OpenCV-Python Bağlayıcıları Nasıl Çalışır?

Hedefler

• OpenCV-Python bağlayıcılarının nasıl oluşturulduğunu öğreneceğiz
• Yeni OpenCV modüllerinin Python’a nasıl genişletileceğini göreceğiz

OpenCV-Python Bağlayıcıları Nasıl Oluşturulur?

OpenCV’de tüm algoritmalar C++ ile uygulanır. Ancak bu algoritmalar Python, Java gibi farklı dillerden kullanılabilir. Bunu mümkün kılan bağlayıcı üreteçleridir (bindings generators). Bu üreteçler C++ ile Python arasında bir köprü oluşturarak kullanıcıların Python’dan C++ fonksiyonlarını çağırmasına olanak tanır.

OpenCV, tüm fonksiyonlar için sarmalayıcı (wrapper) fonksiyonları manuel olarak yazmak yerine bunu daha akıllıca yapar: modules/python/src2/ altındaki Python betikleri aracılığıyla C++ başlıklarından otomatik olarak üretir.

Sürecin Adımları

1. modules/python/CMakeFiles.txt — Python’a genişletilecek modülleri kontrol eden CMake betiğidir. Tüm modülleri otomatik olarak kontrol eder ve başlık dosyalarını toplar.

2. modules/python/src2/gen2.py — Python bağlayıcı üreteci betiğidir. hdr_parser.py’yi çağırır.

3. modules/python/src2/hdr_parser.py — Başlık ayrıştırıcısıdır. Başlık dosyasını Python listelerine ayırır; her liste belirli bir fonksiyon, sınıf vb. hakkındaki tüm ayrıntıları içerir (fonksiyon adı, dönüş tipi, giriş argümanları, argüman tipleri vb.).

Başlık ayrıştırıcısı tüm fonksiyon ve sınıfları değil, yalnızca geliştiricinin Python’a aktarmak için işaretlediklerini ayrıştırır.

Yeni Modülleri Python’a Genişletme

Fonksiyon Genişletme: CV_EXPORTS_W

CV_EXPORTS_W void equalizeHist( InputArray src, OutputArray dst );

Başlık ayrıştırıcısı, InputArray, OutputArray gibi anahtar kelimelerden giriş ve çıkış argümanlarını anlayabilir.

Bazen C++‘ta referansla geçirilen parametreler giriş, çıkış veya her ikisi olarak kullanılabilir. CV_OUT ve CV_IN_OUT makroları bunu açıkça belirtir:

CV_EXPORTS_W void minEnclosingCircle( InputArray points,
                                     CV_OUT Point2f& center, CV_OUT float& radius );

Sınıf Genişletme: CV_EXPORTS_W ve CV_WRAP

Büyük sınıflar için CV_EXPORTS_W kullanılır. Sınıf yöntemlerini genişletmek için CV_WRAP, sınıf alanları için CV_PROP kullanılır:

class CV_EXPORTS_W CLAHE : public Algorithm
{
public:
    CV_WRAP virtual void apply(InputArray src, OutputArray dst) = 0;

    CV_WRAP virtual void setClipLimit(double clipLimit) = 0;
    CV_WRAP virtual double getClipLimit() const = 0;
};

Aşırı Yüklenmiş Fonksiyonlar: CV_EXPORTS_AS

Aşırı yüklenmiş fonksiyonlar yeni isimlerle genişletilir:

CV_EXPORTS_W void integral( InputArray src, OutputArray sum, int sdepth = -1 );

CV_EXPORTS_AS(integral2) void integral( InputArray src, OutputArray sum,
                                        OutputArray sqsum, int sdepth = -1, int sqdepth = -1 );

CV_EXPORTS_AS(integral3) void integral( InputArray src, OutputArray sum,
                                        OutputArray sqsum, OutputArray tilted,
                                        int sdepth = -1, int sqdepth = -1 );

Küçük Struct’lar: CV_EXPORTS_W_SIMPLE

KeyPoint, DMatch gibi küçük struct’lar CV_EXPORTS_W_SIMPLE ile genişletilir. Yöntemleri için CV_WRAP, alanları için CV_PROP_RW kullanılır:

class CV_EXPORTS_W_SIMPLE DMatch
{
public:
    CV_WRAP DMatch();
    CV_WRAP DMatch(int _queryIdx, int _trainIdx, float _distance);

    CV_PROP_RW int queryIdx;
    CV_PROP_RW int trainIdx;
    CV_PROP_RW int imgIdx;
    CV_PROP_RW float distance;
};

Python Sözlüğüne Dışa Aktarma: CV_EXPORTS_W_MAP

Bazı küçük struct’lar Python yerel sözlüğüne aktarılabilir. Moments() buna bir örnektir:

class CV_EXPORTS_W_MAP Moments
{
public:
    CV_PROP_RW double m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03;
    CV_PROP_RW double mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03;
    CV_PROP_RW double nu20, nu11, nu02, nu30, nu21, nu12, nu03;
};

Özet

Temel işlemler şu şekilde gerçekleşir: Python’dan res = equalizeHist(img1, img2) çağrıldığında iki numpy dizisi geçirilir. Bu numpy dizileri cv::Mat’a dönüştürülür, C++‘daki equalizeHist() fonksiyonu çağrılır ve sonuç tekrar numpy dizisine dönüştürülür. Bu sayede neredeyse tüm işlemler C++‘ta yapılır ve C++ ile benzer bir hız elde edilir.

Kaynak: OpenCV Python Tutorials — Orijinal Döküman