課題
1.サリー大学語学研修のプレゼン作成
2.先週に引き続きARM向けにopencvが使えるように環境設定
10/26
1.7割程度完成。今日、明日で終わらせる予定
2.進捗なし
10/27
1.終了、発表練習をした。
2.arm向けに開発されたopencvのビルドをしようとしているがうまくいかない。
10/28
1.リハーサルをした。
2.前日同様の作業をしている。どうも複数ファイルの参照がうまくいっていないみたいだ。
10/29
1.本番
2.パスがうまく通っていないのかもしれない。相対パスをうまく設定するとうまく参照できるのではないかと思い、調査中。
10/30
2.ARM向けopencvのビルドが完了。また、raspberry pi上でもopencvを用いたサンプルプログラムの動作確認も完了。
今週の目標
visual studioで開発していた測定システムをQtで動かす
10/26
1. 画像を読み込んで表示はさせることが出来たが、サイズが調節できなかった。一度Opencvの型で画像を読み込んで、サイズを調節しようと考えたが、IplImageからQImageに変換する部分が上手くいっていない。
10/27
1. サイトから変換用のソースコードを引っ張ってきて実行させてみたが、上手くいかなかった。そこで、デバックしようとしたが、Qtのデバッガーを設定できていなかった。Qtでデバッグをするためには、windowsのデバッグツールをダウンロードする必要がある。
10/28
サリー大学の発表の準備をした
10/29
1.windowsのデバックツールをダウンロードしてみたが、先に入れているvisual studioと干渉してダウンロードできなかった。いくつかのvisual studioのツールをuninstallしてから再度ダウンロードを試し中
10/30
1. ダウンロードが完了したので、Qtでデバッガーの設定をしてみると上手く言った。デバッグしてみると、画像の読み込み時に上手く読み込めていないことが分かった。Qtではそのプロジェクト直下に画像データを置いても、相対パスで読み込むことが出来ないことがわかった。パスを設定しなおして動かすと上手く言った。
10/31
1. 車両のヘッドライトの光を抽出するプログラムを動かしてみると、なぜか上手くいかなかった。色々デバッグしてみると、visual studioでの画像ファイルの画素の操作とQtでの画素の操作に違いがあると思われる。メモリの格納方法に違いがあるのか、画素の操作でmask処理を行うと、画像自体の結果は同じになるが、その後の画素への操作を行うとQtの方では上手くいかなくなる。
11/1
・資料を読み理解を深める
・英文購読を進める
10/26 グラフカットについて学んだ
英文購読をした
10/27 レベルセット法について学んだ
10/28 画像の平滑化について学んだ
10/29 プログラムを組んだ
10/30 進捗なし
課題：画像処理の基礎と方法について勉強する
10/26 opencvのサンプルコードを試した
道路標識の認識・計測方法について調べた
10/27 認識・計測方法について調べた
10/28 Watershedアルゴリズムによる画像の領域分割 の内容について調べて勉強した
10/29 エッジの検出、コーナーの検出、ハフ変換による円検出の内容について調べて勉強した
10/30 Hough変換による円検出の内容について調べて勉強した
Active Appearance Modelについて調べて勉強した
課題：動画の移動度のヒストグラムを描画する。研究の背景、動画仕分け基準について再考する。
10/26:ヒストグラムの描画を試みた。
10/27:動画に対してヒストグラムを描画した。情報セキュリティーについて学んだ。
10/28:進捗なし
10/29:プログラムの動作を見直した。ICIAEのホームページに目を通した。
10/30:論文を読んだ。
課題：英文読解を進める。システムの分類基準などを考える。
10/19:英文読解を進めた。
10/20:英文読解を進めた。
10/21:英文読解を進めた。
10:22:英文を読み終えた。
10/23:ヒストグラム描画を試みた。
今週の目標
開発環境を整える(QtかWindowsか)
10/19
1. Qtによるクロスコンパイルの環境設定用のツールがLinux用のものが多く、macではうまくいかない。ほかにもVisual StudioのViusal GDBを用いたクロスコンパイルや、Windows10で新しく出たWindows10 IoT CoreをRaspberry Piにインストールする方法などがあるが、どれも問題がある。
10/20
1. ゼミで発表を行った。結果、Cross Compileの環境を作る必要がないことが判明した。Raspberry piでQt creatorをインストールしてRaspberry pi側で開発する方法をとる。
10/21
1. Qt CreatorをRaspberry piにインストールしようと試みたが、上手くいかなかった。Raspberry pi用に提供されているQtのインストーラがQt4にしか対応しておらず、Raspberry piにインストールしてあるQtがQt5だったためだと思われる。GitからQt Creatorのバイナリーをダウンロードしてインストールしようとしたが、これも上手くいかなかった。バイナリーをコンパイルするために必要がものが足りないと思われる。
そこで、windows側にQt Creatorをダウンロードして、GUIなども調節したプロジェクトを作り、Raspberry piに共有サーバーで送り、Raspberry pi側ではコンパイルのみを行う方法をとった。Helloworldのサンプルプログラムを動かしてみたところ、上手くいったので、この方法をとっていこうと思う。
10/22
ハードゼミの課題を行った
10/23
1. WindowsのQt CreatorにOpencvのパスを通して、プログラムを作成し、Raspberry piでコンパイルすることに成功した。Raspberry pi上でコンパイルする際に、パスを修正する必要があるが、割と簡単に行うことが出来た。ただ,
Raspberry piでQtのプログラムを実行すると、終了することが出来ない問題がある。
10/24
1. QtのGUI画面に、Closeボタンを作成して、コード上に停止用のプログラムを書いてみた。また、Opencvで取り込んだ画像をQt用の画像ライブラリーであるQImageに変換しなおして、QtのGUI画面に貼り付けることも出来た。
10/25
課題
画像処理の勉強
英文購読
10/19 英文購読
10/20 英文購読
10/21 画像処理の勉強
10/22 英文購読
10/23 画像処理の勉強
課題
1.ARM向けにopencvが使えるように環境設定
2.raspberry pi上での動作確認
10/19
1.先週に引き続き
サイト を参考に環境設定中。しかしあまりうまくいっていない。lib及びdllファイルの作成方法で足踏みしている。
2.進捗なし
10/20
1.昨日と同様で
Create bin directory and cd to it
という部分での作業がわからず止まっている
2.進捗なし
研究資料を読む
10/19 進捗なし
10/20 資料を読んだ
10/21 英文購読をした
10/22 PSoCをした
10/23 openCVの学習、英文購読をした
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