Самый простой пример добавления дополнения OpenCV C++ к node.js

Question

Самый простой пример добавления дополнения OpenCV C++ к node.js

Так что в последнее время я попал в OpenCV с C++. Я собрал несколько библиотек и приложений, которые я хотел бы экспортировать в Nodejs, но я не могу понять это на всю жизнь.

Я попытался проверить, как он сделал это в этом репо ниже, но это было много, чтобы принять во внимание, тем более, что это мое первое дополнение. https://github.com/peterbraden/node-opencv/blob/master/binding.gyp

Я не против того, чтобы использовать NAN или N-API, я просто надеюсь на что-то простое и понятное, чтобы понять, что и где, и почему.

Вот простая функция OpenCV, которая просто открывает изображение, которое я пытаюсь использовать как дополнение к Node:

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>
#include <string>
using namespace cv;
using namespace std;

int ShowImage()
{
  String imageName("./image.png");
  Mat image;
  image = imread(imageName, IMREAD_COLOR);
  namedWindow("Display window", WINDOW_AUTOSIZE);
  imshow("Display window", image);
  waitKey(0);
}

5

c++ node.js opencv node.js-nan node.js-napi

Источник

user4135591 06 май '18 в 05:25

2 ответа

Решение

Я создал простой скрипт , который будет компилировать OpenCV 3.4 с opencv_contrib (просеять, SURF доступного) для статического связывания с Native абстракциями для Node.js .

      rm -rf 3rdparty/opencv
mkdir -p 3rdparty/opencv
rm -rf tmp
mkdir tmp
cd tmp
rm -rf opencv-master
rm -rf opencv_contrib-master
git clone --branch 3.4 --depth 1 https://github.com/opencv/opencv.git opencv-master
git clone --branch 3.4 --depth 1 https://github.com/opencv/opencv_contrib.git opencv_contrib-master
mkdir build
cd build
cmake \
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$(pwd)/../../3rdparty/opencv\@3.4" \
    -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF \
    -DENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=YES \
    -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-master/modules \
    ../opencv-master
cmake --build .
make install

Это поможет вам начать работу над проектом компьютерного зрения. Кстати, алгоритм SIFT больше не требует лицензии на использование, так как его патента срок действияистек 2020-03-06

      {
    "targets": [
    {
        "target_name": "addon",
        "cflags": [
            "-std=c++11",
            "-stdlib=libc++"
        ],
        "cflags_cc!": [
            "-fno-rtti",
            "-fno-exceptions"
        ],
        "xcode_settings": {
            "GCC_ENABLE_CPP_RTTI": "YES",
            "GCC_ENABLE_CPP_EXCEPTIONS": "YES",
        },
        "include_dirs": [
            "../../3rdparty/opencv/@3.4/include",
            "<!(node -e \"require('nan')\")"
        ],
        'libraries': [
            "<!@(node utils/find-libs.js)",
            "-framework OpenCL"
        ],
        "sources": [
            "./src/main.cc",
            "./src/lib/MainAddon.cc"
        ],
    }
  ]
}

Полный исходный код достаточно велик, поэтому он опубликован в этом репозитории GitHub.

0

Источник

user7388307 03 авг '21 в 21:51

Другие вопросы по тегам c++ node.js opencv node.js-nan node.js-napi

user2101265 26 июл '18 в 21:56 2018-07-26 21:56 · Accepted Answer · 2018-07-26 21:56

Есть три основных файла, которые вам понадобятся.

binding.gyp
module.cpp
index.js

binding.gyp

Для меня самым сложным было выяснить, как включить openCV в проект. Я не знаю, правильно ли это или нет, но я посмотрел на файл binding.gyp как на файл make в типичном проекте C++. Имея это в виду, вот как выглядит мой файл binding.gyp.

{
    "targets": [{
        "target_name": "module",
    'include_dirs': [
        '.',
        '/user/local/lib',
    ],
    'cflags': [
        '-std=c++11',
    ],
    'link_settings': {
        'libraries': [
            '-L/user/local/lib', 
             '-lopencv_core', 
             '-lopencv_imgproc', 
             '-lopencv_highgui'
        ],
    },
    "sources": [ "./src/module.cpp",
                "./src/ImageProcessing.cpp" ]
    }]
}

Файл ImageProcessing.cpp, который я написал, нуждался в C++11, поэтому я добавил этот флаг, что нет необходимости заставлять openCV работать.

