[Android] 반투명 액티비티 Computer/Coding 2017. 5. 13. 15:39

Manifest.xml 파일에서 반투명을 적용하고 싶은 액티비티를 아래와 같이 수정

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<activity android:name=".marryPopup"
            android:theme="@style/Theme.AppCompat.Translucent"></activity>
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.java 파일 수정

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protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
   super.onCreate(savedInstanceState);
        
   WindowManager.LayoutParams layoutParams = new WindowManager.LayoutParams();
   layoutParams.flags = WindowManager.LayoutParams.FLAG_DIM_BEHIND;
   layoutParams.dimAmount = 0.6f; // 투명도 0 ~ 1
   getWindow().setAttributes(layoutParams);
 
   setContentView(R.layout.activity_marry_popup);
}
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[Stereo Vision] 스테레오 매칭 Computer/Notion 2017. 5. 2. 16:38

◎ 스테레오 매칭

○ 서로 다른 시점의 두 장의 이미지로 부터 거리 정보를 추출.

○ 양쪽 이미지 사이의 대응되는 점이 차이나는 정도를 통해 거리 정보를 얻을 수 있음.


13SCwiths7         13SCwiths6



◎ 에피폴라 제약조건 (epipolar constraint)

○ 매칭 시간 감소.

○ 2d 이미지 대상의 검색을 1d 라인상의 검색으로 간소화.



◎ 매칭 (Matching)

○ 이미지 레티피케이션 (Image Rectification)

○ 에피폴라 라인을 따라 매칭


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[Android] 피파온라인 선수 검색 예제 Computer/Coding 2017. 4. 12. 08:32

잘 쓰던 피파온라인 정보 앱들이 개발자분들의 개인 사정으로 업데이트가 끊기면서


에라.. 없으면 내가 만들어 써야겠다 다짐하고 잠깐 작업을 했더니 새로운 앱이 나와 처박아버렸다.


혹시 필요하신분은 가져다 쓰시길..



위 캡쳐는 실행 화면.


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public class MainActivity extends AppCompatActivity {
 
    private String htmlPageUrl = "http://fifaonline3.nexon.com/datacenter/player/list.aspx?strpynm=";
    private String search;
    private TextView textviewHtmlDocument;
    private String htmlContentInStringFormat;
    private String searchResult01 = "", searchResult02 = "", searchResult03 = "", searchResult04 = "", searchResult05 = "", searchResult06 = "", searchResult07 = "", searchResult08 = "", searchResult09 = "", searchResult10 = "", searchResult11 = "";
    final ArrayList<String> items = new ArrayList<String>() ;
 
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
 
        final ArrayAdapter adapter = new ArrayAdapter(this, android.R.layout.simple_list_item_1, items);
        final ListView listview = (ListView) findViewById(R.id.listView) ;
        listview.setAdapter(adapter) ;
 
        textviewHtmlDocument = (TextView)findViewById(R.id.textView);
        textviewHtmlDocument.setMovementMethod(new ScrollingMovementMethod());
 
        Button htmlTitleButton = (Button)findViewById(R.id.button);
        final EditText editText=(EditText)findViewById(R.id.editText);
        htmlTitleButton.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                String playername = editText.getText().toString();
                search = htmlPageUrl + playername;
                JsoupAsyncTask jsoupAsyncTask = new JsoupAsyncTask();
                jsoupAsyncTask.execute();
                try {Thread.sleep(3000);} catch (InterruptedException e) { }
                adapter.notifyDataSetChanged();
            }
        });
    }
 
    private class JsoupAsyncTask extends AsyncTask<Void, Void, Void> {
 
        @Override
        protected void onPreExecute() {
            super.onPreExecute();
        }
 
        @Override
        protected Void doInBackground(Void... params) {
            try {
                Document doc = Jsoup.connect(search).get();
                Elements links = doc.select(".name");
 
                for (Element link : links) {
                    htmlContentInStringFormat += (link.attr("abs:href") + "("+link.text().trim() + ")\n");
 
