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

Есть три основных файла, которые вам понадобятся.

1. binding.gyp
2. module.cpp
3. 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.

Для работы с n-api потребовалось немного времени, поэтому убедитесь, что вы читаете документы Вот

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 снова на код module.cpp, 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