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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Akira

ニックネーム:Akira
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OpenCVプログラミングブック

メインページ参考文献

基本的にこのページ(http://opencv.jp/)を本にしたものですが、やっぱりインターネットで見るよりも本で見る方が見やすいですし...

でも、ところどころで「××を参照」とか書いてある部分がありますが、特に「リファレンスを参照」と書いてある部分はリファレンスを見ても書いて無いじゃん!!!
とか、
カラー処理の説明なのに本がモノクロ印刷なので、よく分かんない!

というような突込みどころもあったりもしますが、その時には素直にホームページの方を参照しましょう。
(ほとんどの場合、ホームページの方が詳しく書いてあります。)

と言いながらも、とりあえずはおススメです。

※現在では第3版のOpenCV 2 プログラミングブックが発売されています。

      

    初版      第2版(Ver1.1対応版)

【初版 目次】
Chapter 1 入門編
1.1 画像処理とOpenCV
1.1.1 コンピュータは、どのように画像を扱っているのだろう
1.1.2 コンピュータビジョン コンピュータが目を持った
1.1.3 コンピュータビジョンの広がり
1.1.4 自分でコンピュータビジョンプログラミングってできるの?
1.1.5 OpenCVとは
1.2 OpenCVの読み方・本書の読み方について
1.2.1 OpenCVにおけるいくつかのルール
1.2.2 本書の読み方

Chapter 2 導入編
2.1 インストールと最初のプログラム
2.1.1 OpenCV の入手
2.1.2 OpenCV のインストール
2.1.3 Visual Studio C++ 2005 の設定
2.1.4 最初のプログラム
2.2 チュートリアル
2.2.1 カメラからの入力画像をそのまま表示する
2.2.2 背景との差分を計算する
2.2.3 肌色領域を抽出する
2.2.4 顔領域を追跡する
2.2.5 静止画を保存する
2.2.6 まとめ

Chapter 3 基礎編
3.1 セピア変換
3.1.1 セピア変換のアルゴリズム
3.1.2 入力画像の読み込み
3.1.3 表色系変換結果の格納先を作成
3.1.4 チャンネルごとの操作
3.1.5 色相H と彩度S の値の変更
3.1.6 チャンネルの統合と逆変換
3.1.7 後片付け
3.2 クロマキー
3.2.1 クロマキー処理の流れ
3.2.2 OpenCV によるクロマキー処理の実現
3.3 幾何学変換
3.3.1 画像補間
3.3.2 画像の拡大縮小
3.3.3 画像の回転
3.3.4 画像の平行移動
3.3.5 アフィン変換による複雑な変形
3.3.6 透視変換
3.4 行列演算
3.4.1 連立方程式を解く
3.4.2 結果を確認する

Chapter 4 チュートリアル編
4.1 2値化
4.1.1 2 値化の概要
4.1.2 OpenCV を用いた2 値化
4.2 ヒストグラム
4.2.1 デジタル画像処理分野におけるヒストグラム
4.2.2 コントラストとは
4.2.3 濃度階調変換
4.2.4 OpenCV を用いた濃度階調変換
4.3 輪郭抽出
4.3.1 輪郭抽出はどのように行われるか
4.3.2 OpenCV を用いた輪郭抽出
4.4 エッジ抽出
4.4.1 エッジの抽出方法
4.4.2 オペレータの種類
4.4.3 OpenCV によるエッジ抽出
4.5 ハフ変換
4.5.1 ハフ変換の基本的な考え方
4.5.2 パラメータ空間の工夫
4.5.3 ハフ変換の特徴
4.5.4 ハフ変換による直線抽出
4.6 対応領域探索
4.6.1 テンプレートマッチング法とは
4.6.2 テンプレートマッチング法を用いた数字探索
4.7 膨張と収縮
4.7.1 各処理の概要
4.7.2 膨張と収縮を用いたノイズ除去
4.8 形状特徴抽出
4.8.1 全体の流れ
4.8.2 HSV 表色系を用いた肌色領域抽出
4.8.3 欠損領域の補間
4.8.4 面積が最大の領域を抽出
4.8.5 Convex Hull の生成
4.8.6 Convex Hull 内の面積の算出
4.8.7 グーチョキパーの識別
4.9 物体追跡
4.9.1 画像上での物体の動きとは
4.9.2 色情報を用いた追跡
4.9.3 追跡対象物体の輪郭を動的に取得
4.10 動的な背景差分法
4.10.1 最も単純な背景差分
4.10.2 単純な背景差分法の弱点
4.10.3 背景のゆらぎをモデル化する
4.10.4 背景のリアルタイム更新
4.11 カメラキャリブレーション
4.11.1 カメラキャリブレーションで扱うパラメータ
4.11.2 カメラパラメータの導出手順
4.11.3 デジタル画像処理におけるキャリブレーションの手順
4.11.4 Zhang によるキャリブレーション手法
4.11.5 OpenCV を用いた歪み補正

