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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OpenCV 2.0 Release版が公開されました。

メインページOpenCV

本日、予定より1日遅れで、OpenCV 2.0 Release版が公開されました。
⇒さらに1日後2.0.0aとなりました。

OpenCV2.0のインストールから環境設定までを別途
 OpenCV 2.0 入手、ダウンロード、インストール、環境設定
のページにもまとめました。

とりあえず、
  http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary
より、OpenCV 2.0 Release版をダウンロード。
ファイル名はOpenCV-2.0.0a-win32.exeです。

あとは、普通にファイルを実行してインストール。
途中でPATHの設定を聞かれるので、
 Add OpenCV to the system PATH for all users

 Add OpenCV to the system PATH for current users
を選択して次へ。

OpenCV2.0Release

あとは普通に次へ進んでいけば大丈夫だと思います。

インストールが成功するとC:\OpenCV2.0\samples\cフォルダ内の実行ファイル(*.exe)が実行できると思います。

今回は、デフォルトの設定では、インストール先は
  C:\OpenCV2.0

*.dllファイルは
  C:\OpenCV2.0\bin
にインストールされ、今回はファイル名が、全然違う。
  libcv200.dll、libcvaux200.dll、libcxcore200.dll、libcxts200.dll、libhighgui200.dll、libml200.dll、libopencv_ffmpeg200.dll

ヘッダファイル(*.h)は
  C:\OpenCV2.0\include\opencv
へインストールされ、ファイル名は従来と同様。

ライブラリファイル(*.lib)は
  C:\OpenCV2.0\lib
へインストールされ...と思ったら、これが違う~!

今回、ライブラリファイル(*.libファイル)はインストールパッケージには含まれていないそうです。
そのため、ライブラリファイルはCMakeを使ってビルドしろってReadmeファイルに書いてありました。

OpenCV-2.0.0-win32.Readme.Please.txtファイルより、一部抜粋
------------------------------------------------------------------
2. Due to many technical problems the installation package does
   not include pre-compiled OpenCV libraries for Visual Studio users.

   Instead, it includes libraries built with MinGW 4.3.3 TDM-SJLJ.

   They are good enough to run the C/C++ and Python samples and tests,
   but for developing your OpenCV-based applications using
   Visual Studio (or a Borland IDE, etc.) you need to build
   the libraries with your compiler using CMake, as explained here:
   http://opencv.willowgarage.com/wiki/InstallGuide

   It is important to build both release and debug configurations, and link
   you code with the proper libraries in each configuration,
   otherwise various compile-time or run-time errors are possible.
------------------------------------------------------------------

CMakeだなんて、使った事ないし...

OpenCV2.0ReleaseをCMakeを使ってビルドする方法は
  OpenCV2.0ReleaseをCMakeを使ってビルドする
にまとめておきました。参考まで。

CMakeを使ってOpenCVをコンパイルすると、dllファイルもcv200.dll・・・などと、ファイル名は頭のlibが取れていました。

(10/1追記)
Ver2.0.0の公開1日目にしてVer2.0.0aが公開されました。
そのReadmeファイル(OpenCV-2.0.0a-win32.Readme.Please.txt)を見ると、CMakeでビルドする方法が追加されていました。
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正規直交基底

メインページ使える数学

今回は唐突に正規直交基底の説明なのですが、正規直交基底はフーリエ変換を理解する上で、どうしても知らないと理解できない(理解が深まらない)ので、ここで取り上げたいと思います。

【定義】
ベクトルの大きさが1となり、互いのベクトル(任意の2つのベクトル)が直交するベクトルの組合せ

となります。
ここで、ベクトルの大きさが1という事は、そのベクトルは単位ベクトルであり、
ベクトルが直交するということは、ベクトルの内積が0となる事を意味しています。

もっとも簡単な例として、二次元ベクトルの場合、
正規直交基底
上図のように、e1,e2
正規直交基底
としたとき、このe1,e2は正規直交基底である事は分かると思います。

