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!
   
翻訳(Translate)

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!
詳細プロフィールは こちら
お問い合わせは、こちら↓

【補助HP】
画像処理ソリューションWeb版 【Newブログ】
イメージングソリューション

スポンサーリンク


カテゴリ

最近のコメント

カレンダー

03 | 2017/04 | 05
S M T W T F S
- - - - - - 1
2 3 4 5 6 7 8
9 10 11 12 13 14 15
16 17 18 19 20 21 22
23 24 25 26 27 28 29
30 - - - - - -

趣味のブログ

iPhone萬歳!
iPhoneの情報いろいろ。
ブログ学習帳
ブログ、SEO、アフィリエイト情報など(まだまだこれから)
俺流クラフト日記
ハンドメイド作品の記録(現在、放置中)

スポンサーリンク 最近の記事
(09/18)  計測測定展に光切断のデモを出展しました
(08/17)  ディジタル画像技術事典200に記事が載りました
(06/09)  光切断を画像センシング展で公開
(05/14)  中国(上海)へ行って来ました
(04/12)  韓国へ行って来ました
(03/10)  私の求める新人像
(01/18)  エレクトロテストジャパンにカラー光切断法のデモを出展しました。
(12/23)  ユニークアクセス200万達成!
(12/10)  【カラー光切断法】YouTube動画まとめ
(11/04)  国際画像機器展2014にカラー光切断法を出展します。
(10/05)  第25回コンピュータビジョン勉強会@関東に参加してきました。
(09/08)  フーリエ変換の記事を追加しました。
(08/09)  【画像処理】ランキング低下中
(07/06)  記事の更新が停滞中...
(06/08)  画像センシング展2014でカラー光切断法のデモを行います。
(05/17)  カラー光切断法の動画を公開しました。
(04/30)  ソニーα NEX-5Rで星空撮影
(04/10)  カラー光切断法の取込結果を追加しました
(03/08)  Korea Vision Show 2014へ行ってきました
(02/05)  フーリエ変換シリーズを始めます。
(01/06)  2014年、あけましておめでとうございます。
(12/04)  カラー光切断法を公開(国際画像機器展2013にて)
(11/13)  国際画像機器展2013に出展します
(10/14)  「画像処理のためのC#」はじめます。
(09/16)  【C#,VB.NET】高速描画コントロールをバージョンアップしました。
(09/04)  拡大鏡に輝度値表示、ルーラー機能を追加した個人ツールを公開
(08/05)  7月の拍手Top5
(07/06)  2013年6月人気記事Top5
(05/12)  SONY α NEX-5Rレビュー
(04/24)  SONY α NEX-5RY購入

詳解 OpenCV――コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識

メインページ参考文献


 以前から英語版のLearning OpenCVという本はあったのですが、この日本語翻訳版です。
私もこの本を持っていますが、現存するOpenCVの本の中ではダントツで詳しいのではないでしょうか?
まったくの画像処理の初心者が読むのには少し難しく感じるかも?知れませんが、そんなに難しい訳でもないので、画像処理の基礎知識がある人にとっては、画像処理のアルゴリズムについても解説されていて、かなり参考になると思います。
また、この本の中のサンプルプログラムも、そこそこ出来が良い(処理方法が良い)ように思います。

