CImg を使う C++ プログラム例

CImgは、画像処理の機能を持った C++ のソフトウェア. 次の特徴を持つ．

C++ のテンプレートクラスとして実装されている．本体のファイルは CImg.h の１つだけ．（残りのファイルはプラグインなど）

* ライセンス条項は各自で確認すること。

前準備

Ubuntu で OS のシステム更新を行うときは，次のコマンドを実行．
sudo apt -y update sudo apt -yV upgrade sudo /sbin/shutdown -r now
CImg のインストール
◆ Ubuntu での操作手順
sudo apt -y update sudo apt -y install cimg-dev sudo apt -y install cimg-doc sudo apt -y install cimg-examples
CImg.h は /usr/include/CImg.h に置かれる．見本となるプログラムは /usr/share/doc/cimg-dev/examples に置かれる。
◆ Ubuntu での操作手順（例）（CImg の Web ページからダウンロードしてインストールする場合）
1. CImg Library の Web ページを開く
  http://cimg.sourceforge.net/
2. 「Download」をクリック
3. 「Standard Package」をクリック
4. zip ファイルをダウンロード
5. 解凍してできた CImg.h を使う． CImg Library の機能はすべてこのファイルに入っている．

CImg での画像ファイル操作, 表示

画像ファイル読み込みと表示

CImg コンストラクタ: 画像ファイルの読み込み
display: ウインドウを開き画像を表示

◆プログラムの例

hoge.cpp を次のように作成する．

#include "CImg.h"
int main(int argc, char **argv) {
  cimg_library::CImg<unsigned char> img01( /* file name */ "/usr/local/share/opencv/samples/c/fruits.jpg" ); 
  img01.display();
  return 0;
}

◆ ビルド手順の例

* 64 ビット Ubuntu での手順例を下に示す．32ビットUbuntu のときは「x86_64」のところを「i386」に変える．

g++ -c -o hoge.o  -Dcimg_use_vt100 -Dcimg_use_xshm -Dcimg_use_ -Dcimg_use_png -Dcimg_use_magick -Dcimg_use_fftw3 -Dcimg_use_lapack -Dcimg_use_opencv -I/usr/X11R6/include -I/usr/include/GraphicsMagick -I/usr/local/include/opencv hoge.cpp
g++ -o a.out hoge.o -lm  -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu -lpng -lGraphicsMagick++ -lGraphicsMagickWand -lfftw3 -lopencv_core -llapack -lblas -latlas -lgfortran -lgomp -lX11 -lXext -lpthread -ldl -lquadmath

◆ 実行手順と実行結果の例

./a.out

画像ファイルへの保存，ファイル形式の変更

save: 画像ファイルの書き出し

◆プログラムの例

hoge.cpp を次のように作成する．

#include "CImg.h"
int main(int argc, char **argv) {
  cimg_library::CImg<unsigned char> img01( /* file name */ "/usr/local/share/opencv/samples/c/fruits.jpg" ); 
  img01.save( "hoge.png" );
  return 0;
}

◆ ビルド手順の例

* 64 ビット Ubuntu での手順例を下に示す．32ビットUbuntu のときは「x86_64」のところを「i386」に変える．

g++ -c -o hoge.o  -Dcimg_use_vt100 -Dcimg_use_xshm -Dcimg_use_ -Dcimg_use_png -Dcimg_use_magick -Dcimg_use_fftw3 -Dcimg_use_lapack -Dcimg_use_opencv -I/usr/X11R6/include -I/usr/include/GraphicsMagick -I/usr/local/include/opencv hoge.cpp
g++ -o a.out hoge.o -lm  -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu -lpng -lGraphicsMagick++ -lGraphicsMagickWand -lfftw3 -lopencv_core -llapack -lblas -latlas -lgfortran -lgomp -lX11 -lXext -lpthread -ldl -lquadmath
# (上と同じ)

