介绍如何为 OpenCV 程序搭建 MVC(模型-视图-控制器) 架构。

最近在读《OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook》,书中的第三章介绍了如何了在进行 OpenCV 开发时常用的几种设计模式,包括策略模式、单例模式,以及如何搭建 MVC(模型-视图-控制器)架构。内容精彩,让人受益良多。

是否应该在程序中应用设计模式,这一直以来都是一个饱受争议的话题。但这并非本文的讨论重点。笔者的观点是,如果你需要在程序开发中使用面向对象的思想,那就不得不应用设计模式进行设计和重构,以期让自己的程序更加合理。

应该说,OpenCV 和设计模式并没有什么必然的联系,在 OpenCV 程序中实现 MVC 也没有什么特别的魔法。但在这之前,我已经读完了被称为 Gang of Four 的《设计模式:可复用面向对象软件的基础》,感觉内容有点偏学术,不太好读。而通过 OpenCV 的实际案例来掌握几种设计模式,比起直接去阅读各种设计模式的定义要容易让人接受得多。

好东西当然要拿出来分享,所以我结合自己的理解,重新组织了这部分的内容 1 1本文源代码可以在 这里 找到。

什么是 MVC 架构

MVC 架构是一种将用户界面和内部逻辑清晰地分离的手段,它由三个部分构成: OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook图 1 OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook

  • 模型(Model) 保存着与应用相关的数据信息。模型保存着所有需要交给应用程序处理的数据。当产生新的数据时,模型就通知它的视图,而视图将与模型通信以展示这些新数据。
  • 视图(View) 与用户的界面对应。视图由多个不同的窗口元素组成,用于将数据展现给用户,并与用户交互。视图的一个作用是将用户的指令发送给控制器。当有可用的新数据时,视图将得到刷新,并展现新内容给用户。
  • 控制器(Controller) 是连接模型和视图的桥梁。控制器接收从视图发送过来的请求,并将之交付给相应的视图进行处理。当模型的状态发生变化时,控制器也会得到通知,并与视图通信以展示新信息。

下图显示了一个模型和三个视图(姑且可以把中间的线条当做控制器)。模型包含一些数据,视图通过电子表格、柱状图、饼图这些不同的方式来显示这些数据。数据在从模型到视图的过程中是由控制器来控制的,不同的控制器决定着不同的呈现方式。

MVC架构

下面将通过实际案例,一步步讲解搭建 MVC 架构的方法。

案例需求

现在我们需要编写一个程序 ColorDetector ,用于检测一幅图片中是否含有与目标颜色相近的颜色,并生成一幅和源图像一样大的二值图像,用白色填充这些像素所对应的位置,用黑色填充其他位置。如下图所示,左边的图像为源图像,中间的色块为待检测的目标颜色,右边的图像为最终得到的结果图。我们可以很明显的看出源图像中色调稍红的部分都变成了白色:

颜色检测算法

颜色检测算法的思路很简单:对图像做一次遍历,并计算每个像素的颜色与目标颜色的欧氏距离,下面给出一个未经重构的简单实现:

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/**
* detectColor - detect color with target
*
* @param image - the color to be detected
* @param target - the target color
* @param minDist - minimum distance
*
* @return the detected result
*/
cv::Mat detectColor(const cv::Mat &image,
const cv::Vec3b &target,
const int minDist = 100) {
// create a Mat container for storing result
cv::Mat result;
// same size as input image, but 1-channel
result.create(image.rows,
image.cols,
CV_8U);
// get the iterators
cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator it =
image.begin<cv::Vec3b>();
cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator itend =
image.end<cv::Vec3b>();
cv::Mat_<uchar>::iterator itout =
result.begin<uchar>();
// for each pixel
for ( ; it!=itend; ++it, ++itout) {
// process each pixel
// compute distance from target color
if (getDistance(*it, target) < minDist) {
*itout = 255;
} else {
*itout = 0;
}
} // end of pixel precessing
return result;
}

编写模型(Model)

对于图像处理程序,模型是若干个算法模块的组合,所有这些算法模块都是模型的一部分。这些模块往往采取 策略(Strategy)模式 来实现。 Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software图 2 Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software GoF 将策略模式定义为:

Define a family of algorithms, encapsulate each one, and make them interchangeable. Strategy lets the algorithm vary independently from clients that use it.

