[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。