◆ 実行手順と実行結果の例

./a.out

行列

variance
identity_matrix
transpose
invert
solve
solve_tridiagonal
eigne
get_eigen
sort
SVD
get_SVD
convolve

Cimg での画像の基本操作

() あるいは atXYZC() を用いた画素値の操作

◆プログラムの例

hoge.cpp を次のように作成する．

#include "CImg.h"
int main(int argc, char **argv) {
  cimg_library::CImg<unsigned char> img01( /* file name */ "/usr/local/share/opencv/samples/c/fruits.jpg" ); 
//  img01.RGBtoXYZ();
  for ( int i = 100; i < 400; i++ ) {
    for ( int j = 100; j < 200; j++ ) {
      img01(i, j, 0, 0) = 0;
      img01(i, j, 0, 1) = 0;
      img01(i, j, 0, 2) = 0;
    }
  }

  img01.display();  
  return 0;
}

atXYZC() メソッドを使う場合

#include "CImg.h"
int main(int argc, char **argv) {
  cimg_library::CImg<unsigned char> img01( /* file name */ "/usr/local/share/opencv/samples/c/fruits.jpg" ); 
//  img01.RGBtoXYZ();
  for ( int i = 100; i < 400; i++ ) {
    for ( int j = 100; j < 200; j++ ) {
      img01.atXYZC(i, j, 0, 0) = 0;
      img01.atXYZC(i, j, 0, 1) = 0;
      img01.atXYZC(i, j, 0, 2) = 0;
    }
  }

  img01.display();  
  return 0;
}

◆ ビルド手順の例

* 64 ビット Ubuntu での手順例を下に示す．32ビットUbuntu のときは「x86_64」のところを「i386」に変える．

g++ -c -o hoge.o  -Dcimg_use_vt100 -Dcimg_use_xshm -Dcimg_use_ -Dcimg_use_png -Dcimg_use_magick -Dcimg_use_fftw3 -Dcimg_use_lapack -Dcimg_use_opencv -I/usr/X11R6/include -I/usr/include/GraphicsMagick -I/usr/local/include/opencv hoge.cpp
g++ -o a.out hoge.o -lm  -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu -lpng -lGraphicsMagick++ -lGraphicsMagickWand -lfftw3 -lopencv_core -llapack -lblas -latlas -lgfortran -lgomp -lX11 -lXext -lpthread -ldl -lquadmath
# (上と同じ)

◆ 実行手順と実行結果の例

./a.out

画像情報の取得

int width() : 画像の幅 (number of image columns)
int height() : 画像の高さ (number of image rows)
int depth() : 画像のスライス数 (number of image slices)
int spectrum() : 画像のチャンネル数 (number of image channeds)

◆プログラムの例

hoge.cpp を次のように作成する．

#include "CImg.h"
int main(int argc, char **argv) {
  cimg_library::CImg<unsigned char> img01( /* file name */ "/usr/local/share/opencv/samples/c/fruits.jpg" ); 
  printf( "width = %d\n", img01.width() );
  printf( "height = %d\n", img01.height() );
  printf( "depth = %d\n", img01.depth() );
  printf( "spectrun = %d\n", img01.spectrum() );
  return 0;
}

◆ ビルド手順の例

g++ -c -o hoge.o  -Dcimg_use_vt100 -Dcimg_use_xshm -Dcimg_use_ -Dcimg_use_png -Dcimg_use_magick -Dcimg_use_fftw3 -Dcimg_use_lapack -Dcimg_use_opencv -I/usr/X11R6/include -I/usr/include/GraphicsMagick -I/usr/local/include/opencv hoge.cpp
g++ -o a.out hoge.o -lm  -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu -lpng -lGraphicsMagick++ -lGraphicsMagickWand -lfftw3 -lopencv_core -llapack -lblas -latlas -lgfortran -lgomp -lX11 -lXext -lpthread -ldl -lquadmath
# (上と同じ)

◆ 実行手順と実行結果の例

./a.out

数学関数 (Mathematical Functions)