ここで大事なのが、任意ベクトルe1方向の大きさを,e2方向の大きさをとすると、
  各ベクトルの方向の大きさは内積で求まる!
という特徴があります。
上記の例では

e1方向の大きさ
   = e1 = X  × 1 + Y × 0= X

e2方向の大きさ
   = e2 = X  × 0 + Y × 1= Y  

となります。
逆に
  任意ベクトルは正規直交基底と各大きさを用いて表す事ができる!
という特徴もあります。
任意ベクトルを求めるには正規直交基底の各ベクトルとその大きさをかけて、ベクトルを足し合わせると求まります。
上記の例では

  任意ベクトル  =   × e1 + × e2
             = × (1, 0)+ × (0, 1)
              (, )

となりますが、この例はあまりにも単純な例なので、もう少しだけ具体的にして、ベクトルを

     = (4, 6)

正規直交基底を
正規直交基底
とします。
正規直交基底
このときe1,e2が正規直交基底であるかどうか?は、それぞれのベクトルの大きさと、内積を計算すると確認する事が出来ます。
正規直交基底
正規直交基底
正規直交基底

また、このとき、
e1方向の大きさ
= e1 = 正規直交基底
e2方向の大きさ
= e2 = 正規直交基底

となります。
逆にベクトルVを正規直交基底の
e1,e2とそれぞれの向きの大きさを用いて計算すると
正規直交基底
となり、確かに正規直交基底を用いると任意ベクトルを表すことができそうです。

このことをもう少し一般化して、正規直交基底e1,e2
正規直交基底

としても、任意ベクトル を表すことはできます。
正規直交基底

これをさらに三次元の場合でも、任意ベクトル を表すことができます。
   正規直交基底
このノリでさらにn次元の場合でも同様に正規直交基底をe1,e2・,eとしても、任意n次元ベクトル を表すことができます。

ということで、クドいですが、正規直交基底には
  任意ベクトルを正規直交基底と各大きさを用いて表す事ができる!
という特徴があります。

それって、もうほとんどフーリエ変換の説明になっているのですが、お気づきでしょうか?
フーリエ変換についてはいづれ記事にしたいと思います。

また、画像処理的には、例えばソーベルフィルタでは

-101
-202
-101
-1-2-1
000
121

というように、横方向と縦方向のエッジの大きさを求めたりしますが、2つのカーネルをよくよく見てみると、正規ではない(大きさが1ではない)にしても、9次元ベクトルで2つのベクトルが直行している事がわかります。
その事からも、横方向のエッジの大きさと縦方向のエッジの大きさの比を用いてアークタンジェントを計算して、エッジの角度を求めているのも、妙に納得。


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【C++/CLI】バージョンの設定方法

メインページC++/CLI プログラミング

C++/CLIで作成したアプリケーションのバージョンの設定方法は、これまで通り、リソースファイルによりバージョンの設定を行います。
そのため、VisualStudioのエディションはStandard以上でないと設定ができません。
(Expressではバージョンの設定が行えません。)

設定方法は以下の通り

ソリューションエクスプローラのリソースファイルを右ボタンクリック⇒追加リソースをクリック

C++/CLI バージョンの設定方法

表示されたリソースの追加ウィンドウのVersionを選択し、新規作成ボタンをクリック

C++/CLI バージョンの設定方法

表示されたウィンドウの上半分のFILEVERSIONPRODUCTVERSIONの部分にバージョンを設定します。
(通常は同じバージョンを設定しますが、今回は区別するため別の値を設定しています。)

C++/CLI バージョンの設定方法

この設定を行い、プロジェクトのビルドを行い、作成されたファイルのプロパティでバージョンを確認すると以下のようにバージョンが反映されます。

C++/CLI バージョンの設定方法

ここで、少しやっかいなのが、ユーザーコントロールの場合。
ユーザーコントロールでは、バージョンを設定する場所が上記の方法とは別にAssemblyInfo.cppファイルにもバージョンを設定する必要があります。
AssemblyInfo.cppファイルを開くと下記のようなソースが記載されていますが、このAssemblyVersionAttributeの部分にリソースファイルで指定したバージョンと同じバージョンを設定します。(同じバージョンを設定しないと、エラーになる場合があります。)