GoF

策略模式的目标是将一个算法封装成类。应用这种模式后,我们可以很方便的将一个算法替换成另一个算法,或将几个算法串起来以形成一个更加复杂的流程。另外,通过只暴露程序接口而隐藏算法实现细节,应用该模式可以很有效的降低算法的使用难度。

下面使用策略模式,将原始的 detectColor() 函数封装成类:

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class ColorDetector
{
public:
// empty constructor
ColorDetector() : minDist(100) {
// default parameter initialization here
target[0] = target[1] = target[2] = 0;
}
// Set the color distance threshold.
void setColorDistanceThreshold(int distance);
// Get the color distance threshold.
int getColorDistanceThreshold() const;
// Set the target color.
void setTargetColor(unsigned char red,
unsigned char green,
unsigned char blue);
// Get the target color.
const cv::Vec3b getTargetColor();
// Core process of color detect algorithm.
cv::Mat process(const cv::Mat &image);
private:
// minimum acceptable distance
int minDist;
// target color
cv::Vec3b target;
// image containing resulting binary map
cv::Mat result;
// Computes the distance from target color
int getDistance(const cv::Vec3b &color) const;
};
/**
* getDistance - Computes the distance from target color.
*
* @param color - the color to be compared to
* @param target - target color
*
* @return the Euclidean distance
*/
int ColorDetector::getDistance(const cv::Vec3b &color) const
{
return abs(color[0] - target[0]) +
abs(color[1] - target[1]) +
abs(color[2] - target[2]);
}
/**
* setColorDistanceThreshold - Set the color distance threshold.
*
* Threshold must be positive.
* otherwise distance threshold is set to 0.
*
* @param distance - threshold.
*/
void ColorDetector::setColorDistanceThreshold(int distance)
{
if (distance < 0)
distance = 0;
minDist = distance;
}
/**
* getColorDistanceThreshold - Get the color distance threshold.
*
* @return the color distance
*/
int ColorDetector::getColorDistanceThreshold() const
{
return minDist;
}
/**
* setTargetColor - Set the target color.
*
* @param red - value of red channel
* @param green - value of green channel
* @param blue - value of blue channel
*/
void ColorDetector::setTargetColor(unsigned char red,
unsigned char green,
unsigned char blue)
{
// BGR order
target[2] = red;
target[1] = green;
target[0] = blue;
}
/**
* getTargetColor - Get the target color.
*
* @return the target color
*/
const cv::Vec3b ColorDetector::getTargetColor()
{
return target;
}
/**
* process - Core process of color detect algorithm.
*
* @param image - image for detecting color
*
* @return - detect result
*/
cv::Mat ColorDetector::process(const cv::Mat &image) {
// re-allocate binary map if neccessary
// same size as input image, but 1-channel
result.create(image.rows, image.cols, CV_8U);
// get the iterators
cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator it =
image.begin<cv::Vec3b>();
cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator itend =
image.end<cv::Vec3b>();
cv::Mat_<uchar>::iterator itout =
result.begin<uchar>();
// for each pixel
for ( ; it!=itend; ++it, ++itout) {
// process each pixel
// compute distance from target color
if (getDistance(*it) < minDist) {
*itout = 255;
} else {
*itout = 0;
}
} // end of pixel precessing
return result;
}

其中:

  • process() 函数是核心的处理函数,和 detectColor() 函数作用相同;
  • setColorDistanceThreshold()getColorDistanceThreshold() 函数分别用于设置和获取颜色阈值,即 minDist ;
  • setTargetColor()getTargetColor() 函数分别用于设置和获取目标颜色;
  • getDistance() 函数用于计算两个颜色向量的欧氏距离。

至此,模型所需要用到的算法已经编写完成。我们可以写程序测试使用这个类:

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int main()
{
cv::Mat img = cv::imread("./lena.png");
if (!img.data) {
perror("Open file failed!");
return 1;
}
cv::namedWindow("image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cv::imshow("image", img);
ColorDetector *processor = new ColorDetector();
processor->setTargetColor(190, 80, 80);
cv::Mat result = processor->process(img);
cv::namedWindow("result", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cv::imshow("result", result);
char k;
while(1){
k = cv::waitKey(0);
if (k == 27)
break;
}
return 0;
}