T & max_min (R & min_val)
画素値の最大と最小
T kth_smallest (const unsigned int k)
k番目に小さい画素値
T median ()
メディアン（中央値）
Tdouble sum ()
画素値の合計
Tdouble mean ()
画素値の平均
Tdouble variance (const unsigned int variance_method=1)
画素値の分散
Tdouble MSE (const CImg <t> &)
MSE (Mean-Squared Error). 誤差の二乗の平均
Tdouble PSNR (const CImg<t> &, const Tdouble max_value=255) const
2つの画像の PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)

◆プログラムの例

hoge.cpp を次のように作成する．

#include "CImg.h"
int main(int argc, char **argv) {
  cimg_library::CImg<unsigned char> img01( /* file name */ "/usr/local/share/opencv/samples/c/fruits.jpg" ); 
  unsigned char max, min; 
  max = img01.max_min( min );
  printf( "max = %d\n", max );
  printf( "min = %d\n", min );
  printf( "kth_smallest(1) = %d\n", img01.kth_smallest(1) );
  printf( "kth_smallest(2) = %d\n", img01.kth_smallest(2) );
  printf( "kth_smallest(3) = %d\n", img01.kth_smallest(3) );
  printf( "sum = %f\n", img01.sum() );
  printf( "mean = %f\n", img01.mean() );
  printf( "variance(1) = %f\n", img01.variance(1) );
  printf( "variance(2) = %f\n", img01.variance(2) );
  return 0;
}

◆ ビルド手順の例

* 64 ビット Ubuntu での手順例を下に示す．32ビットUbuntu のときは「x86_64」のところを「i386」に変える．

g++ -c -o hoge.o  -Dcimg_use_vt100 -Dcimg_use_xshm -Dcimg_use_ -Dcimg_use_png -Dcimg_use_magick -Dcimg_use_fftw3 -Dcimg_use_lapack -Dcimg_use_opencv -I/usr/X11R6/include -I/usr/include/GraphicsMagick -I/usr/local/include/opencv hoge.cpp
g++ -o a.out hoge.o -lm  -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu -lpng -lGraphicsMagick++ -lGraphicsMagickWand -lfftw3 -lopencv_core -llapack -lblas -latlas -lgfortran -lgomp -lX11 -lXext -lpthread -ldl -lquadmath
# (上と同じ)

◆ 実行手順と実行結果の例

./a.out

画像の操作

CImg< T > & normalize()
L2-norm (L2 ノルム) を用いた画素値の正規化
CImg< T > & normalize (const T min_value, const T max_value)
線形式での画素値の正規化
CImg< T > & norm (const int norm_type = 2)
L2-norm を求める
CImg< T > & cut (const T min_value, const T max_value)
指定された範囲で画素値をカット (cut)
CImg< T > & quantize (const unsigned int nb_levels, const bool keep_range=true)
Uniformly quantize pixel values.
CImg< T > & threshold (const T value, const bool soft_threshold = false, const bool strict_threshold = false )
閾値処理
CImg< T > & equalize (const unsigned int nb_levels, const T min_value=(T) 0, const T max_value=(T) 0)
ヒストグラム平坦化 (Equalize histogram of pixel values)
CImg< T > & label (const bool is_high_connectivity=false, const Tfloat tolerance=0)
接続成分へのラベル付け (Label connected components)

◆プログラムの例

hoge.cpp を次のように作成する．

#include "CImg.h"
int main(int argc, char **argv) {
  cimg_library::CImg<unsigned char> img01( /* file name */ "/usr/local/share/opencv/samples/c/fruits.jpg" ); 
  printf( "original\n" );
  img01.display();
  printf( "equalize\n" );
  img01.equalize(64).display();
  printf( "threshold\n" );
  img01.threshold(30).display();
  return 0;
}