C++/CLI バージョンの設定方法

すると、ツールボックス上に表示しているユーザーコントロールのアイコンの上にマウスポインタを近づけた時に、表示されるツールチップのバージョンに反映されることが確認できます。

C++/CLI バージョンの設定方法

ユーザーコントロールのファイル(*.dll)のバージョンはリソースファイルにより設定します。

また、フォームアプリケーションを作成した時にもAssemblyInfo.cppファイルが作成されていますが、このファイルでのバージョン設定はどこにも反映されないようです。
 
 
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新編 画像解析ハンドブック(東京大学出版会)

メインページ参考文献

 画像解析ハンドブックは、本の写真を見ても分かるように、実に2032ページもある画像処理の百科事典的な存在です。
値段も高いので個人で持つのには、なかなか勇気がいるのですが、会社に一冊は欲しい感じの本です。
私の会社にも、この本の初版(旧版)があるのですが、様々な画像処理のアルゴリズムが記載されています。
私も画像処理を初めてからそこそこ経ちますが、まだまだ理解しきれていなかったりもします。

あまり参考書的な本ではありませんが、通常の書籍を一通り見て、次のステップへ進む時には是非とも欲しい一冊です。
画像処理関連の論文などの参考文献では、お約束的な本です。

(追記)
結局、気になって中古で買ってしまいました。
中古でも¥25、500円と、とても高かったのですが、中古とはいえ、開いた形跡が無いくらいキレイな本がやってきました。
新編画像解析ハンドブック

まだ、あまり目を通していませんが、旧版の最後に記事を追加しただけではなく、全体的により詳細になった感じでした。

目次

【基礎編】

第1部 画像処理
1 画像処理の歴史
2 ディジタル画像と処理
3 画像のモデル
4 画像の幾何学
5 パターン認識とニュートラルネットワーク
6 画像処理とコンピュータビジョン
7 画像処理と弛緩法

第2部 関連知識
1 視覚
2 光と色
3 波動光学
4 放射伝達理論
5 画像と統計・確立
6 画像の線形変換
7 計算幾何学とモルフォロジー
8 ファジイ理論と画像処理

【機能編】
第1部 射影
1 画像再生
2 画像復元
3 補正
4 濃淡・色情報の変換
5 空間的情報の変換
6 幾何学的情報の変換
7 画像のデータ圧縮
8 2値画像処理

第2部 認識
1 分類
2 領域分割
3 マッチング

第3部 トピックス
1 画像の特殊効果
2 レンダリング
3 画像系列の処理
4 文書画像解析
5 3次元画像処理
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ラインセンサカメラとエンコーダとの同期撮影方法

メインページ光学系

ラインセンサを使った撮影システムについては以前、紹介していますが、ラインセンサカメラとエンコーダを使った一般的な撮影方法について紹介したいと思います。
(詳細な撮影方法については画像入力ボードにより異なりますので、画像入力ボードの説明をご参照下さい。)
ラインセンサカメラ撮影システム

フォトセンサ等の外部トリガから各種ディレーの設定をし、ラインのスキャン間隔をエンコーダと同期しながら撮影する場合のタイミングは以下のようになります。

ラインセンサカメラとエンコーダとの同期撮影方法

上図のように外部トリガの入力からエンコーダのパルスをカウントし、指定したパルス数分(上図:指定パルス数1)撮影をディレイさせます。
ラインのスキャン間隔もエンコーダのパルス数(上図:指定パルス数2)を用いて指定します。