通过这样的封装,原来对算法函数 detectColor() 的调用被抽象成了更加清晰可读的 ColorDetector 类,调用该算法只需要实例化该类,并调用 process() 函数,而具体的参数则可以通过一系列的 get 、set 函数来设置。这种接口风格可以被其他算法函数沿用,从而减少应用开发者的记忆负担,有利于提高可用性。

编写控制器(Controller)

编写 ColorDetectController 如下:

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class ColorDetectController {
private:
// pointer to the singleton
static ColorDetectController *singleton;
// the algorithm class
ColorDetector *cdetect;
// private constructor
ColorDetectController() {
// setting up the application
cdetect = new ColorDetector();
}
cv::Mat image; // The image to be processed
cv::Mat result; // The image result
public:
// Deletes processor objects created by the controller.
~ColorDetectController() {
delete cdetect;
}
// Gets access to Singleton instance
static ColorDetectController *getInstance() {
// Creates the instance at first call
if (singleton == 0)
singleton = new ColorDetectController;
return singleton;
}
// Release the singleton instance of this controller.
static void destroy() {
if (singleton != 0) {
delete singleton;
singleton = 0;
}
}
// Sets the color distance threshold
void setColorDistanceThreshold(int distance) {
cdetect->setColorDistanceThreshold(distance);
}
// Gets the color distance threshold
int getColorDistanceThreshold() const {
return cdetect->getColorDistanceThreshold();
}
// Sets the color to be detected
void setTargetColor(unsigned char red,
unsigned char green, unsigned char blue) {
cdetect->setTargetColor(red,green,blue);
}
// Gets the color to be detected
void getTargetColor(unsigned char &red,
unsigned char &green, unsigned char &blue) const {
cv::Vec3b color= cdetect->getTargetColor();
red= color[2];
green= color[1];
blue= color[0];
}
// Sets the input image. Reads it from file.
bool setInputImage(std::string filename) {
image = cv::imread(filename);
if (!image.data)
return false;
else
return true;
}
// Returns the current input image.
const cv::Mat getInputImage() const {
return image;
}
// Performs image processing.
void process() {
result = cdetect->process(image);
}
// Returns the image result from the latest processing
const cv::Mat getLastResult() const {
return result;
}
};

ColorDetectController 将起到一个连接模型和视图的作用。例如,当用户发送处理指令时,可以通过 ColorDetectController::getInstance()->process() 来执行处理操作。

实现 ColorDetectController 的过程中用到了 单例(Singleton)模式 ,让类自身负责保存它的唯一实例,用于确保该控制器类在任何时刻都只能有一个实例,并提供一个用于访问该实例的全局指针。GoF 对单例模式定义如下:

Ensure a class only has one instance, and provide a global point of access to it.

GoF

为什么建议控制器使用单例模式来设计呢?其实,像本文这么简单的例子,用不用单例模式都无所谓。然而,对于复杂的系统,可能有多个视图需要访问和使用同一个控制器,比如存在多个对话框以修改同个算法模块的参数,这个时候,单例模式就显得非常有用了——它可以保证这种唯一性和同一性。

上面的代码中:

  • 静态指针成员 *singleton 指向类本身的唯一实例;
  • 构造函数 ColorDetectController() 被设成了私有函数,因此不能供外部直接调用 2 2出于三法则,最好也将赋值操作符和复制构造函数定义为私有函数。
  • 公有函数 getInstance() 用于创建或获取该唯一实例的指针。调用该函数时, 如果该类已经被实例化过,则直接返回该实例。否则先创建该实例,然后将其返回3 3注意这种创建方式并非线程安全的。
  • 公有函数 destroy() 用于销毁该实例。由于该实例是动态创建的,当用户不需要用到它时,应该调用这个函数将它销毁。

编写视图(View)

完成模型和控制器的编写后,视图的编写就显得轻而易举了。我们可以设计如下的界面:

程序界面

这个界面包含了如下一些窗口元素:

