画像処理ソリューション
これを見れば画像処理の入門から基礎~応用まで全てがわかるのを目指して!
   
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プロフィール

Akira

ニックネーム:Akira
東京都の町田事業所に勤務
画像処理ソフトの開発を行っています。リンクフリーです!
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CMOSイメージ・センサのしくみと応用 - トランジスタ技術

メインページ


エリアセンサのしくみについては、以前、カラーエリアCCDセンサのしくみ(単板式、三板式)のページでも
紹介しましたが、そんなのよりもはるかに詳しくトランジスタ技術の今月号(2009年7月号)に書いてありました。
トラ技だけあって、ハードよりの説明になっていますが、ハード嫌いな私にも参考になる内容でした。

気になる方は、お早目に↓



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実践OpenCV 画像処理&解析

メインページ




 OpenCVの本と言えば、OpenCV プログラミングブックしかないと思っていたら、最近、新しい本が出ていました。
OpenCV プログラミングブックはどちらかというと、関数の説明のリファレンスマニュアルに近い感じですが、この実践OpenCV―映像処理&解析はもう少し、実践的な画像処理をOpenCVで行う方法を紹介しています。

最初の部分ではUSBカメラ(Webカメラ)を使った画像処理から紹介しているので、画像処理を実際に試してみたいという方にはいいかもしれません。(Webカメラを実際の検査などに本気で使うのは厳しいと思います。)

ただ、サンプルプログラムがMFCで書かれているので、私にはちょっと厳しい~。

やっぱり私は
C++/CLIによるサンプルプログラムのページでも紹介しているように、C++/CLIでいいや...

目次

第1章 OpenCVについて
1.1 OpenCVとは
1.2 OpenCVの機能と構成
1.3 OpenCVの使用例
1.4 OpenCVでの映像処理の流れ
1.5 カラーモデル
第2章 画像・映像入出力
2.1 画像ファイルの表示
2.2 画像ファイルの処理と保存
2.3 ビデオファイルの表示
2.4 ビデオファイルの処理と保存
2.5 カメラ映像の表示
2.6 カメラ映像の処理と保存
第3章 映像処理
3.1 カラーチャネルの分離と合成
3.2 移動物体の抽出(浮動小数点数型画像)
3.3 空間フィルタリング(オリジナルフィルタ)
3.4 クロマキー合成とカラーモデル変換
第4章 基本操作
4.1 テキストとグラフィックスの描画
4.2 ピクセルの直接操作(映像処理)
4.3 ピクセルの直接操作(アニメーション生成)
4.4 2値化処理とトラックバー
4.5 マウスイベントの取得
第5章 映像解析
5.1 テンプレートマッチング
5.2 オプティカルフロー検出
5.3 特徴点抽出と物体追跡
5.4 離散フーリエ変換フィルタリング
5.5 モーションテンプレート
5.6 物体検出(顔、眼、人物)
第6章 OpenGLとの連携
6.1 GLUTのインストール
6.2 回転3Dポリゴン上での映像再生
6.3 強化現実アプリケーション
第7章 物体検出の機械学習
7.1 機械学習
7.2 訓練用画像の作成
7.3 機械学習の実施
7.4 評価と精度の向上
付録
付録A OpenCV 開発環境の準備
付録B MFC との連携
付録C ライセンス
付録D 参考文献
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【VisualStudio】任意キーワード(Int32など)に色を付ける

メインページC++/CLI プログラミング


VisualStudioを使っていると、int doubleの文字は青く表示されますが、これを.NETっぽく
Int32Doubleなどと書くと、色が付いてくれないので、なんかいまいち。

が、これらの任意の文字列に色を付けて表示する方法があります。

その方法は、
①色を付けたいキーワードを1行に1つずつテキストエディタで書き、これを「usertype.dat」というファイル名で保存する。
②保存したファイル(usertype.dat)を「devenv.exe」というファイルのあるフォルダに保存する。
 Visual C++ 2005 Express Editionでの私の環境では
    C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8\Common7\IDE
 のフォルダに保存します。
③VisauStudioを起動する。

