ctypes-opencv. CTYPES를 사용하는 OPENCV 용 파이썬 래퍼
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ctypes-opencv. 설명

CTYPES를 사용하는 OPENCV 용 파이썬 래퍼 ctypes-opencv는 Intel의 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리 (OpenCV)를 파이썬에 가져 오는 라이브러리입니다. OpenCV는 다양한 컴퓨터 비전 문제에 대한 알고리즘 및 샘플 코드의 모음입니다. ctypes-opencv의 목표는 opencv.advantages의 모든 문서화 된 기능에 대한 파이썬 액세스를 제공하는 것입니다. * OpenCV의 Cxcore, CV, HighGui 구성 요소에 대한 인터페이스를 완료하십시오. * Pythonic 인터페이스. OpenCV의 객체는 사용하지 않을 때 안전하게 삭제됩니다. cvrelease ... ()를 호출 할 필요가 없습니다. * 순수한 파이썬 패키지. C / C ++ 컴파일러도 OpenCV의 소스 코드가 필요하지 않습니다. * OpenCV의 버전 1.0 및 1.1을 모두 지원하지 않습니다. opencv. * 윈도우, Linux 및 Mac OS X.를 포함하여 OpenCV를 설치할 수있는 OpenCV를 설치할 수있는 OPEncv에서 실행됩니다. * OpenCV의 ML 구성 요소에 대한 지원이 아직 없습니다. 이것은 현재 ctypes 패키지의 제한입니다. ML 구성 요소에는 대부분 C ++ 클래스가 들어 있습니다. 현재 CTYPES는 C ++ 클래스와 회원 기능을 감쌀 수 없습니다. 이 제한은 미래에 극복 될 것입니다. 작업은 이미 시작되었습니다. example : C 코드 # ifdef _ch_ # pragma 패키지 # endif # ifndef _eic # 포함 "cv.h"#Include "highgui.h"#endifint main (int argc, char ** argv) {#define max_clusters 5 CVSCALAR COLOR_TAB ; iplimage * img = cvCreateImage (cvsize (500, 500), 8, 3); cvrng rng = cvrng (-1); CVPoint IPT; COLOR_TAB = CV_RGB (255,0,0); COLOR_TAB = CV_RGB (0,255,0); color_tab = CV_RGB (100,100,255); color_tab = CV_RGB (255,0,255); COLOR_TAB = CV_RGB (255,255,0); cvNamedWindow ( "클러스터", 1); (;;) {char Key; int k, cluster_count = cvrandint (rng) % max_clusters + 1; INT I, sample_count = cvrandint (RNG) 00 + 1; cvmat * points = cvCreatemat (sample_count, 1, cv_32fc2); cvmat * clusters = cvCreatemat (sample_count, 1, cv_32sc1); / * 멀티 쟁이 분포 * / for (k = 0; k 너비; Center.y = cvrandint (RNG) % IMG-> 높이; cvgetrows (포인트, point_chunk, k * sample_count / cluster_count, k == cluster_count - 1? sample_count : (k + 1) * sample_count / cluster_count, 1); cvrandarr (rng, point_chunk, cv_rand_normal, cv_rand_normal, cvscalar (center.x, center.y, 0,0), cvScalar (IMG-> 폭 * 0.1, IMG-> 높이 * 0.1,0,0)); } / * 샘플 샘플 * / for (i = 0, i data.fl + cvrandint (RNG) % sample_count; cvpoint2d32f * pt2 = (cvpoint2d32f *) 포인트 -> data.fl + cvrandint (RNG) % sample_count; CVPoint2D32F 온도; cv_swap (* pt1, * pt2, temp); } cvkmeans2 (포인트, cluster_count, clusters, cvtermcriteria (cv_termcrit_eps + cv_termcrit_iter, 10, 1.0)); cvzero (img); for (i = 0; i data.i ; IPT.X = (int) 포인트 -> data.fl ; IPT.Y = (int) 포인트 -> data.fl ; cvcircle (IMG, IPT, 2, COLOR_TAB , cv_filled, cv_aa, 0); } cvreleasemat (포인트); cvreleasemat (클러스터); CVShowiMage ( "클러스터", img); 키 = (char) cvwaitkey (0); if (key == 27 || key == 'q'|| 키 == 'q') // 'ESC'브레이크; } cvdestroyWindow ( "클러스터"); RETURN 0;} Python CodeFrom OpenCV 가져 오기 randintmax_clusters = 5if __name__ == "__main__": color_tab = IMG = CVCREATEIMAGE (CVSIZE (500, 500), 8, 3) RNG = CVRNG (-1) CVNANDWINDOW ( "클러스터", 1) true : cluster_count = Randint (2, max_clusters) ) sample_count = randint (1, 1000) 포인트 = CVCREATEMAT (sample_count, 1, cv_32fc2) clusters = cvcreatemat (sample_count, 1, cv_32sc1) # 범위 in 범위의 k 용 k 용 Multigaussian 배포에서 임의의 샘플 생성 : CENTER = CVPOINT (cvrandint (cvrandint) rng % img.width, cvrandint (rng) % img.height) first = k * sample_count / cluster_count last = sample_count k! = cluster_count : last = (k + 1) * sample_count / cluster_count first> = last : 계속 point_chunk = cvgetrows (포인트, 첫째, 마지막) cvrandarr (rng, point_chunk, cv_rand_normal, cvscalar (center.x, center.y, 0,0), cvscalar (img.width * 0.1, img.height * 0.1,0,0 )) # 셔플 샘플 cvrandshuffle ( 포인트, RNG) cvkmeans2 (포인트, cluster_count, clusters, cvtermcriteria (cv_termcrit_eps + cv_termcrit_iter, 10, 1.0)) 범위 in 범위 (sample_count) : cluster_idx = clusters pt = points ] pt = cvPoint (cvRound (Pt ), cvRound (Pt )) CVCircle (IMG, PT, 2, COLOR_TAB , CV_FILLED, CV_AA, 0) CVSHOWIMAGE ( "클러스터", IMG) 키 = cvwaitkey (0) if (key == 'x1b'또는 key == 'q'또는 key == 'q') : # 'ESC'브레이크 요구 사항 : · 파이썬

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