                    Elements linkelements = link.getElementsByTag("td");
                    int elesize = linkelements.size();
 
                }
 
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return null;
        }
 
        @Override
        protected void onPostExecute(Void result) {
            textviewHtmlDocument.setText("검색결과");
            items.clear();
            textviewHtmlDocument.setText(htmlContentInStringFormat);
        }
    }
 
}
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<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
    android:id="@+id/activity_main"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent"
    android:paddingBottom="@dimen/activity_vertical_margin"
    android:paddingLeft="@dimen/activity_horizontal_margin"
    android:paddingRight="@dimen/activity_horizontal_margin"
    android:paddingTop="@dimen/activity_vertical_margin"
    tools:context="com.example.vrlab.fifa3simulation.MainActivity">
 
    <Button
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:text="Search"
        android:id="@+id/button"
        android:layout_alignParentTop="true"
        android:layout_alignParentEnd="true" />
 
    <EditText
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:inputType="textPersonName"
        android:text=""
        android:ems="10"
        android:layout_alignBottom="@+id/button"
        android:layout_alignParentStart="true"
        android:id="@+id/editText"
        android:layout_toStartOf="@+id/button" />
 
    <TextView
        android:text="TextView"
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:layout_below="@+id/editText"
        android:layout_centerHorizontal="true"
        android:id="@+id/textView" />
 
    <ListView
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="match_parent"
        android:id="@+id/listView"
        android:layout_centerHorizontal="true"
        android:layout_below="@+id/textView" />
 
</RelativeLayout>
 
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◎ 개발환경

○ JSP, CSS, mysql

○ 소스코드 : https://github.com/IkHyunJo/tennis



◎ 구현결과

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import processing.video.*;
 
int stat;
int btn = 0;
int btn2 = 0;
int btn3 = 0;
float nbsum = 0;
float pbsum = 0;
float nbsum2 = 0;
float pbsum2 = 0;
float nbsum3 = 0;
float pbsum3 = 0;
 
ParticleSystem ps;
Capture video;
PImage img, dback;
double sum4;
 
void setup() {
  size(600, 480);
  video = new Capture(this, 640, 480, 30);
  video.start();
 
  img = createImage(640, 480, RGB);
  dback = createImage(640, 480, GRAY);
  background(0);
  
  ps = new ParticleSystem(new PVector(width/2, -1500));
}
 
 
void draw() {
  if(video.available()){
    video.read();
  }
 
  video.loadPixels();
  img.loadPixels();
  for(int x = 50; x < 630; x++){
    for(int y = 0; y < 480; y++){
      img.pixels[y*img.width +(640-x)] = video.pixels[y*img.width + x];
    }
  }
  img.filter(GRAY);
  checkInterection2();
  dithering();
  checkInterection();
  if(btn == 1){
    ps.addParticle();
    ps.run();
  }
  
  image(img, 0, 480);
  //rect(300, 0, 20, 20);
}
 
void checkInterection(){
  img.loadPixels();
  nbsum = 0;
  for(int dx = 0; dx < 20; dx++){
    for(int dy = 0; dy < 20; dy++){
      nbsum = nbsum + brightness(img.pixels[(dy)*img.width + (500+dx)]);
    }
  }
 
  if(abs(nbsum - pbsum) > 6000){
    if(btn == 0){btn = 1;}
    else if(btn == 1){btn = 0;}
  }
  //text("brightness difference : " + abs(nbsum - pbsum), 10, 480);
  
  pbsum = nbsum;
}
 
void checkInterection2(){
  img.loadPixels();
  nbsum2 = 0;
  for(int dx = 0; dx < 20; dx++){
    for(int dy = 0; dy < 20; dy++){
      nbsum2 = nbsum2 + brightness(img.pixels[(dy)*img.width + (100+dx)]);
    }
  }
  