◆ ビルド手順の例

* 64 ビット Ubuntu での手順例を下に示す．32ビットUbuntu のときは「x86_64」のところを「i386」に変える．

g++ -c -o hoge.o  -Dcimg_use_vt100 -Dcimg_use_xshm -Dcimg_use_ -Dcimg_use_png -Dcimg_use_magick -Dcimg_use_fftw3 -Dcimg_use_lapack -Dcimg_use_opencv -I/usr/X11R6/include -I/usr/include/GraphicsMagick -I/usr/local/include/opencv hoge.cpp
g++ -o a.out hoge.o -lm  -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu -lpng -lGraphicsMagick++ -lGraphicsMagickWand -lfftw3 -lopencv_core -llapack -lblas -latlas -lgfortran -lgomp -lX11 -lXext -lpthread -ldl -lquadmath
# (上と同じ)

◆ 実行手順と実行結果の例

./a.out

元画像

equalize (ヒストグラム平坦化) の結果（例）

threshold の結果（例）

色空間

CImg< T > & RGBtoLab()
RGB から Lab への変換

◆プログラムの例

hoge.cpp を次のように作成する．

#include "CImg.h"
int main(int argc, char **argv) {
  cimg_library::CImg<unsigned char> img01( /* file name */ "/usr/local/share/opencv/samples/c/fruits.jpg" ); 

  printf( "RDBtoLab\n" );
  img01.RGBtoLab().save("fruits.ppm");

  return 0;
}

◆ ビルド手順の例

* 64 ビット Ubuntu での手順例を下に示す．32ビットUbuntu のときは「x86_64」のところを「i386」に変える．

g++ -c -o hoge.o  -Dcimg_use_vt100 -Dcimg_use_xshm -Dcimg_use_ -Dcimg_use_png -Dcimg_use_magick -Dcimg_use_fftw3 -Dcimg_use_lapack -Dcimg_use_opencv -I/usr/X11R6/include -I/usr/include/GraphicsMagick -I/usr/local/include/opencv hoge.cpp
g++ -o a.out hoge.o -lm  -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu -lpng -lGraphicsMagick++ -lGraphicsMagickWand -lfftw3 -lopencv_core -llapack -lblas -latlas -lgfortran -lgomp -lX11 -lXext -lpthread -ldl -lquadmath
# (上と同じ)

幾何操作、空間操作

CImg< T > & resize (const int size_x, const int size_y=-100, const int size_z=-100, const int size_c=-100, const int interpolation_type=1, const unsigned int boundary_conditions=0, const float centering_x=0, const float centering_y=0, const float centering_z=0, const float centering_c=0)
画像サイズの変更
CImg< T > & crop CImg& crop(const int x0, const int y0, const int x1, const int y1, const bool border_condition=false)
画像の切り取り (crop)

◆プログラムの例

hoge.cpp を次のように作成する．

#include "CImg.h"
int main(int argc, char **argv) {
  cimg_library::CImg<unsigned char> img01( /* file name */ "/usr/local/share/opencv/samples/c/fruits.jpg" ); 

  // resize test 
  cimg_library::CImg<unsigned char> img02 = img01;
  img02.resize(128, 128, 1, 3); 
  img02.save("1.png");

  // crop test 
  cimg_library::CImg<unsigned char>; img03 = img01;
  img03.crop(100, 40, 160, 120, /* border */ false); 
  img03.save("2.png");
  return 0;
}

◆ ビルド手順の例

* 64 ビット Ubuntu での手順例を下に示す．32ビットUbuntu のときは「x86_64」のところを「i386」に変える．

g++ -c -o hoge.o  -Dcimg_use_vt100 -Dcimg_use_xshm -Dcimg_use_ -Dcimg_use_png -Dcimg_use_magick -Dcimg_use_fftw3 -Dcimg_use_lapack -Dcimg_use_opencv -I/usr/X11R6/include -I/usr/include/GraphicsMagick -I/usr/local/include/opencv hoge.cpp
g++ -o a.out hoge.o -lm  -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu -lpng -lGraphicsMagick++ -lGraphicsMagickWand -lfftw3 -lopencv_core -llapack -lblas -latlas -lgfortran -lgomp -lX11 -lXext -lpthread -ldl -lquadmath
# (上と同じ)

