Octave com suporte a imagens 16/32 bits no Ubuntu

octave

Durante o desenvolvimento de aplicativos de visão por computador, normalmente deve-se experimentar e testar diversas técnicas e metodologias afim de verificar se a solução proposta é satisfatória. Nesses casos, não há necessidade de otimização de código ou velocidade de processamento e sim verificar se os métodos funcionam ou não. Nestes casos é muito útil o uso de ferramentas para a prototipagem.

Octave é uma ferramenta matemática, como o conhecido Matlab, e livre, e distribuído sob a licença GPL. Ele foi desenvolvido tendo em mente a compatibilidade com o Matlab e por isso ambas as linguagens são muito parecidas. Tanto Octave quanto Matlab são excelentes programas para se realizar cálculos  e ideais para fazer prototipagem na área de visão por computador, tanto pela facilidade de se trabalhar com matrizes e principalmente pela gama de bibliotecas prontas para cálculos numéricos.

Instalar o Octave no Ubuntu é fácil através do apt-get, porém a versão padrão vem configurado para processar imagens de 8 bits de resolução. Ao tentar ler uma imagem com imread, normalmente você terá o seguinte warning:

Para resolver isso, é necessário recompilar o GraphicsMagick que é usado pelo Octave. Neste post usaremos Octave-3.8.2 e GraphicsMagick-1.3.18.

Recompilando fontes

1) Primeiro vamos instalar os pacotes necessários

 2) Faça o download do código fonte do GraphicsMagick

 3) Configure e instale GraphicsMagick. Escolha 16 ou 32 bits pela opção -with-quantum-depth. No nosso caso usaremos 32 bits.

 4) Adicione no path

 5) Faça o download do Octave

 6) Configure e instale o Octave

Pronto, agora no shell vamos testar o octave. Nenhuma mensagem de warning deverá aparecer após imread:

No próximo post iremos mostrar o simplecv que também é uma ótima ferramenta para o desenvolvimento. Com essa base iremos em seguida abordar temas práticos.  

Referências:

http://wiki.octave.org/GraphicsMagick

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Marcelo JoFelipe NevesProcessamento de Imagens Binarias, parte II Recent comment authors
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[…] Dando continuidade à primeira parte desta série [1], iremos implementar alguns dos algoritmos apresentados anteriormente com as ferramentas que instalamos em outros posts [2][3][4]. […]

Felipe Neves
Visitante
Felipe Neves

Curti Jo!

Acho que após a leitura desse artigo, tenho o trigger que precisava para começar a explorar o Octave.

Abs.

Marcelo Jo
Visitante
Marcelo Jo

Que bom que gostou Felipe! Em visão por computador eu notei que ele é mais lento que o Matlab pra executar as mesmas tarefas. Não posso generalizar, mas tive essa sensação!