Ключ файла binding.gyp - это ссылка-настройки. Вот как вы на самом деле включаете openCV в свой проект. Также убедитесь, что вы включили все ваши исходные файлы в список источников (я изначально забыл включить свой файл ImageProcessing.cpp)

module.cpp

Я использовал n-api, поэтому мой файл module.cpp выглядел так

#include <node_api.h>
#include "ImageProcessing.hpp"
#include "opencv.hpp"

template <typename T>
ostream& operator<<(ostream& output, std::vector<T> const& values)
{
    for (auto const& value : values)
    {
        output << value;
    }
    return output;
}

napi_value processImages(napi_env env, napi_callback_info info)
{
    napi_status status;
    size_t argc = 3;
    napi_value argv[1];
    status = napi_get_cb_info(env, info, &argc, argv, NULL, NULL);

    char PathName[100];
    size_t result;
    status = napi_get_value_string_utf8(env, argv[0], PathName, 100, &result);

    char FileName1[100];
    status = napi_get_value_string_utf8(env, argv[1], FileName1, 100, &result);

    char FileName2[100];
    status = napi_get_value_string_utf8(env, argv[2], FileName2, 100, &result);

    vector< vector<Point> > Anchors;        //to store coordinates of all anchor points
    vector< vector<Point> > Regions[4];     //to store coordinates of all corners of all pages
    vector<int> Parameters;                 // image processing parameters
    vector<string> FileList1;
    vector<string> FileList2;
    Mat TemplateROI[NUM_SHEET][4];
    Mat Result1, Result2;

    string FileName;
    string testName = FileName1;


    int i;

    // The first function to be called only at startup of the program
    // provide the path to folder where the data and reference image files are saved
    getAnchorRegionRoI(PathName, &Anchors, Regions, &Parameters, TemplateROI);

    vector< vector<int> > Answers;


    if (Parameters.at(0)) {
            namedWindow("Display1", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
            namedWindow("Display2", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    }



    napi_value outer;
    status = napi_create_array(env, &outer);
    //This will need to be changed to watch for new files and then process them
    Answers = scanBothSides(FileName1, FileName2, "./Output/", &Result1, &Result2, &Anchors, Regions, Parameters, TemplateROI);

    for(int k = 0; k<Answers.size(); k++){
      napi_value inner;
      status = napi_create_array(env, &inner);
      int j;
      for(j = 0; j<Answers[k].size(); j++){
        napi_value test;
        napi_create_int32(env, Answers[k][j], &test);
        napi_set_element(env,inner, j, test);
      }
      napi_value index;
      napi_create_int32(env, k, &index);
      napi_set_element(env,inner, j, index);

      napi_set_element(env,outer, k, inner);
    }


    if (Parameters.at(0)) {
        if (!Result1.empty() && !Result1.empty()) {
            FileName = "./Output/" + string("O ") + FileList1[i];
            imwrite(FileName, Result1);
            FileName = "./Output/" + string("O ") + FileList2[i];
            imwrite(FileName, Result2);
            resize(Result1, Result1, Size(772, 1000));
            resize(Result2, Result2, Size(772, 1000));
            imshow("Display1", Result1);
            imshow("Display2", Result2);
            waitKey(0);
        }
    }

    if (status != napi_ok)
    {
      napi_throw_error(env, NULL, "Failed to parse arguments");
    }

    //return PathName;
    return outer;
}

napi_value Init(napi_env env, napi_value exports)
{
  napi_status status;
  napi_value fn;

  status = napi_create_function(env, NULL, 0, processImages, NULL, &fn);
  if (status != napi_ok)
  {
    napi_throw_error(env, NULL, "Unable to wrap native function");
  }

  status = napi_set_named_property(env, exports, "processImages", fn);
  if (status != napi_ok)
  {
    napi_throw_error(env, NULL, "Unable to populate exports");
  }

  return exports;
}

NAPI_MODULE(NODE_GYP_MODULE_NAME, Init)

Это файл, который взаимодействует с C/C++ и узлом.

У меня были проблемы с найденным файлом opencv.hpp, поэтому я просто переместил его в свой рабочий каталог. Вот почему я использовал кавычки вместо скобок, чтобы включить его.

Работа с n-api потребовала немного привыкания, поэтому обязательно ознакомьтесь с документацией здесь.

index.js

И, наконец, вот мой файл index.js

const express = require('express');
const app = express();
const addon = require('./build/Release/module');
const value = "./Data/";

let FileName1 = "./Images/Back1.jpg";
let FileName2 = "./Images/Front1.jpg";
let result = addon.processImages(value, FileName1, FileName2);
console.log("Results: "+result);
server.listen(3000, () => console.log('Example app listening on port 3000!'))

Поэтому все, что вам нужно сделать, - это запросить модуль из папки build/Release и затем вызвать его, как любую другую функцию js.

Посмотрите на код module.cpp еще раз, и вы увидите, что в функции init вы используете n-api для создания новой функции. Я назвал мои processImages. Это имя совпадает с именем функции processImages в верхней части файла module.cpp. Наконец, в моем файле index.js я вызываю addon.processImages().

Подсказки:

Я установил node-gyp глобально, запустив npm install -g node-gyp

Я скомпилировал свой код с помощью следующей команды: node-gyp configure build

Попробуйте сначала запустить простой проект n-api, а затем добавить в openCV. Я использовал этот учебник, чтобы начать