  • “Open Image” 按钮,用于打开图像。点击它将执行 onOpen() 函数,该函数将调用 ColorDetectController 控制器的 setInputImage() 函数;
  • “Select Color”按钮,用于选择目标颜色。点击它将执行 onSelectColor() 函数,该函数将调用 ColorDetectController 控制器的 setTargetColor() 函数;
  • 竖直滑动选择块,用于选择最小距离阈值。滑动它后将执行 onSelectThreshold() 函数,该函数将调用 ColorDetectController 控制器的 setColorDistanceThreshold() 函数;
  • “Process”按钮,用于执行颜色检测。点击它将执行 onProcess() 函数,该函数将调用 ColorDetectController 控制器的 process() 函数;
  • “Output Image”按钮,用于输出图像。点击它将执行 onSave() 函数。

相关的代码如下:

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/**
* showImage - display an image on label
*
* @param image - image for displaying
*/
void MainWindow::showImage(cv::Mat image)
{
cv::Mat tmp;
QImage img;
if (image.channels() == 3) { // color image
cv::cvtColor(image, tmp, CV_BGR2RGB);
img = QImage((const unsigned char*)(tmp.data),
tmp.cols, tmp.rows, QImage::Format_RGB888);
} else if (image.channels() == 1) { // gray scale image
cv::cvtColor(image, tmp, CV_GRAY2RGB);
img = QImage((const unsigned char*)(tmp.data),
tmp.cols, tmp.rows, tmp.step, QImage::Format_RGB888);
}
// display on label
ui->imageLabel->setPixmap(QPixmap::fromImage(img));
ui->imageLabel->repaint();
}
/**
* onOpen() - open image
*
*/
void MainWindow::onOpen()
{
// Callback method of "Open" button.
QString fileName = QFileDialog::getOpenFileName(
this,
tr("Open Image"),
".",
tr("Image Files (
*.png *.jpg *.jpeg *.bmp)")
);
if(fileName.isEmpty()) {
return;
}
// change the cursor
QApplication::setOverrideCursor(Qt::WaitCursor);
// set and display the input image
ColorDetectController::getInstance()->setInputImage(
fileName.toStdString());
showImage(ColorDetectController::getInstance()->getInputImage());
// restore the cursor
QApplication::restoreOverrideCursor();
// get the file's standard location
curFile = QFileInfo(fileName).canonicalPath();
ui->processBtn->setEnabled(true);
ui->thresholdSlider->setEnabled(true);
ui->colorBtn->setEnabled(true);
ui->saveBtn->setEnabled(true);
}
/**
* onSelectColor() - select target color
*
*/
void MainWindow::onSelectColor()
{
QColor color = QColorDialog::getColor(Qt::green, this);
if (color.isValid()) {
ColorDetectController::getInstance()
->setTargetColor(color.red(),
color.green(),
color.blue()
);
}
}
/**
* onSelectThreshold - select threshold
*
*/
void MainWindow::onSelectThreshold()
{
ui->thresholdLabel->setText(tr("Color Distance Threshold: %1")
.arg(ui->thresholdSlider->value()));
ColorDetectController::getInstance()
->setColorDistanceThreshold(
ui->thresholdSlider->value());
}
/**
* saveImage - Save the file to a specified location
*
* @param fileName - the target location
*
* @return true if the file is successfully saved
*/
bool MainWindow::saveImage(const QString &fileName)
{
QFile file(fileName);
if (!file.open(QFile::WriteOnly)) {
QMessageBox::warning(this, tr("ImageViewer"),
tr("Enable to save %1: \n %2")
.arg(fileName).arg(file.errorString()));
return false;
}
// change the cursor
QApplication::setOverrideCursor(Qt::WaitCursor);
// save all the contents to file
cv::imwrite(fileName.toStdString(),
ColorDetectController::getInstance()->
getLastResult());
// restore the cursor
QApplication::restoreOverrideCursor();
return true;
}
/**
* onProcess - process image
*
*/
void MainWindow::onProcess()
{
ColorDetectController::getInstance()->process();
cv::Mat resulting =
ColorDetectController::getInstance()->getLastResult();
if (!resulting.empty())
showImage(resulting);
}
/**
* onSave - save the image
*
*/
void MainWindow::onSave()
{
QString fileName = QFileDialog::getSaveFileName(this,
tr("Save as"),
curFile);
if (!fileName.isEmpty())
saveImage(fileName);
}
/**
* onClose - destroy the instance
*
*/
void MainWindow::onClose()
{
ColorDetectController::getInstance()->destroy();
}

本文源代码

本文的源代码可以在 这里 找到。

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