  if(abs(nbsum2 - pbsum2) > 10000){
    if(btn2 == 0){if(btn3==1){btn2 = 2;}else{btn2 = 1;}}
    else if(btn2 == 1){btn2 = 2;}
    else if(btn2 == 2){btn2 = 3;}
    else if(btn2 == 3){btn2 = 4;}
    else if(btn2 == 4){btn2 = 0;}
  }
  //text("brightness difference : " + abs(nbsum2 - pbsum2), 10, 480);
  
  pbsum2 = nbsum2;
}
 
void backbtn(){
  img.loadPixels();
  nbsum3 = 0;
  for(int dx = 0; dx < 20; dx++){
    for(int dy = 0; dy < 20; dy++){
      nbsum3 = nbsum3 + brightness(img.pixels[(dy)*img.width + (500+dx)]);
    }
  }
  
  if(abs(nbsum3 - pbsum3) > 10000){
    if(btn3 == 0){btn3 = 1;}
    else if(btn3 == 1){btn3 = 2;}
    else if(btn3 == 2){btn3 = 3;}
    else if(btn3 == 3){btn3 = 4;}
    else if(btn3 == 4){btn3 = 0;}
  }
  text("brightness difference : " + abs(nbsum3 - pbsum3), 10, 480);
  
  pbsum3 = nbsum3;
}
 
 
void dithering(){
  stat = 1;
  
  img.loadPixels();
  if(btn2 == 0){background(0);}
  else if(btn2 == 1){background(#25DBD6);}
  else if(btn2 == 2){background(#0130F7);}
  else if(btn2 == 3){background(#C03A1A);}
  else if(btn2 == 4){background(#8A3C86);}
  for(int x = 5; x < 635; x+=10){
    for(int y = 5; y < 475; y+=10){
      sum4 = 0;
      for(int a = -5; a<5; a++){
        for(int b = -5; b<5; b++){
          sum4 = sum4 + brightness(img.pixels[(y+b)*img.width + (x+a)]);
        }
      }     
 
      if (sum4 > 25000){
        ellipse(x, y, 10, 10);
        noStroke();
      }else if ((20000<sum4)&&(sum4<25000)){
        ellipse(x, y, 8, 8);
        noStroke();
      }else if ((15000<sum4)&&(sum4<20000)){
        ellipse(x, y, 6, 6);
        noStroke();
      }else if ((10000<sum4)&&(sum4<15000)){
        ellipse(x, y, 4, 4);
        noStroke();
      }else if ((5000<sum4)&&(sum4<10000)){
        ellipse(x, y, 2, 2);
        noStroke();
      }
      if(btn2 == 0){
        int crand = int(random(1,4));
        if (crand == 1){fill(#DA2429);}
        else if (crand == 2){fill(#FECF08);}
        else if (crand == 3){fill(#3FC5E5);}
        else if (crand == 4){fill(#75C379);}
      }
      else if(btn2 == 1){fill(#DA2429);}
      else if(btn2 == 2){fill(#FECF08);}
      else if(btn2 == 3){fill(#3FC5E5);}
      else if(btn2 == 4){fill(#75C379);}
    }
  }
}
 
 
class ParticleSystem {
  ArrayList<Particle> particles;
  PVector origin;
 
  ParticleSystem(PVector position) {
    origin = position.copy();
    particles = new ArrayList<Particle>();
  }
 
  void addParticle() {
    particles.add(new Particle(origin));
  }
 
  void run() {
    for (int i = particles.size()-1; i >= 0; i--) {
      Particle p = particles.get(i);
      p.run();
      if (p.isDead()) {
        particles.remove(i);
      }
    }
  }
}
 
class Particle {
  PVector position;
  PVector velocity;
  PVector acceleration;
  float lifespan;
 