(情報元)
http://msdn.microsoft.com/ja-jp/library/aa301710(VS.71).aspx

すると、こんな感じになります。

【キーワード設定前】
キーワードに色を付ける。

【キーワード設定後】
キーワードに色を付ける

少しは見やすくなる?と思います。
参考までに私のusertype.datのテキストを以下に示します。
各自、使いやすいように編集してみて下さい。

System

Array
Boolean
Byte
Char
DateTime
Double
Enum
EventArgs
Int16
Int32
Int64
IntPtr
Math
Random
SByte
Single
String
UInt16
UInt32
UInt64

Collections
ComponentModel
Container
Data
Drawing
EventArgs
EventHandler
Object

Bitmap
Brush
Brushes
Color
Font
Graphics
Image
Pen
Pens
Point
PointF
Rectangle
RectangleF
SolidBrush
Size
SizeF

Drawing2D
DashStyle
FillMode
LineCap

Imaging

BitmapData

Diagnostics
Stopwatch

IO

BinaryReader
BinaryWriter
FileStream
StreamReader
StreamWriter
StringReader
StringWriter

Windows

Forms

Application
Button
CheckBox
ComboBox
CommonDialog
Control
Cursor
DataGrid
DataGridView
FileDialog
FontDialog
Form
GroupBox
HScrollBar
ImageList
KeyEventArgs
Label
ListBox
ListView
MainMenu
Menu
MenuStrip
MessageBox
MonthCalender
OpenFileDialog
Padding
Panel
PictureBox
RadioButton
RichText
SaveFileDialog
Screen
ScrollBar
Splitter
SatusBar
SatusStrip
TabControl
TextBox
ToolBar
ToolBarButton
ToolStrip
ToolStripButton
ToolStripComboBox
ToolStripLabel
ToolStripMenuItem
ToolStripSeparator
ToolStripStatusLabel
TreeNode
TreeView
VScrollBar

NULL

IplImage

Ipp8u
Ipp16u

IppStatus
IppiSize
IppiRect

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細線化アルゴリズム

メインページ画像フィルタ処理
 

二値化された画像において、線の中心1画素分だけを残すように線を細くする処理を細線化といいます。細線化のアルゴリズムにはHilditch田村の方法Zhang Suenなど、いろいろあるのですが、ここでは田村の方法について説明します。
細線化は黒の線を細くする場合と白の線を細くする場合が考えられますが、以下では白の線を細くするのを前提として説明しますので、黒の線を細くする場合は白と黒を読み替えて下さい。

細線化処理前細線化処理後
細線化前 細線化後

ざっくり言うと、収縮処理をすると線幅が細くなりますが、線の長さが短くなったり、細い線は消えてしまったりするので、線の端点や交点、線幅が1となった画素などを除去しないように条件を付けながら収縮処理を行います。

処理をフローチャートを以下に示します。

   細線化フローチャート

画像全体にラスタスキャンを行い、注目画素の3×3画素の並びがパターン1に該当する場合は中心の画素を除去(白から黒に変える)します。ただし、除去しないパターンに該当する場合は除去を行いません。

パターン1に該当する画素が1画素も無ければその時点で終了です。

次にパターン1の時と同様に
3×3画素の並びがパターン2に該当する場合は中心の画素を除去(白から黒に変える)します。ただし、除去しないパターンに該当する場合は除去を行いません。

パターン2に該当する画素が1画素も無ければその時点で終了です。そうでない場合はパターン1の処理に戻り、除去する画素がなくなるまでパターン1、パターン2の除去処理を繰り返します。

細線化パターン1

細線化パターン2

 