◆ 実行手順と実行結果の例

./a.out

resize の結果（例）

crop の結果（例）

画像フィルタ，画像変換

画像を入力し、画像を出力とするような処理

CImg< T > & erode (const unsigned int s)
画像の Erode 操作．構造要素 (structuring element) は、指定されたサイズの正方形．
CImg< T > & dilate (const unsigned int s)
画像の Dilate 操作．構造要素 (structuring element) は、指定されたサイズの正方形．
CImg< T > & watershed (const CImg< t > &priority, const bool fill_lines=true)
Watershed 変換
CImg< T > & deriche (const float sigma, const int order=0, const char axis='x', const bool boundary_conditions=true)
再帰 Deriche フィルタ (recursive Deriche filter) の適用
CImg< T > & blur (const float sigma_x, const float sigma_y, const float sigma_z, const bool boundary_conditions=true)
画像の Blur 操作
CImg< T > & blur (const float sigma, const bool boundary_conditions=true)
画像の Isotropic Blur 操作
CImg< T > & blur_anisotropic (const CImg< t > &G, const float amplitude=60, const float dl=0.8f, const float da=30, const float gauss_prec=2, const unsigned int interpolation_type=0, const bool is_fast_approx=1)
画像の Anisotropic Blur 操作. directed by a field of diffusion tensors.
CImg< T > & blur_anisotropic (const float amplitude, const float sharpness=0.7f, const float anisotropy=0.6f, const float alpha=0.6f, const float sigma=1.1f, const float dl=0.8f, const float da=30, const float gauss_prec=2, const unsigned int interpolation_type=0, const bool is_fast_approx=true)
画像の Anisotropic Blur 操作. in an edge-preserving way.
CImg< T > & blur_bilateral (const float sigma_x, const float sigma_y, const float sigma_z, const float sigma_r, const int bgrid_x, const int bgrid_y, const int bgrid_z, const int bgrid_r, const bool interpolation_type=true)
画像の Blur 操作 bilateral filter を用いる。
CImg< T > & blur_bilateral (const float sigma_s, const float sigma_r, const int bgrid_s=-33, const int bgrid_r=32, const bool interpolation_type=true)
画像の Blur 操作 bilateral filter を用いる。
CImg< T > & laplacian ()
ラプラシアン (laplacian).
CImg< T > & displacement (const CImg< T > &source, const float smoothness=0.1f, const float precision=5.0f, const unsigned int nb_scales=0, const unsigned int iteration_max=10000, const bool is_backward=false)
２つの画像の変異場 (displacement field) を推定
CImg< T > & distance (const T value, const unsigned int metric=2)
Compute distance to a specified value.
static void FFT (CImg< T > &real, CImg< T > &imag, const bool is_invert=false)
Compute n-d Fast Fourier Transform.

◆プログラムの例

hoge.cpp を次のように作成する．

#include "CImg.h"
int main(int argc, char **argv) {
  cimg_library::CImg<unsigned char> img01( /* file name */ "/usr/local/share/opencv/samples/c/fruits.jpg" ); 

  // erode, dilate
  cimg_library::CImg<unsigned char> img02 = img01;
  img02.erode(8); 
  img02.display();

  cimg_library::CImg<unsigned char> img03 = img01;
  img03.dilate(8); 
  img03.display();

  cimg_library::CImg<unsigned char> img04 = img01;
  img04.erode(8).dilate(8); 
  img04.display();