誤記もあるようなので、本を購入したら下記ページでご確認下さい。
http://www.oreilly.co.jp/books/9784873114132/

目次


日本語版に寄せて
訳者まえがき
まえがき
1章 概要
1.1 OpenCVとは何か?
1.2 OpenCVを使うのはだれか?
1.3 コンピュータビジョンとは何か?
1.4 OpenCVの起源
1.4.1 IPPでOpenCVを高速化する
1.4.2 OpenCVの所有者はだれか?
1.5 OpenCVをダウンロード、インストールする
1.5.1 インストール
1.6 CVSから最新のOpenCVを入手する
1.7 その他のOpenCVドキュメント
1.7.1 HTMLで利用できるドキュメント
1.7.2 Wiki上のドキュメント
1.8 OpenCVの構造と内容
1.9 移植性
1.10 練習問題
2章 OpenCV入門
2.1 始めましょう
2.2 初めてのプログラム―写真を表示する
2.3 2つ目のプログラム―AVIビデオ
2.4 見て回る
2.5 簡単な変換
2.6 少し複雑な変換
2.7 カメラからの入力
2.8 AVIファイルへ書き込む
2.9 次の章へ
2.10 練習問題
3章 OpenCVについて知る
3.1 OpenCVの基本データ型
3.1.1 行列と画像の型
3.2 CvMat行列構造体
3.2.1 行列内のデータにアクセスする
3.2.2 点の配列
3.3 IplImageデータ構造体
3.3.1 画像データにアクセスする
3.3.2 ROIとwidthStepについての補足
3.4 行列と画像
3.4.1 行列と画像のオペレータ
3.5 描画する
3.5.1 直線
3.5.2 円と楕円
3.5.3 ポリゴン
3.5.4 フォントとテキスト
3.6 データ保管
3.7 IPP
3.7.1 インストールを検証する
3.8 まとめ
3.9 練習問題
4章 HighGUI
4.1 ポータブルなグラフィクスツールキット
4.2 ウィンドウを作成する
4.3 画像をロードする
4.4 画像を表示する
4.4.1 WaitKey(キーを待つ)
4.4.2 マウスイベント
4.4.3 スライダー、トラックバー、スイッチ
4.4.4 ボタンはない
4.5 ビデオを扱う
4.5.1 ビデオを読み込む
4.5.2 ビデオを書き出す
4.6 ConvertImage(画像を変換する)
4.7 練習問題
5章 画像処理
5.1 概要
5.2 平滑化
5.3 画像のモルフォロジー
5.3.1 膨張と収縮
5.3.2 自分のカーネルを作成する
5.3.3 より汎用的なモフォロジー
5.4 フラッドフィル
5.5 リサイズ
5.6 画像ピラミッド
5.7 閾値
5.7.1 適応型閾値
5.8 練習問題
6章 画像変換
6.1 概要
6.2 コンボリューション
6.2.1 コンボリューションの境界
6.3 勾配とSobel微分
6.3.1 Scharrフィルタ
6.4 Laplacian
6.5 Canny
6.6 Hough変換
6.6.1 Hough線変換
6.6.2 Hough円変換
6.7 写像
6.8 拡大、縮小、ワープ(歪曲)、回転
6.8.1 アフィン変換
6.8.2 透視変換
6.9 CartToPolarとPolarToCart
6.10 対数極座標(LogPolar)
6.11 離散フーリエ変換(DFT)
6.11.1 スペクトル乗算
6.11.2 コンボリューションとDFT
6.12 離散コサイン変換(DCT)
6.13 積分画像
6.14 距離変換
6.15 ヒストグラムの均一化
6.16 練習問題
7章 ヒストグラムとマッチング
7.1 基本的なヒストグラムのデータ構造
7.2 ヒストグラムにアクセスする
7.3 ヒストグラムの基本操作
7.3.1 2つのヒストグラムを比較する
7.3.2 ヒストグラムの使用例
7.4 もう少し複雑なもの
7.4.1 Earth Mover's Distance(EMD)
7.4.2 バックプロジェクション
7.4.3 テンプレートマッチング
7.5 練習問題
8章 輪郭
8.1 メモリストレージ
8.2 シーケンス
