コンピュータビジョン特論 OpenCVについて

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画像処理 05A1027 後藤航太. 研究課題は openLDAP についてでしたが 今回から画像処理に変更しました。 変更した理由 自分が持っていたイメージと実際の openLDAP が違ったので変更を決 めま した。 画像処理に興味を持ったので これからは画像処理を研究課題として やっていきます。
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主専攻実験 第1回 ガイダンス資料 TA : 野坂 龍佑 (M2), 高林大輔 (M1)
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Determining Optical Flow. はじめに オプティカルフローとは画像内の明る さのパターンの動きの見かけの速さの 分布 オプティカルフローは物体の動きの よって変化するため、オプティカルフ ローより速度に関する情報を得ること ができる.
1DS05188G 佐藤 聡栄 1NC05018 田代 成美 1DS05194S 武田 十季 1DS05197R 西依 太一 KAMI 飛行機 最終発表.
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HOG特徴に基づく 単眼画像からの人体3次元姿勢推定
静止背景における動物体の検出と追跡 陳 謙 2004年10月19日.
高度情報演習1A “テーマC” 実践 画像処理プログラミング 〜画像認識とCGによる画像生成〜 第四回 演習課題 画像中からの物体抽出処理(背景情報を手がかりとして) 芝浦工業大学 工学部 情報工学科 青木 義満 2006/05/15.
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3DCG技法についての 調査報告 ○○県立○○高等学校 1年は組 グループ0.
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All images are compressed.
エッジの検出 画像中に表示された物理の輪郭(エッジ(edge))や線では、一般的に濃淡が急激に変化しており、これらは画像中のなんらかの構造を反映していることが多い このようなエッジや線の検出処理は、画像理解や認識のための前処理として重要である   差分型によるエッジ検出   零交差法によるエッジ検出.
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画像特徴(点、直線、領域)の検出と識別-2 呉海元@和歌山大学 2007年5月14日
三浦 昭、山本 幸生、吉川 真 宇宙航空研究開発機構
感情推測システム構築のための顔表情認識の実践
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応用情報処理V 第1回 プログラミングとは何か 2003年9月29日.
画像情報を用いた交通流計測 情報工学科 藤吉研究室 EP02076 都築勇司
高度情報演習1A “テーマC” 実践 画像処理プログラミング 〜画像認識とCGによる画像生成〜 第三回 演習課題 画像中からの物体抽出処理(色情報を手がかりとして) 芝浦工業大学 工学部 情報工学科 青木 義満 2006/05/08.
2007年度 長岡技術科学大学オープンハウス 半透明人間
線形フィルタと畳み込み積分 マスクによる画像のフィルタリング 1.入力画像中の関心の画素のまわりの画素値
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勾配画像処理に基づく動画中の流体部分抽出
市松模様を使用した カメラキャリブレーション
人物再識別システムの 試作と評価 飯塚 敦志.
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コンピュータビジョン特論 OpenCVについて 情報通信システム学科 加藤丈和

レポートとOpenCVについて この講義では、レポート課題で実際にプログラムを書いて、コンピュータビジョンのアルゴリズムを動作させて理解する 完全に1から書くと、画像ファイルの読み書き、画像処理、カメラからの取り込みなど、大規模なプログラムになってしまう。 OpenCVとよばれるライブラリを利用

コンピュータグラフィックス(CG)と コンピュータビジョン(CV) カメラ モデル 学習データ CV 認識・理解 コンピュータ CG 実世界 生成・表示

コンピュータビジョンの作り方 (コンピュータビジョンの材料) カメラ パソコン(OS) 開発環境(コンパイラ) VisualStudio2005(無料公開) gcc (オープンソース、無料) Xcode (MacOSXについてくる) Windows Linux Mac USBカメラ、DVカメラなど 2000円~ そして… OpenCV ライブラリ(オープンソース、無料)

コンピュータビジョンの作り方 (OpenCVライブラリ) Intel が中心に開発、オープンソースで公開 世界中の研究者が、自分が開発したアルゴリズムを実装 難しいCVのアルゴリズムをカンタンに使える もちろん無料

コンピュータビジョンの作り方 レシピ1:クロマキー合成 クロマキー合成:入力画像から背景を取り除いて、別の背景に重ね合わせる

クロマキー合成のプログラム 人物領域を取り出す 別の背景と合成 GUIや画像取得を含めて全体で、80行くらいのプログラム 入力画像 背景画像 //背景差分 cvAbsDiff(frame,back,diff); // 背景を濃淡画像に変換 cvCvtColor(diff,gray,CV_BGR2GRAY); // 二値化 cvThreshold(gray,binary,(double)thresh,255,CV_THRESH_BINARY); //ノイズ除去 cvMorphologyEx(binary,binary,NULL,NULL,CV_MOP_CLOSE,3); cvMorphologyEx(binary,binary,NULL,NULL,CV_MOP_OPEN,3); cvNot(binary,binary); //合成 cvCopy(background,frame,binary); 差の画像 人物領域を取り出す 別の背景と合成 GUIや画像取得を含めて全体で、80行くらいのプログラム

コンピュータビジョンの作り方 レシピ2:直線検出 Hough変換による直線検出 画像の微分(空間的な変化を調べる) エッジ検出(急激に変化する部分を検出) 直線のあてはめ 詳細は省略 物体認識、人工物の検出などに使える 直線以外の幾何学的な図形を検出することもできる

直線検出のプログラム // 背景を濃淡画像に変換 cvCvtColor(frame,gray,CV_BGR2GRAY);  // 背景を濃淡画像に変換 cvCvtColor(frame,gray,CV_BGR2GRAY); cvCanny(gray,edge,thresh1,thresh2,3);   lines = cvHoughLines2( edge, storage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI/180, thresh3, 30, 10 ); カラー画像を濃淡画像に変換 エッジを検出 直線のあてはめ

コンピュータビジョンの作り方 レシピ3:動きの検出 微小領域ごとに似ている部分を探す 時刻t 時刻t+1 フレーム間の画像上の動きを各画素に対して求める(オプティカルフロー) 侵入者検出 モーションキャプチャなど

コンピュータビジョンの作り方 レシピ4:顔検出 顔のサンプル画像 識別器 顔以外のサンプル画像 顔 or 顔じゃない?

まとめ コンピュータビジョンとは、外界の状態をカメラの映像を使って理解すること コンピュータビジョンの技術は、監視やインターフェースを中心にいろいろなところで使われはじめている OpenCVライブラリを使えば、コンピュータビジョン技術を手軽に使うことができる 受講する人は、各自OpenCVライブラリをインストールしておくこと(Windows,Linux,MacOSどれでもいい)