  Particle(PVector l) {
    acceleration = new PVector(0, 0.05);
    velocity = new PVector(random(-1, 1), random(-2, 0));
    position = l.copy();
    lifespan = 255.0;
  }
 
  void run() {
    update();
    display();
  }
 
  void update() {
    velocity.add(acceleration);
    position.add(velocity);
    lifespan -= 0.4;
  }
 
  void display() {
    //stroke(255, lifespan);
    noStroke();
    int crand = int(random(1,4));
    if (crand == 1){fill(#DA2429, lifespan);}
    else if (crand == 2){fill(#FECF08, lifespan);}
    else if (crand == 3){fill(#3FC5E5, lifespan);}
    else if (crand == 4){fill(#75C379, lifespan);}
    //fill(#854845, lifespan); //change color
    int rands = int(random(8,20));
    ellipse(position.x, position.y, rands, rands);
  }
 
  boolean isDead() {
    if (lifespan < 0.0) {
      return true;
    } else {
      return false;
    }
  }
}
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<실행 영상>

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[opencv] Simple lane detection  (0) 2017.03.30
[opencv] Line matching  (0) 2017.03.30
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[opencv] Simple lane detection Computer/Coding 2017. 3. 30. 14:35
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#include <opencv\cv.h>
#include <opencv\highgui.h>
#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
 
using namespace cv;
using namespace std;
 
Mat grad, src;
Mat edges(600, 800, CV_8UC1);
char name[100];
 
void main()
 
{
    int gg = 0;
    while (1){
        sprintf(name, "Testvideo/testvideo1/Left_%d.bmp", gg);
        Mat src = imread(name, 1);
        if (!src.data) break; // src 이미지 데이터가없으면 종료
 
        edges = Scalar(0);
        
        //소벨 필터
        Mat src_gray;
        Mat abs_grad_x, abs_grad_y;
        int scale = 1;
        int delta = 0;
        int ddepth = CV_16S;
 
        //이미지 로딩
        GaussianBlur(src, src, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);
        cvtColor(src, src_gray, CV_RGB2GRAY);
 
        Mat grad_x, grad_y;
 
        /// Gradient X
        Sobel(src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
        convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
 
        /// Gradient Y
        Sobel(src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
        convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);
 
        addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad);
        
        //오른쪽 엣지 찾기
        vector<Point2i> rPoints;
        for (int y = 430; y < grad.rows; y = y + 5)
        {
            bool i = false;
            uchar* data = grad.ptr<uchar>(y);
            for (int x = 300; x < grad.cols; x++) {
                if (data[x] > 100 && i == false)
                {
                    rectangle(edges, Point(x, y), Point(x - 2, y - 2), Scalar(255, 0, 0), 2);
                    rPoints.push_back(Point(x, y));
                    i = true;
                }
            }
        }
        //왼쪽 엣지 찾기
        vector<Point2i> lPoints;
        for (int y = 380; y < grad.rows; y = y + 5)
        {
            bool i = false;
            uchar* data = grad.ptr<uchar>(y);
            for (int x = 300; x > 0; x--) {
                if (data[x] > 100 && i == false)
                {
                    rectangle(edges, Point(x, y), Point(x - 2, y - 2), Scalar(255, 0, 0), 2);
                    lPoints.push_back(Point(x, y));
                    i = true;
                }
            }
        }
 
        
        // 라인 찾기
        vector<Vec2f> lines;
        HoughLines(edges, lines, 1, CV_PI / 180, 150, 0, 0);
        int r, l;
        l = 0, r = 0;
        // 라인 그리기
        for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
        {
            float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];
            Point pt1, pt2;
            double a = cos(theta), b = sin(theta);
 
            if ((a / b) < 0)
            {
                r = i;
            }
            else
            {
                l = i;
                cout << l << endl;
            }
        }
        
        
        float rho = lines[r][0], theta = lines[r][1];
        Point pt1, pt2;
        double a = cos(theta), b = sin(theta);
        double x0 = a*rho, y0 = b*rho;
        pt1.x = cvRound(x0 + 1000 * (-b));
        pt1.y = cvRound(y0 + 1000 * (a));
        pt2.x = cvRound(x0 - 1000 * (-b));
        pt2.y = cvRound(y0 - 1000 * (a));
        
