コンピュータビジョン特論 ＯｐｅｎＣＶについて

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1 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

2 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

3 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

4 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）

5 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

6 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

7 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

8 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

9 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

10 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

11 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？

12 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）