(ACCESS_READ).clone();
// ヒストグラムを生成するために必要なデータ
int image_num = 1; // 入力画像の枚数
int channels[] = { 0 }; // cv::Matの何番目のチャネルを使うか 今回は白黒画像なので0番目のチャネル以外選択肢なし
cv::MatND hist; // ここにヒストグラムが出力される
int dim_num = 1; // ヒストグラムの次元数
int bin_num = 64; // ヒストグラムのビンの数
int bin_nums[] = { bin_num }; // 今回は1次元のヒストグラムを作るので要素数は一つ
float range[] = { 0, 256 }; // 扱うデータの最小値、最大値 今回は輝度データなので値域は[0, 255]
const float *ranges[] = { range }; // 今回は1次元のヒストグラムを作るので要素数は一つ
// 白黒画像から輝度のヒストグラムデータ（＝各binごとの出現回数をカウントしたもの）を生成
cv::calcHist(&img, image_num, channels, regionMask.getMat(ACCESS_READ), hist, dim_num, bin_nums, ranges);
std::cout << hist << std::endl;
/// - - -
cv::Mat hist_img;
{
// histogramを描画するための画像領域を確保
int img_width = 512;
int img_height = 512;
hist_img = cv::Mat(cv::Size(img_width, img_height), CV_8UC3, cv::Scalar::all(255));
// ヒストグラムのスケーリング
// ヒストグラムのbinの中で、頻度数最大のbinの高さが、ちょうど画像の縦幅と同じ値になるようにする
double max_val = 0.0;
cv::minMaxLoc(hist, 0, &max_val);
hist = hist * (max_val ? img_height / max_val : 0.0);
// ヒストグラムのbinの数だけ矩形を書く
for (int j = 0; j < bin_num; ++j){
// saturate_castは、安全に型変換するための関数。桁あふれを防止
int bin_w = cv::saturate_cast<int>((double)img_width / bin_num);
cv::rectangle(
hist_img,
cv::Point(j*bin_w, hist_img.rows),
cv::Point((j + 1)*bin_w, hist_img.rows - cv::saturate_cast<int>(hist.at<float>(j))),
cv::Scalar::all(0), -1);
}
}
drawCvUmat(hist_img.getUMat(ACCESS_READ).clone(), 600, 0, 400, 400 );
}
///
/// \brief YoloDarknetDetector::Detect
/// \param gray
///
void YoloDarknetDetector::Detect(cv::UMat& colorFrame)
{
m_regions.clear();
cv::Mat colorMat = colorFrame.getMat(cv::ACCESS_READ);
#if 1
std::shared_ptr<image_t> detImage = m_detector->mat_to_image_resize(colorMat);
std::vector<bbox_t> detects = m_detector->detect_resized(*detImage, colorMat.cols, colorMat.rows, m_confidenceThreshold, false);
#else
std::vector<bbox_t> detects = m_detector->detect(colorMat, m_confidenceThreshold, false);
#endif
for (const bbox_t& bbox : detects)
{
m_regions.emplace_back(cv::Rect(bbox.x, bbox.y, bbox.w, bbox.h), m_classNames[bbox.obj_id], bbox.prob);
}
}
