在Python中公開來自OpenCV的LBP描述符

Question

我希望能夠使用OpenCV計算python中的LBP描述符。 根據這個 ，我需要重新編譯的OpenCV。

我更改了opencv-2.4.6.1/modules/contrib/src/facerec.cpp的elbp()函數，因此它們不再是statisc。 現在我必須在HFile中聲明它們（假設我創建了elbp.hpp ，或者我應該將它添加到現有文件中？）：

// This is a header file created to expose the elbp (evaluate LBP) functions

#include "opencv2/core/core.hpp"

namespace cv {

Mat elbp(InputArray src, int radius, int neighbors);
Mat elbp(InputArray src, OutputArray dst, int radius, int neighbors);
Mat spatial_histogram(InputArray _src, int numPatterns, int grid_x, int grid_y, bool /*normed*/);
};

為了編譯OpenCV，我按照這里的說明，創建了cv2.so共享對象。

我的問題是，如何創建python“包裝器”（如果我使用正確的單詞）能夠從python調用elbp（）函數？ 我覺得我錯過了這里至關重要的一步。

例如，cv2.HogDescriptor（）函數存在於python中，我想類似地公開LBP描述符。

Answer 1

所以，它奏效了。

使功能可訪問：。

1. 我對facerec.cpp進行了以下更改：

    static void elbp(InputArray src, OutputArray dst, int radius, int neighbors) { ... } static Mat elbp(InputArray src, int radius, int neighbors) { Mat dst; elbp(src, dst, radius, neighbors); return dst; } static Mat spatial_histogram(InputArray _src, int numPatterns, int grid_x, int grid_y, bool /*normed*/) { ... } 

   至：

    void elbp(InputArray src, OutputArray dst, int radius, int neighbors) { ... } Mat elbp(InputArray src, int radius, int neighbors) { Mat dst; elbp(src, dst, radius, neighbors); return dst; } Mat spatial_histogram(InputArray _src, int numPatterns, int grid_x, int grid_y, bool /*normed*/) { ... } 

2. 我將以下內容添加到cv名稱空間下的/modules/contrib/include/opencv2/include/contrib.hpp ：

    CV_EXPORTS_W void elbp(InputArray src, OutputArray dst, int radius, int neighbors); 

3. 然后我在opencv根目錄中創建了一個release文件夾。

4. 從該文件夾中，我跑了：

    cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_TBB=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON .. 

5. 接下來，我跑了make
6. 獲取在/lib下創建的cv2.so共享對象，並將其放在python查找包的位置。 對我來說，這是/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/

7. 運行python

    from cv2 import spatial_histogram 

瞧！

Answer 2

這實際上是同樣的問題，如果不是同一個問題， 如何在python中調用一個DLL - 但你可以使用ctypes或swig但是因為已經有一個進入OpenCV的python接口你最好的選擇是看看看如何完成現有的。

也許值得一看pyopencv ，它提供了一個基於Boost的界面。

更新：

要了解當前系統的工作原理，請查看opencv/modules/python中的CMakeLists.txt ，您會發現opencv/modules/python/src2/gen2.py創建了許多生成的頭文件 - 您需要花一些時間看這兩個文件。