        float rho2 = lines[l][0], theta2 = lines[l][1];
        Point pt3, pt4;
        double a2 = cos(theta2), b2 = sin(theta2);
        double x02 = a2*rho2, y02 = b2*rho2;
        pt3.x = cvRound(x02 + 1000 * (-b2));
        pt3.y = cvRound(y02 + 1000 * (a2));
        pt4.x = cvRound(x02 - 1000 * (-b2));
        pt4.y = cvRound(y02 - 1000 * (a2));
        
        double t;
        double s;
 
        double under = (pt4.y - pt3.y)*(pt2.x - pt1.x) - (pt4.x - pt3.x)*(pt2.y - pt1.y);
 
        double _t = (pt4.x - pt3.x)*(pt1.y - pt3.y) - (pt4.y - pt3.y)*(pt1.x - pt3.x);
        double _s = (pt2.x - pt1.x)*(pt1.y - pt3.y) - (pt4.y - pt1.y)*(pt1.x - pt3.x);
 
 
 
        t = _t / under;
        s = _s / under;
 
 
        double cx = pt1.x + t * (double)(pt2.x - pt1.x);
        double cy = pt1.y + t * (double)(pt2.y - pt1.y);
        Point cp;
        cp.x = cx, cp.y = cy;
 
        line(src, pt2, cp, Scalar(0, 0, 255), 3, CV_AA);
        line(src, pt3, cp, Scalar(0, 0, 255), 3, CV_AA);
        rectangle(src, Point(cx, cy), Point(cx - 4, cy - 4), Scalar(255, 0, 0), 4);
        
 
 
        cv::namedWindow("Detected Lines with Hough");
        cv::imshow("Detected Lines with Hough", src);
 
        gg++;
        waitKey(1);
    }
    
}
cs



<구현 결과 영상>


<구현 과정>

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[opencv] Line matching Computer/Coding 2017. 3. 30. 13:46


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#include <opencv2/line_descriptor.hpp>
 
#include "opencv2/core/utility.hpp"
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/features2d.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
 
#include <iostream>
 
using namespace cv;
 
static const char* keys =
{ "{@image_path1 | | Image path 1 }"
        "{@image_path2 | | Image path 2 }" };
 
static void help()
{
  std::cout << "\nThis example shows the functionalities of lines extraction " << "and descriptors computation furnished by BinaryDescriptor class\n"
                << "Please, run this sample using a command in the form\n" << "./example_line_descriptor_compute_descriptors <path_to_input_image 1>"
                << "<path_to_input_image 2>" << std::endl;
 
}
 
int main( int argc, char** argv )
{
  /* get parameters from comand line */
  CommandLineParser parser( argc, argv, keys );
  String image_path1 = parser.get<String>( 0 );
  String image_path2 = parser.get<String>( 1 );
 
  if( image_path1.empty() || image_path2.empty() )
  {
        help();
        return -1;
  }
 
  /* load image */
  cv::Mat imageMat1 = imread( image_path1, 1 );
  cv::Mat imageMat2 = imread( image_path2, 1 );
 
  waitKey();
  if( imageMat1.data == NULL || imageMat2.data == NULL )
  {
        std::cout << "Error, images could not be loaded. Please, check their path" << std::endl;
  }
 
  /* create binary masks */
  cv::Mat mask1 = Mat::ones( imageMat1.size(), CV_8UC1 );
  cv::Mat mask2 = Mat::ones( imageMat2.size(), CV_8UC1 );
 
  /* create a pointer to a BinaryDescriptor object with default parameters */
  Ptr<BinaryDescriptor> bd = BinaryDescriptor::createBinaryDescriptor();
 
  /* compute lines */
  std::vector<KeyLine> keylines1, keylines2;
  bd->detect( imageMat1, keylines1, mask1 );
  bd->detect( imageMat2, keylines2, mask2 );
 
  /* compute descriptors */
  cv::Mat descr1, descr2;
  bd->compute( imageMat1, keylines1, descr1 );
  bd->compute( imageMat2, keylines2, descr2 );
 
  /* create a BinaryDescriptorMatcher object */
  Ptr<BinaryDescriptorMatcher> bdm = BinaryDescriptorMatcher::createBinaryDescriptorMatcher();
 