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4点からなる交点の求め方

メインページ使える数学


下図のように4点(P1,P2,P3,P4)からなる2直線(P1~P3P2~P4
の交点を求めるのに
外積を応用した方法を紹介します。
なんだか面倒臭そうと思った方は最後の方の答えを見て頂くと、外積を使った方が良さげだと
分かってもらえる?と思います。


4点からなる交点の求め方
上図から交点C1の位置を求めるには、点P1~点C1と点C1~点P3までの長さの比が分かれば、
P1~点P3の直線を求めた比で分割すると交点が求まることが分かります。

この比は直線P2
P4と、点P1、点P3までのそれぞれの距離の比で求まります。
さらに、この比は
直線P2P4を底辺とする⊿P1P2P4⊿P2P3P4の面積の比で求まります。
(図中に示した隣り合う両矢印の比は全て等しくなります。)

ここでやっと三角形の面積を求めるのに外積が登場してきます。
外積なので、上図のようにベクトルを
  
  ベクトルa1 : 点P2⇒点P4
  ベクトルa2 : 点P1⇒点P3
  ベクトルb1 : 点P3⇒点P2
  ベクトルb2 : 点P2⇒点P1

と定義します。(向きにご注意下さい。)

こうすることで、
  ⊿P1P2P4の面積S1 = (a1 × b2) / 2
  ⊿P2P3P4の面積S2 = (a1 × b1) / 2

となります。(この計算ではあえて外積の値の絶対値を取っていません。)

あとは面積S1とS2との比を使うと交点が求まります。
このことを整理して点P1~点P4の座標を用いて交点の座標を表すと、

面積S1 = {(P4.X - P2.X) * (P1.Y - P2.Y) - (P4.Y - P2.Y) * (P1.X - P2.X)} / 2
面積S2 = {(P4.X - P2.X) * (P2.Y - P3.Y) - (P4.Y - P2.Y) * (P2.X - P3.X)} / 2

となり、交点の座標は

C1.X = P1.X + (P3.X - P1.X) * S1 / (S1 + S2)
C1.Y = P1.Y + (P3.Y - P1.Y) * S1 / (S1 + S2)

となります。  .X 、 .Y はそれぞれ点のX座標Y座標を示します。

と、少し回りくどい説明になってしまいましたが、この計算で交点を求めると、
下図のような点の配置全てに同じ式で求めることができるので、オススメです。

これを知らないと、2直線の式を求めて、直線の交点を求めたりもしますが、直線の傾きが
水平や垂直だった場合などの条件分けをしないといけないので、結構面倒です。
(って、私が昔やっていた方法です...)

(追記)
この処理を水玉製作所の川村様がFlashで実現されています。
4点からなる交点が簡単に求められるのが、これを下記リンク先を見ると分かると思います。
http://www.mztm.jp/2010/08/05/clossline/


4点からなる交点を求める

4点からなる交点を求める。

4点からなる交点を求める。

 

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【C++/CLI】ラベル背景色の透過設定

メインページC++/CLI プログラミング


ラベルを下図のように、ピクチャボックスの上に配置し、

  ラベル背景色の透過

ピクチャボックスに画像を表示すると、このように↓背景色は透過してくれません。

  ラベル背景色の透過

そこで、下記のようにラベルの背景色を透過色(
Transparent)に設定してもまだ、ダメです。

  label1->BackColor = Color::Transparent;

これは、ラベルの親(今回の場合はForm)の背景色で透過しているためで、背景色を透過色に設定するのに加えて、ラベルの親をピクチャボックスに設定します。

  label1->BackColor = Color::Transparent;
  label1->Parent = pictureBox1;

こうすると、ラベルの背景色が透過してくれます。

  ラベルの透過

ちなみに、背景色の設定にアルファブレンドを使って半透明にすることも可能です。

  label1->BackColor = Color::FromArgb(80, 255, 255, 255);
  label1->Parent = pictureBox1;

  ラベルの背景色の半透明設定
 

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