8.2.1 シーケンスを作成する
8.2.2 シーケンスを削除する
8.2.3 シーケンスの要素に直接アクセスする
8.2.4 スライス、データのコピーと移動
8.2.5 シーケンスをスタックとして使用する
8.2.6 要素の挿入と削除
8.2.7 シーケンスのブロックサイズ
8.2.8 シーケンスのリーダーとライター
8.2.9 シーケンスと配列
8.3 輪郭を見つける
8.3.1 輪郭はシーケンスである
8.3.2 Freemanチェインコード
8.3.3 輪郭を描画する
8.3.4 輪郭の例
8.4 もう1つの輪郭の例
8.5 輪郭に対してさらに何かを行う
8.5.1 ポリゴン近似
8.5.2 特徴を要約する
8.5.3 ジオメトリ
8.6 輪郭のマッチング
8.6.1 モーメント
8.6.2 モーメントの詳細
8.6.3 Huモーメントを用いてマッチングを行う
8.6.4 階層型マッチング
8.6.5 輪郭の凸部と凹状欠損
8.6.6 ペアワイズ幾何ヒストグラム
8.7 練習問題
9章 画像の部分領域と分割処理
9.1 部分領域と分割
9.2 背景除去
9.2.1 背景除去の弱点
9.2.2 シーンのモデル化
9.2.3 ピクセルの断面
9.2.4 フレーム差分
9.2.5 平均背景法
9.2.6 平均、分散、共分散を累積する
9.2.7 高度な背景手法
9.2.8 前景除去のための連結成分
9.2.9 背景手法を比較する
9.3 Watershedアルゴリズム
9.4 画像修復
9.5 平均シフト分割
9.6 Delaunay三角分割法、Voronoi図
9.6.1 DelaunayまたはVoronoiの細分割を作成する
9.6.2 Delaunayの細分割を動き回る
9.6.3 使用例
9.7 練習問題
10章 トラッキングとモーション
10.1 トラッキングの基礎
10.2 コーナー検出
10.3 サブピクセルコーナー
10.4 不変特徴量
10.5 オプティカルフロー
10.5.1 Lucas-Kanade法
10.5.2 密なトラッキングテクニック
10.6 平均値シフトとcamshiftトラッキング
10.6.1 平均値シフト
10.6.2 camshift
10.7 モーションテンプレート
10.8 推定器
10.8.1 Kalmanフィルタ
10.8.2 拡張Kalmanフィルタに関する簡単な説明
10.9 Condensationアルゴリズム
10.10 練習問題
11章 カメラモデルとキャリブレーション
11.1 カメラモデル
11.1.1 射影幾何の基本
11.1.2 レンズ歪み
11.2 キャリブレーション
11.2.1 回転行列と平行移動ベクトル
11.2.2 チェスボード
11.2.3 ホモグラフィ
11.2.4 カメラキャリブレーション
11.3 歪み補正
11.4 キャリブレーションを全部まとめる
11.5 Rodrigues変換
11.6 練習問題
12章 投影と3Dビジョン
12.1 投影
12.2 アフィン変換と透視変換
12.2.1 鳥瞰図変換の例
12.3 POSIT:3D姿勢推定
12.4 ステレオ画像処理
12.4.1 三角測量
12.4.2 エピポーラ幾何
12.4.3 基本行列と基礎行列
12.4.4 エピポーラ線を計算する
12.4.5 ステレオキャリブレーション
12.4.6 ステレオ平行化
12.4.7 ステレオ対応点探索
12.4.8 ステレオキャリブレーション、平行化、対応点探索のコード
12.4.9 3D再投影からの奥行きマップ
12.5 動画像からの3次元復元
12.6 2次元と3次元の線のフィッティング処理
12.7 練習問題
13章 機械学習
13.1 機械学習とは
13.1.1 学習セットとテストセット
13.1.2 教師つきデータと教師なしデータ
13.1.3 生成的モデルと識別的モデル
13.1.4 OpenCVのMLアルゴリズム
13.1.5 ビジョンで機械学習を使う
13.1.6 変数の重要度
13.1.7 機械学習の問題を診断する
13.2 MLライブラリの共通ルーチン
13.2.1 学習
13.2.2 予測
13.2.3 学習の繰り返しを制御する