  // deriche
  cimg_library::CImg<unsigned char> img05 = img01;
  img05.deriche(4, /* order */ 0, /* axis */ 'x' );
  img05.display();

  cimg_library::CImg<unsigned char> img06 = img01;
  img06.deriche(4, /* order */ 1, /* axis */ 'x' );
  img06.display();

  cimg_library::CImg<unsigned char> img07 = img01;
  img07.deriche(4, /* order */ 2, /* axis */ 'x' );
  img07.display();

  cimg_library::CImg<unsigned char> img08 = img01;
  img08.deriche(4, /* order */ 0, /* axis */ 'y' );
  img08.display();

  cimg_library::CImg<unsigned char> img09 = img01;
  img09.deriche(4, /* order */ 1, /* axis */ 'y' );
  img09.display();

  cimg_library::CImg<unsigned char> img10 = img01;
  img10.deriche(4, /* order */ 2, /* axis */ 'y' );
  img10.display();

  return 0;
}

◆ ビルド手順の例

* 64 ビット Ubuntu での手順例を下に示す．32ビットUbuntu のときは「x86_64」のところを「i386」に変える．

g++ -c -o hoge.o  -Dcimg_use_vt100 -Dcimg_use_xshm -Dcimg_use_ -Dcimg_use_png -Dcimg_use_magick -Dcimg_use_fftw3 -Dcimg_use_lapack -Dcimg_use_opencv -I/usr/X11R6/include -I/usr/include/GraphicsMagick -I/usr/local/include/opencv hoge.cpp
g++ -o a.out hoge.o -lm  -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu -lpng -lGraphicsMagick++ -lGraphicsMagickWand -lfftw3 -lopencv_core -llapack -lblas -latlas -lgfortran -lgomp -lX11 -lXext -lpthread -ldl -lquadmath
# (上と同じ)

◆ 実行手順と実行結果の例

./a.out

erode, dilate

img02.erode(8);
img03.dilate(8);
img04.erode(8).dilate(8);

deriche

img05.deriche(4, /* order */ 0, /* axis */ 'x' );
img06.deriche(4, /* order */ 1, /* axis */ 'x' );
img07.deriche(4, /* order */ 2, /* axis */ 'x' );
img08.deriche(4, /* order */ 0, /* axis */ 'y' );
img09.deriche(4, /* order */ 1, /* axis */ 'y' );
img10.deriche(4, /* order */ 2, /* axis */ 'y' );

3d Objects Management

CImg<floatT> get_isoline3d(CImgList< tf > & primitives, const float isovalue, const int size_x = -100, const int size_y = -100 ) const
Generate a isoline of the image instance as a 3d object.

描画 (Drawing)

CImg< T > & draw_point (const int x0, const int y0, const tc *const color, const float opacity=1)
2次元の点の描画
CImg< T > & draw_line (const int x0, const int y0, const int x1, const int y1, const tc *const color, const float opacity=1, const unsigned int pattern=~0U, const bool init_hatch=true)
2次元の線の描画
CImg< T > & draw_rectangle (const int x0, const int y0, const int x1, const int y1, const tc *const color, const float opacity=1)
2次元の矩形の描画
CImg< T > & draw_circle (const int x0, const int y0, int radius, const tc *const color, const float opacity=1)
2次元の円の描画
CImg< T > & draw_circle (const int x0, const int y0, int radius, const tc *const color, const float opacity, const unsigned int pattern)
Draw an outlined 2d circle

参考WEｂページ

http://cimg.sourceforge.net/reference/structcimg__library_1_1CImg.html

#include "CImg.h"

void fade( const double pmin, const double pmax, const double angle, cimg_library::CImg<unsigned char>& img, cimg_library::CImg<unsigned char> dest )
{
  const double ca = std::cos(angle), sa = std::sin(angle);
  //
  double alpha;
  cimg_forXYZC(dest,x,y,z,k) {
    const double X = ((double)x/img.width() - 0.5)*ca + ((double)y/img.height() - 0.5)*sa;
    if (X+0.5<pmin) alpha = 0; else {
      if (X+0.5>pmax) alpha = 1; else
        alpha = (X+0.5-pmin)/(pmax-pmin);
    }
    dest(x,y,z,k) = (unsigned char)( (1 - alpha) * img(x,y,z,k) );
  }
  dest.display("Image fading");
  return; 
}