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====== OpenCVでDNN ======
OpenCVのVersion3.3以降から，標準でDeep Learning用途のライブラリ群（DNN）が追加されました．
このページではそれらの使い方やサンプルの紹介をします．
  * 動作環境：MacOS（10.13以降）
  * OpenCV 3.4.1とOpenCV 3.4.2ではobject_detection.cpp のexampleに変更があり，homebrewの3.4.2ではyoloやssdがちゃんと動作しなくなっていました．そこで，最新のソースコードにて再度object_detection.cpp を動かしてみたところ，ちゃんとした結果が得られました．動作変だなったおもったら，やっぱ自分でコンパイルが一番なようです．
  * 令和元年7月26日追記：4.1.0にて同様に動作確認済み

<WRAP center round tip 60%>
Openframeworksのaddonとしてdnnサンプルを利用できるようにしました。馬場のgithubからご参照ください。
  * https://github.com/TetsuakiBaba
</WRAP>

===== Install =====
インストールには2種類あります．
  - brewをつかう（授業でやるくらいならこれで十分）
  - ソースコードをコンパイル（OpenCV楽しむならこちらのほうがあとあとよろしい）

==== brewをつかう ====
[[https://brew.sh/index_ja|Homebrew]]からまずはhomebrewのインストールを行ってください．
その後ターミナルで，
  $ brew install opencv
でbrew上での最新バージョンのopencvがインストールされます．

==== ソースコードからコンパイル ====
brewのバージョンによらず，最新版を試したいときに有効です．cmakeを使うので，上記同様にbrewのインストールを行っておいてください．[[https://opencv.org/releases.html|opencv.org]]から最新版のopencvのソースコードをダウンロードします．現時点（平成30年9月11日）では3.4.3が最新版です．ダウンロード，解凍が終わったらターミナルを開いて展開したディレクトリに移動します．

  $ mkdir build
  $ cd build
  $ cmake ..
  $ make 
  $ make install 
  
以上の手順で，/usr/local/optに opencvライブラリ一式がインストールされます．cmakeやmake時にエラーがでたら適時brewでパッケージを追加してください．なお，cmakeの際にオプションを指定することができます．

<code>
 -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=<opencv_contribへのパス> // contribを一緒にビルドするオプション
 -DBUILD_opencv_world=ON // スタティックリンク（全部まとまったライブラリ）をビルドするオプション
 -DBUILD_EXAMPLES=ON // Exampleのビルド
</code>
あたりは，抑えておくと良いでしょう．opencvのcmakeビルドのオプションについては，下記リンクに詳しく載っています．また，CMakefile.txtを直接参照してもよいでしょう．
  * https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1704/10/news134.html#cmakeoption

cmake の際に，-DBUILD_EXAMPLES　オプションをONにしておくと，sampleもビルドしてくれます．opencv.version/CmakeList.txtを直接編集してもOKです．
<code .txt CMakeList.txt>
# OpenCV build components の欄に下記があるので，OFFになっている箇所をONに変えます
  OCV_OPTION(BUILD_EXAMPLES           "Build all examples"                          ON )
</code>
cmakeオプションでsampleをビルドした場合は，opencv-version/build/bin 以下にexample_* という名前で実行ファイルが生成されています．

cmakeで上記のビルドオプションをONにしなかった場合は，一旦make install した後，sampleをビルドする必要があります．

  $ cd ../samples
  $ mkdir build
  $ cd build
  $ cmake ..
  $ make
  
以上で，opencv-3.4.3/samples/build　以下に dnn というディレクトリの中に実行可能なdnnのファイルが確認できます．
生成された実行ファイル一覧は下記の通り．
<code>
example_dnn_classification	example_dnn_object_detection	example_dnn_segmentation
example_dnn_colorization	example_dnn_openpose		example_dnn_text_detection
</code>
===== modelデータの一括ダウンロード =====
実行にあたり，事前に必要なmodelデータを一括ダウンロードしておくとよいです（容量に余裕があれば）.
  $ wget https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_extra/master/testdata/dnn/download_models.py
  $ python download_models.py

もしくは下記gitにモデル一覧が載っているので，こちらから個別にdownloadしてもよいでしょう．
  * https://github.com/opencv/opencv_extra/tree/master/testdata/dnn