課題１．C++の勉強 (iostream/class/STL)
まず、C++本を一冊買って読んでください。 推薦図書はこちらの入門に並んだ図書です。 C++を始める人は入門から、一通り見たことがあれば初級から選んでください。 個人的なオススメは これならわかるC++ → Accelerated C++ → Effective C++ → More Effective C++ という順です。 なぜ、C++を勉強する必要があるか。 それはCに比べC++では、便利になった入出力、分かりやすいインターフェース設計と再利用化のためのクラス、プログラムの一般化のためのSTLがあります。 そのためC++は、C言語と比べて内容にかなりボリュームがあります。以下には、C++の内容を３つのカテゴリーに分けています。 この順番で勉強すると理解しやすいと思います。また、参考サイトは非常に参考になります。 参考サイト１：STL & iostream primer ダウンロード：教材テキスト(.txt) 参考サイト２：教材テキスト(HTML版)課題２．C++とOPENGLを用いて24bitBITMAPファイルを読み込み 2値化、エッジ検出、とオリジナル処理を行う
この課題では、課題１で学んだC++を実際に書いて深く理解しようというのが狙いです。 C++は、Cに比べてインターフェースが優れているので、他人が分かりやすいソースコード作りができます。 そこで、Cで書いたことのある画像処理プログラムを、C++を使ってもっと見やすいソースにしましょう。 (注意)課題２で作成したプログラムは、課題３で使います。画像処理は、USBカメラのキャプチャ画像に対して行います。| ファイルヘッダ14 byte | 2 byte | 'BM' | ファイルタイプ |
| 4 byte | ファイルサイズ (byte) | 14 + 40 + 画像の総ピクセル数×3 + α(注意) | |
| 2 byte | 予約領域 | 0 | |
| 2 byte | 予約領域 | 0 | |
| 4 byte | ファイル先頭から画像データまでのオフセット (byte) | 54 | |
| 情報ヘッダ40 byte | 4 byte | 情報ヘッダのサイズ (byte) | 40 |
| 4 byte | 画像の幅 (ピクセル) | 40 | |
| 4 byte | 画像の高さ (ピクセル) | biHeight の値が正数なら，画像データは下から上へ biHeight の値が負数なら，画像データは上から下へ | |
| 2 byte | プレーン数 | 常に 1 | |
| 2 byte | 1 画素あたりのデータサイズ (bit) | 24 - 1677万色(true color)ビットマップ | |
| 4 byte | 圧縮形式 | 0 - BI_RGB (無圧縮) | |
| 4 byte | 画像データ部のサイズ (byte) | 0 | |
| 4 byte | 横方向解像度 (1mあたりの画素数) | 2834 | |
| 4 byte | 縦方向解像度 (1mあたりの画素数) | 2834 | |
| 4 byte | 格納されているパレット数 (使用色数) | 0 | |
| 4 byte | 重要なパレットのインデックス | 0 | |
| 画像データN byte | N byte | RGBデータ | 左下から右上に向かってB(1 byte),G(1 byte),R(1 byte)の順(注意) |
画像の位置を考える時は、上のように一番左上のピクセルが (0,0) で、一つ右のピクセルが (0,1)で、もう一つ右のピクセルが (0,2)で、一つ下のピクセルが (1,0)と考えています。
この考えに合わせてメンバ関数を作成すれば、頭の中にある位置とプログラム上での位置が一致し、自分も他人も読みやすいコードになるはずです。
具体的には
(0,0)のピクセルのR値をR(0,0)と表現すればいいでしょう。
このために
unsigned char R(const int x, const int y); // 戻り値はR値
というメンバ関数を定義します。
G、Bも同様のメンバ関数を定義します。
step1の注意には気をつけながら。
このメンバ関数があれば、どこのピクセルのRGB値でも簡単に取り出すことができます。
std::cout << "(0,0)のR値は " << (int)R(0,0) << std::endl;
std::cout << "(0,0)のG値は " << (int)G(0,0) << std::endl;
std::cout << "(0,0)のB値は " << (int)B(0,0) << std::endl;