さらに指定パルス1のディレイ設定から何ライン分(上図:指定ライン数)遅らせてから画像の入力を開始するか?の設定をします。

つまり、外部トリガからのディレイ量はエンコーダのパルス数を用いて表すと、

  ディレイパルス数 = 指定パルス数1 + 指定パルス数2 × 指定ライン数

となります。

このことからも分かるように、ラインセンサで画像を撮影した時の縦横比の調整代は上図の指定パルス数2の値で決まります。
この事を考慮した上でエンコーダの分解能を選定下さい。ただし、エンコーダのパルス数は画像入力ボード側でエンコーダのカウント数を2逓倍、4逓倍するものもあります。

注意事項

■露光時間の設定について
ラインスキャンの露光時間については、ラインのスキャン間隔(ライントリガ間隔)で決まるものと、スキャン間隔とは別に露光時間を設定できるものとがあり、露光時間を設定できるか、できないかは、使用するラインセンサカメラに依存します。

■ラインセンサカメラの同期撮影設定について
ラインセンサカメラとエンコーダとを同期させるには、画像入力ボードからラインセンサカメラに同期信号を入力させる必要があります。そのためには、画像入力ボードラインセンサカメラ両方の同期撮影設定が必要となります。
ちなみに、ラインセンサカメラの同期撮影方法の用語はカメラメーカにより、以下のように、いくつかありますのでご注意下さい。
【同期撮影】
外部同期、外部トリガ
【非同期撮影】
内部同期、内部トリガ、フリーラン、自走モード
※内部/外部という表現はカメラ基準となっています。
※ここでの「外部トリガ」というのは、最初の図のフォトセンサからのトリガ信号ではなく、ラインスキャンの同期信号(ライントリガ)の事を差すので、混同しないようにご注意下さい。

■エンコーダのパルス選定について
エンコーダのパルス分解能が高い程、ラインセンサカメラで撮影した時の画像の縦横比の調整がより微調整が可能となりますが、画像入力ボードに接続できるエンコーダ信号に最高周波数の制限がある場合が多いので、特に高速で撮影する場合などはご注意下さい。

■スキャンレートの設定について
スキャンレート(ラインスキャンする間隔)は上図の指定パルス数2で設定する事ができますが、当然ながらカメラの最速スキャンレートよりも速い設定をする事はできません。
特に高速でスキャンする場合、スキャンレートの設定は、画像の分解能のみならず、スキャン速度(時間)も考慮した上で設定して下さい。

■エンコーダパルスの安定性に関して
エンコーダとラインセンサカメラを同期させて撮影するときは、できるだけエンコーダのパルスが安定(定速)した状態で撮影して下さい。モータの定速区間での撮影をオススメします。
ラインセンサカメラとエンコーダとの同期撮影方法

■駆動モータにステッピングモータを用いる場合の注意点!
駆動モータにステッピングモータを用いる場合、さらに注意が必要です。
ステッピングモータの移動量を横軸に時間、縦軸に移動量(回転角度)を取ると下図のようになります。
ラインセンサカメラとエンコーダとの同期撮影方法

上図の丸の部分をパルスレベルで細かく見ると、下図のように階段状に回転角度が変化しています。
これは、モータがステップ駆動なので、このようになるのですが、ステージの慣性モーメントや回転速度によっても、フラツキ具合は異なるので、一概には言えませんが、台形駆動の定速駆動であっても、パルスレベルでみると一定では無いという事に注意して下さい。
ラインセンサカメラとエンコーダとの同期撮影方法

さらに、これを踏まえた上で、エンコーダを使ってステージとラインセンサを同期させて撮影する事を考えます。
エンコーダと同期してラインセンサで撮影するという事は、一定間隔の角度で1ラインごと撮影するという事となります。
そこで、例えば下図のように赤の横線の間隔で撮影すると、青い線との交点の間隔(時間)でラインセンサ1ラインごとに撮影されるので、下図の縦線(オレンジの線)の間隔がラインセンサのスキャン間隔という事になります。
ラインセンサカメラとエンコーダとの同期撮影方法
ここで注意しないといけないのが、上図のようにスキャン間隔がバラついてしまうと、場合によってはラインセンサカメラの最速のスキャンレートよりもエンコーダ同期信号の間隔(時間)の方が短くなってしまう場合があり、撮影できないラインが発生してしまう場合があります。
ラインセンサで撮影する場合、
最速のスキャンレート(時間)エンコーダ同期信号の間隔(時間)
の条件を満たす事が必要です。