  /* require match */
  std::vector<DMatch> matches;
  bdm->match( descr1, descr2, matches );
 
  /* plot matches */
  cv::Mat outImg;
  std::vector<char> mask( matches.size(), 1 );
  drawLineMatches( imageMat1, keylines1, imageMat2, keylines2, matches, outImg, Scalar::all( -1 ), Scalar::all( -1 ), mask,
                       DrawLinesMatchesFlags::DEFAULT );
 
  imshow( "Matches", outImg );
  waitKey();
}
cs

<출처 : http://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/line_descriptor/doc/tutorial.html>


이미지1에서 세그먼트된 각각의 라인들에 대한 best match를 이미지2에서 한개씩 찾는다.


opencv에서는 LBD descriptor을 binary descriptor로 바꾸어 매칭을 실시한다.



이 외에 radius match나 knn match를 이용하려면 아래와 같이 수정하면 된다.

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/* prepare a structure to host matches */
std::vector<std::vector<DMatch> > matches;
 
/* require knn match */
bdm->knnMatch( descr1, descr2, matches, 6 );
 
/* prepare a structure to host matches */
std::vector<std::vector<DMatch> > matches;
 
/* compute matches */
bdm->radiusMatch( queries, matches, 30 );
cs
<출처 : http://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/line_descriptor/doc/tutorial.html>

하지만 'matches' 벡터가 2d 벡터로 바뀌므로 image plot 부분의 코드 또한 수정이 필요하다.


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std::vector<char> mask( vsize, 1 );
  for(int i = 0; i < matches.size(); i++){
    drawLineMatches( imageMat1, keylines1, imageMat2, keylines2, matches[i], outImg, 
    Scalar::all( -1 ), Scalar::all( -1 ), mask, DrawLinesMatchesFlags::DEFAULT );
  }
cs

위의 코드와 같이 match의 사이즈만큼 반복시켜주면 끝!


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[Line feature descriptor] LBD descriptor Computer/Notion 2017. 3. 29. 23:43

◎ 라인 매칭이 필요한 이유

○ 기존의 매칭 방법의 대부분은 local points 혹은 region feature 기반.


○ 이러한 매칭 방법들은 텍스쳐가 낮은 장면에서 성능이 떨어지는 경향이 있음.

○ 하지만 이러한 장면들도 충분한 Line feature들을 포함 할 수 있음.



◎ 라인 매칭을 위한 3가지 방법

○ 각각의 Line에 대한 개별적인 매칭.

○ Line segment들의 그룹에 대한 매칭.

- 해당 방법의 경우는 대부분 작은 베이스라인을 가지는 스테레오 이미지 쌍을 위한 경우.

- 더 넓은 범위의 조건에서의 성능은 충분히 검증되지 않음.

○ Point correspondences를 이용한 라인 매칭.

- 텍스쳐가 낮은, 충분한 point feature가 없는 씬에서의 매칭을 위한 연구를 진행하므로 해당사항 없음.



◎ Line detection for LBD

○ Scale space에서 라인을 검출.

○ 원본 이미지는 옥타브 이미지 세트를 생성하기 위해 다운샘플링.

○ 원본이미지의 동일한 영역에서 모든 옥타브에서 검출된 라인들만 LineVec로 이용.



◎ Line Support Region 설정

○ Descriptor은 line support region (LSR)을 기반으로 계산됨.

○ LSR은 여러개의 band로 구성되며 band의 두께는 균일, 길이는 라인 세그먼트와 동일하며 평행함.



◎ LBD의 구조

○ LBD는 단순한 BD(band descriptor)의 나열로 구성.


View the MathML source


○ BD(band descriptor)의 구조.

View the MathML sourceView the MathML source


○ BDBj로 부터 구한 평균 벡터 Mj와 표준 편차 벡터 Sj를 이용하여 LBD 구성.


View the MathML source





☞ Reference

- An efficient and robust line segment matching approach based on LBD descriptor and pairwise geometric consistency.

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