さらに、このメンバ関数をもっと使いやすくしましょう。
例えば、画像をネガポジ反転する場合は
R(0,0) = 255 - R(0,0);
G(0,0) = 255 - G(0,0);
B(0,0) = 255 - B(0,0);
// この計算を全ピクセルに対し、行う。
と書ければ、便利ですね。
しかし、今のままでは(0,0)のR値に255を代入するといった操作はできないでしょう。
R(0,0)=255; // エラー
そこで関数に値を代入できるように参照を使いましょう。
参照のヒント
これで随分使いやすい画像クラスができました。
画像の保存はいずもがな。パパッと書きましょう。
では、この関係をうまくクラス設計に活かすためにはどうしたらよいでしょうか？
ここは、継承を使いましょう。
まず、基本クラスとして画像クラスを設計します。
画像クラスには画像を表現するのに最低限必要なパーツをメンバ変数に宣言します。
つまり、メンバ変数には画像の幅、高さ、ピクセルの色データを格納する配列が必要です。
あと、メンバ関数には、そのメンバ変数を十分に直感的に使いやすい関数を定義します。
step2で作ったRGBを操作する関数はこの画像クラスに書きましょう。
次に、この画像クラスを継承するビットマップクラスを設計しましょう。
ビットマップクラスには何が必要でしょうか？
メンバ関数にはファイルの読み込み、書き込み関数が必要です。
また、メンバ変数にはヘッダー情報が必要です。
この構造にしておけば、jpegに対応する場合は画像クラスはそのままで、JPEGのフォーマットを参考に、ビットマップクラスを改造すればよいです。
JPEGは圧縮アルゴリズムが難しいので既存のライブラリを使用することもオススメします。
他のフォーマットも色々あるので調べてみましょう。なぜなら、ビットマップはゴミバイトがうっとおしいです。
簡単なのはTGAフォーマットと思います。ただし、このフォーマットはビットマップやJPEGほどメインストリームではありません。
で、ここstep3では画像処理関数を作るのが目的でしたが、どこに関数を定義しますか？
画像クラス中でもいいです。画像クラスの外で定義してもいいですね。
ただし、画像処理はどれも画像オブジェクトと深く関係していますので、画像クラスと同じファイル中で定義したほうが分かりやすくなります。
最後に
クラス設計、コーディング方法の考え方には人それぞれ、細かい点まで異なります。
例えば、変数名を規則にしたがって名づけるコーディング規約や、特定のライブラリを使うことによりある変数へのアクセス方法が制限される場合など。
ただし、読みやすいコードを書くのは共通の目標で、そのためにはどうすればよいかというと
人が頭で考えていることに近い実装方法を考えるとこです。
今回の例では画像に関係することだったので、RGB値を取り出すメンバ関数を工夫しました。
規約や制限にこだわりすぎず、自分の思考に従った設計をしましょう。
また、人の書いたソースコードを読み、どういった設計をしているか考えることが重要です。
特に、STLで書かれたコードを見ることは、C++で優れたコーディングをするために必要です。
本やネット検索を十分有効に活用してC++を使いこなしてください。
USBカメラからのキャプチャ画像をリアルタイムで処理する。
以下にある雛形サンプルプログラムを穴埋めし、カメラの初期化を行い、課題２で作った画像処理プログラムをくっつけてみましょう。
非常に参考になるHPのURLをソース中のコメントに書いてます。
カメラの初期化プログラムの雛形を用意しました。これ(camera.cppを変更してください)を使ってください。
島田先生verの雛形サンプルはこれ(MFC入ってますよ)。
課題４．OPENGLを用いてオリジナルのアニメーション作成(発表)
OPENGLはグラフィックスライブラリで、OPENGLを使えば2次元、3次元の画像を生成することができます。 このOPENGLを使って、オリジナルのアニメーションを作ってみましょう。 去年のS藤くんの作品はこれ(クリックすると始まります)最後に導入課題発表について
以上の課題を全て終え、発表してもらいます。 発表予定は1月第2週 ： B3発表ゼミ(全員発表) 3月後半 ： 院進組 導入課題発表(課題3,4のできた範囲)1月後半はテストに集中してください。 2月初旬に一度B3全員を集めて導入課題のミーティングを行います。 院進組は、4月中に導入課題を終えてください。 就職組は、就活状況に合わせて対応していきます。 以上は現在の予定なので、正確な発表スケジュールはゼミのスケジュールに従ってください。 戻る