13.3 マハラノビス距離
13.4 K-means
13.4.1 問題と解決策
13.4.2 K-meansのコード
13.5 単純Bayes分類器
13.5.1 単純Bayesのコード
13.6 二分決定木
13.6.1 回帰の不純さ
13.6.2 分類の不純さ
13.6.3 決定木の使い方
13.6.4 決定木の結果
13.7 ブースティング
13.7.1 AdaBoost
13.7.2 ブースティングのコード
13.8 ランダムツリー
13.8.1 ランダムツリーのコード
13.8.2 ランダムツリーを使う
13.9 顔検出器/Haar分類器
13.9.1 教師あり学習とブースティング理論
13.9.2 Viola-Jones分類器の理論
13.9.3 顔検出器のコード
13.9.4 新しいオブジェクトを学習する
13.10 他の機械学習アルゴリズム
13.10.1 期待値最大化
13.10.2 K近傍
13.10.3 多層パーセプトロン
13.10.4 サポートベクトルマシン
13.11 練習問題
14章 OpenCVの未来
14.1 過去と未来
14.2 方向性
14.2.1 具体的な項目
14.3 アーティストのためのOpenCV
14.4 あとがき
付録A iPhone OSへのOpenCV/FaceDetectionの移植と高速化
A.1 iPhoneへのOpenCV移植と最適化準備
A.1.1 iPhoneのハードウェア/ソフトウェア構成について
A.1.2 iPhoneへの移植作業
A.1.3 プロファイリング環境の構築
A.1.4 ボトルネックの特定
A.2 最適化実践
A.2.1 コンパイルオプションの調整
A.2.2 ハイレベルなコード変更による最適化
A.2.3 ディープなコード変更による最適化
A.2.4 今後の課題
A.3 参考文献
付録B Webカメラを使って手や物体を感知するディスプレイを作ろう
B.1 カメラとディスプレイを使って装置を構成する
B.2 カメラとディスプレイのキャリブレーション
B.3 レーザー水平器を使ったマルチタッチディスプレイ
B.3.1 レーザー水平器を用いた指の接触判定
B.3.2 ヒストグラムを使った手領域の抽出
B.3.3 レーザー水平器を使ったマルチタッチディスプレイの
アプリケーション例
B.4 偏光板を応用したディスプレイシステム
B.4.1 偏光板を使ってディスプレイ上の物体を簡単に抽出する
B.4.2 物体の抽出と形状認識を行うプログラム
B.4.3 偏光板を応用したディスプレイシステムのアプリケーション例
B.5 参考文献
付録C OpenCVインストールガイド
共通の動作環境
追加の動作環境(Linux、BSD、その他のUNIXライクなシステム)
SourceForge SVNリポジトリから最新のOpenCVを取得する
CMakeを使ってソースからOpenCVをビルドする(クロスプラットフォーム)
autotoolsを使ってOpenCVをビルドする
(Linux、Mac OS X、その他のUNIXライクなシステム)
OpenCVをテストする(CMake、クロスプラットフォーム)
OpenCVをテストする(autotools)
Python/Octaveラッパーをテストする
OpenCVを使った自身のコードをビルドする
ARMに関する注意
付録D 参考文献
索引
Loading...
スポンサーリンク

この記事に対するコメント

この記事に対するコメントの投稿














管理者にだけ表示を許可する


この記事に対するトラックバック
トラックバックURL
→http://imagingsolution.blog107.fc2.com/tb.php/169-277a1b35
この記事にトラックバックする(FC2ブログユーザー)

はじめての分散処理システム - 基礎からWebアプリケーションまで

はじめての分散処理システム - 基礎からWebアプリケーションまで ”はじめての”と題名に付いている通り、初心者向けの解説が広... もぼなもな書房【2009/09/23 11:13】

現在の閲覧者数: / 合計