ラインセンサカメラとエンコーダとの同期撮影方法
そうならないためにも、ステッピングモータでの移動(回転)分解能に対して、ラインセンサの撮影分解能(スキャン間隔)は余裕を持ってラインセンサ(最速スキャンレート)、モータ、ステージ(移動分解能)を選定して下さい。

このばらつき量はいろいろな条件が絡むので、一概には良く分かりませんが、経験値的にはモータ1パルスの±50%程度、ばらつく事を覚悟しておいた方が無難だと思います。

この、ステッピングモータがカクカク動く現象はモータ業界では、振動騒音という用語で表現されます。
(参考)オリエンタルモータの技術資料 この↓資料のH-37ページを参照下さい。
http://www.orientalmotor.co.jp/knowledge/technical/pdf/SteppingMotor_Tech.pdf

振動が原因によりラインセンサで撮影できない現象が発生した場合、スキャン間隔(送り方向の撮影分解能、スキャンレート)は装置や検査の要求仕様などで決まってくるため、変えられないと思うので、マイクロステップ対応のモータドライバなどの低振動タイプのドライバの選定をするなどして、ステッピングモータの移動分解能に対してエンコーダ同期信号の分解能が大きくなるように設計して下さい。

余談ですが...
もともと、メカ屋だった私は昔、この現象を体験した事があり、原因を追究している時に、ハード屋さんは、エンコーダのパルスがばらついているんじゃないか?エンコーダの精度が悪いんじゃないか?とか言うのですが、エンコーダそのものは、それなりの精度で作られてるし、モータは定速運転しているのだから、エンコーダがばらつくハズが無い!とか言っていたのですが、ハード屋さんがオシロスコープを持ち出して、エンコーダの信号を見せつけられ、やっぱりエンコーダの信号がばらついているでしょ!と言われ、完敗した覚えがあります。
よくよく考えると、モータがステッピング駆動なのだから、エンコーダのパルスがばらつくのは当たり前ですね~。(アナログのクォーツ時計の秒針にエンコーダを取り付けているようなものなので...)
特に低速で駆動している場合は振動が大きくなりやすいので、注意が必要です。
 

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疑似カラー(Pseudo-color)

メインページ画像処理

三次元データやサーモグラフィのようにデータを画像にした場合には、モノクロで表示するよりも、色を付けて表示した方が見やすい場合があります。

モノクロ表示疑似カラー表示
モノクロ表示疑似カラー表示(三次元)
モノクロ表示疑似カラー表示

このグレーの色に疑似的に色を付ける方法を疑似カラー(Pseudo-color)と言います。
この色の付け方は色相を使って青~緑~赤へと変化させてもいいのですが、もう少し簡単な方法を紹介します。

青~緑~赤~青へと色を変化させるには以下のようなパターンでR,G,Bの値を変化させます。

疑似カラー(Pseudo-color)

このパターンは青~緑~赤~青の色相で言うと一周分なので、一般的に用いられるのは青~緑~赤ぐらいまでなので、上図の0~240°部分を8Bitの輝度値に割り当て

疑似カラー(Pseudo-color)

のようにすると、このようなグレースケール↓に
モノクログレースケール

疑似カラーを割りつけると、このように↓なります。
疑似カラースケール

このようにクレースケールにカラーを割り当てることで、より画像を見やすくしています。
モノクロ8Bitの画像データの場合は、画像データはそのままに、カラーテーブルを変更するだけで、疑似カラー表示する事が出来ます。

C++/CLIでカラーパレットを設定する方法は カラーパレットの設定 のページを参照下さい。
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