[iOS]iOSのGUIをopenFrameworksのプロジェクトに追加する際の画面サイズの注意

openFrameworksでiPhoneアプリを開発していると、iOS標準のGUIを追加する方法で悩まされるかもしれません。

でもちょっと調べれば解決策がネット上にありました。
こちらのサイトにinterface builderを使ってGUIを追加する方法が記載されています。

ただしここで注意が必要なのはこの方法をただ適用しただけでは、iPhone4S以下向け3.5inchディスプレイとiPhone5向け4inchディスプレイの共存ができないことです。
iPhone5用に作成したviewを適用しようとするとiPhone4S以下では画面が下にはみ出してしまいます。
これはaddSubViewで追加したviewControllerのviewサイズがディスプレイのサイズによって自動で変換されないためです。

じゃあどうすればいいかというと、addSubViewでiOSのGUIを追加する直前でviewのサイズを変更してください。

      
   //iPhoneの画面サイズの取得
   CGSize addViewSize = CGSizeMake(ofGetWidth(), ofGetHeight());
        
   //iOSGUIのviewサイズをiPhoneの画像サイズに変換
   CGRect addViewRect = [xibViewController.view frame];
   addViewRect.size.width = addViewSize.width;
   addViewRect.size.height = addViewSize.height;
   [xibViewController.view setFrame:addViewRect];        
        
   //openFrameworksに追加
   [ofxiPhoneGetUIWindow() addSubview:xibViewController.view];

これでiPhone4S以下にもiPhone5にも対応できると思います。

[iOS]iOSでofxFaceTrackerを使用する方法

openFrameworksのアドオンの1つ、ofxFaceTrackerをiOSで使用するのに手こずったのでメモ。

まず普通にアドオンを追加してコンパイルしてもコンパイルが通らない。

こんな感じ。

iOSでは先にofxOpenCVを読み込んであげなきゃいけない。のでofxOpenCVをアドオンに追加し、ofxFaceTrackerの前（厳密にはofxCvの前）でインクルードしてもう一度コンパイルしてみる。

するとコンパイルは通った！

でカメラの初期化とかしてFacetrackerを使ってみようとコンパイルは通るけど起動時にエラーが出る。

なんでかなーと色々調べてると、ofxiPhoneアドオン内のofiPhoneVideoGrabber内の関数にこんな記述が…（笑）

 
ofPixelsRef ofiPhoneVideoGrabber::getPixelsRef(){
    static ofPixels dummy;
    //@TODO implement me
    return dummy;
}
 

ここをこんな風に修正したらちゃんと動くようになりました。

 
ofPixelsRef ofiPhoneVideoGrabber::getPixelsRef(){
    static ofPixels pixels;
    pixels.setFromExternalPixels(getPixels(), getWidth(), getHeight(), 3);
    return pixels;
}
 

参考URL:https://github.com/kylemcdonald/ofxCv/issues/14

[openCV]openFrameworksでwatershedアルゴリズムを実装する

openFrameworksを使ってopenCVを使おうと思ったら、意外と単純じゃなかったのでメモ。
学生の時にもっと画像処理系の研究しておくべきだった。

openFrameworksにはopenFrameworks用のopenCVライブラリofxopenCVが用意されているのだけど、openCVよりもできることが限られてる気がしました。
例えば、watershedアルゴリズムを使って領域分割しようとしてもofxopenCV用にはその関数が用意されていなかったり。直接openCVも使えるので多分そっち使ってってことだとは思うけど。

以下、openFrameworks内でwatershedアルゴリズムを実装した方法です。

１、ofxCvClolorImageのインスタンスに画像を読み込む

    ofImage buf; 
    ofxCvColorImage ofxSrc;
    buf.loadImage("munk.jpeg");
    ofxSrc.setFromPixels(buf.getPixels(), buf.width, buf.height);

2、openCVの画像データ構造体IplImageの入力画像、マーカー画像、出力画像用インスタンスを生成する。
この時、marker用画像のdepthは IPL_DEPTH_32S、nchannelは1にしなければエラーになる。（ここに詰まった。）

 
    IplImage *srcImg, *markers, *dstImg;
    srcImg = ofxSrc.getCvImage();
    
    markers = cvCreateImage(cvGetSize(srcImg), IPL_DEPTH_32S, 1);　//depth, nchannelに注意
    cvZero(markers);

    dstImg = cvCloneImage(srcImg);

3、watershedアルゴリズム用のマーカーをランダムに分割数（この例では200個にした）作成する

 
    int seed_rad = 20;
    static int seed_num = 0;
    
    for(int i=0;iwidth), ofRandom(srcImg->height));
        cvCircle (markers, pt, seed_rad, cvScalarAll (seed_num), CV_FILLED, 8, 0);
    }

4、watershedアルゴリズムを実行し、出力画像に結果を代入する。

 
    cvWatershed(srcImg, markers);
    
    // 実行結果の画像中のwatershed境界（ピクセル値=-1）を結果表示用画像上に表示する
    int *idx;
    for (int i = 0; i < markers->height; i++) {
        for (int j = 0; j < markers->width; j++) {
            idx = (int *) cvPtr2D (markers, i, j, NULL);
            if (*idx == -1)
                cvSet2D (dstImg, i, j, cvScalarAll (255));
        }
    }

5、最後に画面描画ができるように用にofxCvClolorImageに結果画像を代入する。

 
    ofxCvColorImage ofxSrc,ofxDst;
    ofxDst.allocate(dstImg->width, dstImg->height);
    ofxDst = dstImg;

ムンクの画像を分割した結果がこれ。