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Octave での MatlabFns

Octave での MatlabFns の例を示す．

◆ このWeb ページで行うこと

Canny エッジ (Canny Edge)
Harris コーナ検出器 (Harris Corner detector)
Loy and Zelinski の高速 radial 特徴検出器
5-tap 係数を用いた１階微分と２階微分
7-tap 係数を用いた１階微分と２階微分
Phase Congruency を用いた特徴検出 (Feature Detection)
Thresholding と二値化

to be filled
- , phasecongmono.m
- , phasecong3.m
- , phasesymmono.m

前準備

Octave のインストールが済んでいること．
MatlabFns を入手し、分かりやすいディレクトリ（例えば /usr/local/MatlabFns）に展開

MatlabFns を使うように .octaverc を設定する

◆ 設定例　

setenv("CFLAGS", "-D__STDC_CONSTANT_MACROS");
setenv("CXXFLAGS", "-D__STDC_CONSTANT_MACROS");
addpath ("/usr/local/MatlabFns/FingerPrints");
addpath ("/usr/local/MatlabFns/FrequencyFilt");
addpath ("/usr/local/MatlabFns/GreyTrans");
addpath ("/usr/local/MatlabFns/LineSegments");
addpath ("/usr/local/MatlabFns/Match");
addpath ("/usr/local/MatlabFns/Misc");
addpath ("/usr/local/MatlabFns/PhaseCongruency");
addpath ("/usr/local/MatlabFns/Projective");
addpath ("/usr/local/MatlabFns/Robust");
addpath ("/usr/local/MatlabFns/Rotations");
addpath ("/usr/local/MatlabFns/Shapelet");
addpath ("/usr/local/MatlabFns/Spatial");
addpath ("/usr/local/share/octave/mex");

必見 Web ページ: http://www.csse.uwa.edu.au/~pk/Research/MatlabFns/

必見 Web ページ: http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/bsds/

説明に使う濃淡画像　　

この Web ページの手順をそのままなぞる場合には，下記の手順で画像ファイルのダウンロードと確認を行う．

画像ファイルのダウンロード

◆ 使用する画像ファイルのダウンロード手順例

cd /tmp
curl -O https://www.kkaneko.jp/sample/lena_std.jpg
curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg?raw=true -o fruits.jpg

Octave の起動
```
octave
```

確認のため，表示してみる。

画像ファイルを変数 rgb と rgb2 に読み込み，RGB 画像を濃淡画像に変換

※ Windows では「imread("r:/lena_std.jpg");」のようになる．

rgb = imread("/tmp/lena_std.jpg");
mono = rgb2gray( rgb );

rgb2 = imread("/tmp/fruits.jpg");
mono2 = rgb2gray( rgb2 );

mono3 = step2line(100,-1);
# mono4 = circsine( sze = 256, wavelength = 40 );
mono4 = starsine( sze = 256, wavelength = 8, nScales = 1, ampExponent = 3 );

colormap(gray(256));
imshow(mono);
imshow(mono2);
imshow(mono3, [0 1]);
imshow(mono4, [0 1]);

元画像
濃淡画像

◆ Ubuntu 11.10 での実行結果例

空間周波数 (spatial frequency) の検出

Reference: see http://www.csse.uwa.edu.au/~pk/Research/MatlabFns/#spatial

Canny エッジ (Canny Edge)

[gradient or] = canny(mono, 0.1); 
imshow(gradient);

[gradient or] = canny(mono, 2); 
imshow(gradient);

[gradient or] = canny(mono, 6); 
imshow(gradient);

[rgb1(:,:,1) or1] = canny(rgb(:,:,1), 4); 
[rgb1(:,:,2) or1] = canny(rgb(:,:,2), 4); 
[rgb1(:,:,3) or1] = canny(rgb(:,:,3), 4); 
imshow(rgb1);

Harris コーナ検出器 (Harris Corner detector)

[cim, r, c, rsubp, csubp] = harris(mono, 0.4); 
imshow(cim);

[cim, r, c, rsubp, csubp] = harris(mono, 2); 
imshow(cim);

[cim, r, c, rsubp, csubp] = harris(mono, 8); 
imshow(cim);

[rgb1(:,:,1), r1, c1, rsubp1, csubp1] = harris(rgb(:,:,1), 1); 
[rgb1(:,:,2), r2, c2, rsubp2, csubp2] = harris(rgb(:,:,2), 1); 
[rgb1(:,:,3), r3, c3, rsubp3, csubp3] = harris(rgb(:,:,3), 1); 
imshow(rgb1);

Loy and Zelinski の高速 radial 特徴検出器

S = fastradial(mono, [1 3 5], 1, 0); 
imshow(S)

rgb1(:,:,1) = fastradial(rgb(:,:,1), [1 3 5], 1, 0); 
rgb1(:,:,2) = fastradial(rgb(:,:,2), [1 3 5], 1, 0); 
rgb1(:,:,3) = fastradial(rgb(:,:,3), [1 3 5], 1, 0); 
imshow(rgb1);

5-tap 係数を用いた１階微分と２階微分

１階微分

[gx, gy, gxx, gyy, gxy] = derivative5(mono, 'x', 'y', 'xx', 'yy', 'xy');
imshow(gx)

[gx1, gy1, gxx1, gyy1, gxy1] = derivative5(rgb(:,:,1), 'x', 'y', 'xx', 'yy', 'xy');
[gx2, gy2, gxx2, gyy2, gxy2] = derivative5(rgb(:,:,2), 'x', 'y', 'xx', 'yy', 'xy');
[gx3, gy3, gxx3, gyy3, gxy3] = derivative5(rgb(:,:,3), 'x', 'y', 'xx', 'yy', 'xy');
rgb1(:,:,1)=gx1;
rgb1(:,:,2)=gx2;
rgb1(:,:,3)=gx3;
imshow(rgb1);

2 階微分

[gx, gy, gxx, gyy, gxy] = derivative5(mono, 'x', 'y', 'xx', 'yy', 'xy');
imshow(gxy)

[gx1, gy1, gxx1, gyy1, gxy1] = derivative5(rgb(:,:,1), 'x', 'y', 'xx', 'yy', 'xy');
[gx2, gy2, gxx2, gyy2, gxy2] = derivative5(rgb(:,:,2), 'x', 'y', 'xx', 'yy', 'xy');
[gx3, gy3, gxx3, gyy3, gxy3] = derivative5(rgb(:,:,3), 'x', 'y', 'xx', 'yy', 'xy');
rgb1(:,:,1)=gxy1;
rgb1(:,:,2)=gxy2;
rgb1(:,:,3)=gxy3;
imshow(rgb1);

7-tap 係数を用いた１階微分と２階微分

１階微分

[gx, gy, gxx, gyy, gxy] = derivative7(mono, 'x', 'y', 'xx', 'yy', 'xy');
imshow(gx)

[gx1, gy1, gxx1, gyy1, gxy1] = derivative7(rgb(:,:,1), 'x', 'y', 'xx', 'yy', 'xy');
[gx2, gy2, gxx2, gyy2, gxy2] = derivative7(rgb(:,:,2), 'x', 'y', 'xx', 'yy', 'xy');
[gx3, gy3, gxx3, gyy3, gxy3] = derivative7(rgb(:,:,3), 'x', 'y', 'xx', 'yy', 'xy');
rgb1(:,:,1)=gx1;
rgb1(:,:,2)=gx2;
rgb1(:,:,3)=gx3;
imshow(rgb1);

２階微分

[gx, gy, gxx, gyy, gxy] = derivative7(mono, 'x', 'y', 'xx', 'yy', 'xy');
imshow(gxy)

[gx1, gy1, gxx1, gyy1, gxy1] = derivative7(rgb(:,:,1), 'x', 'y', 'xx', 'yy', 'xy');
[gx2, gy2, gxx2, gyy2, gxy2] = derivative7(rgb(:,:,2), 'x', 'y', 'xx', 'yy', 'xy');
[gx3, gy3, gxx3, gyy3, gxy3] = derivative7(rgb(:,:,3), 'x', 'y', 'xx', 'yy', 'xy');
rgb1(:,:,1)=gxy1;
rgb1(:,:,2)=gxy2;
rgb1(:,:,3)=gxy3;
imshow(rgb1);

Phase Congruency を用いた特徴検出 (Feature Detection)

phasecongmono.m

[PC or ft T] = phasecongmono(mono);
imshow(PC);

phasecongmono(rgb2gray(img))

phasecong3.m

[M m or ft pc EO T] = phasecong3(mono);
imshow(M);

phasesymmono.m

[phaseSym, symmetryEnergy, T] = phasesymmono(mono);
imshow(phaseSym);

Thresholding

２値化

bw = adaptivethreah(mono);
imshow(bw);

試しに（R,G,Bの３次元で、独立して２値化するので8色できる）

rgb1(:,:,1)=adaptivethreah(rgb(:,:,1));
rgb1(:,:,2)=adaptivethreah(rgb(:,:,2));
rgb1(:,:,3)=adaptivethreah(rgb(:,:,3));
imshow(rgb1);

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