Appendix
A 表色系
A.1 RGB 表色系
A.2 HSV 表色系/HLS 表色系
A.3 CIE L*a*b* 表色系
A.4 その他の表色系
A.5 グレースケール
B OpenCV リファレンスマニュアル
B.1 CXCORE リファレンスマニュアル
B.2 CV リファレンスマニュアル
B.3 機械学習リファレンスマニュアル
B.4 HighGUI リファレンスマニュアル
C OpenCV のライセンスについて


Ver1.1に対応した第2版も7月29日に発売↓



【第2版 目次】
Chapter 1 入門編
1.1 画像処理とOpenCV
 1.1.1 コンピュータは、どのように画像を扱っているのだろう
 1.1.2 コンピュータビジョン ~コンピュータが目を持った~
 1.1.3 コンピュータビジョンの広がり
 1.1.4 自分でコンピュータビジョンプログラミングってできるの?
 1.1.5 OpenCVとは
 1.1.6 OpenCVの実利用
1.2 OpenCVの読み方・本書の読み方について
 1.2.1 OpenCVにおけるいくつかのルール
 1.2.2 本書の読み方

Chapter 2 導入編
2.1 インストールと最初のプログラム
 2.1.1 OpenCVの入手
 2.1.2 OpenCVのインストール
 2.1.3 Visual C++ 2008の設定
 2.1.4 最初のプログラム
2.2 チュートリアル
 2.2.1 カメラからの入力画像をそのまま表示する
 2.2.2 背景との差分を計算する
 2.2.3 肌色領域の抽出
 2.2.4 顔領域の追跡
 2.2.5 静止画の保存
2.3 OpenCVをLinuxで利用する
2.4 OpenCVをMac で利用する

Chapter 3 基礎編
3.1 画素値の操作
 3.1.1 セピア変換のアルゴリズム
 3.1.2 OpenCVによるセピア変換
 3.1.3 画素単位での画素値の読み書き
 3.1.4 画素値の直接操作
3.2 画像間の演算
 3.2.1 画像間の演算
 3.2.2 OpenCVによるクロマキー処理の実現
3.3 幾何学変換
 3.3.1 画像補間
 3.3.2 画像の拡大縮小
 3.3.3 画像の回転
 3.3.4 画像の平行移動
 3.3.5 アフィン変換による複雑な変形
 3.3.6 透視変換
3.4 行列演算
 3.4.1 連立方程式を解く
 3.4.2 OpenCVによる連立方程式の解

Chapter 4 ケーススタディ編
4.1 2 値化
 4.1.1 2 値化の概要
 4.1.2 OpenCVを用いた2 値化
4.2 ヒストグラム
 4.2.1 デジタル画像処理分野におけるヒストグラム
 4.2.2 コントラストとは
 4.2.3 濃度階調変換
 4.2.4 OpenCVを用いた濃度階調変換
4.3 輪郭抽出
 4.3.1 輪郭抽出はどのように行われるか
 4.3.2 OpenCVを用いた輪郭抽出
4.4 エッジ抽出
 4.4.1 エッジの抽出方法
 4.4.2 オペレータの種類
 4.4.3 OpenCVによるエッジ抽出
4.5 ハフ変換
 4.5.1 ハフ変換の基本的な考え方
 4.5.2 パラメータ空間の工夫
 4.5.3 ハフ変換の特徴
 4.5.4 ハフ変換による直線抽出
4.6 対応領域探索
 4.6.1 テンプレートマッチング法とは
 4.6.2 OpenCVによるテンプレートマッチング法を用いた数字探索
4.7 膨張と収縮
 4.7.1 各処理の概要
 4.7.2 膨張と収縮を用いたノイズ除去
4.8 形状特徴抽出
 4.8.1 全体の流れ
 4.8.2 OpenCVによる形状特徴抽出
4.9 物体追跡
 4.9.1 画像上での物体の動きとは
 4.9.2 色情報を用いた追跡
 4.9.3 追跡対象物体の輪郭を動的に取得
4.10 動的な背景差分法
 4.10.1 最も単純な背景差分
 4.10.2 単純な背景差分法の弱点
 4.10.3 背景のゆらぎをモデル化する
 4.10.4 背景のリアルタイム更新
4.11 カメラキャリブレーション
 4.11.1 カメラキャリブレーションで扱うパラメータ
 4.11.2 カメラパラメータの導出手順
 4.11.3 デジタル画像処理におけるキャリブレーションの手順
 4.11.4 OpenCVを用いた歪み補正
4.12 学習による顔検出
 4.12.1 コンピュータを使った学習とは
 4.12.2 Haar-like 特徴を使ったブースティングとカスケード分類器
 4.12.3 用意された分類器を使った顔の検出
 4.12.4 新しい分類器の学習と物体検出

Appendix リファレンス編
Appendix A 表色系
 A.1 RGB 表色系
 A.2 HSV表色系/HLS表色系
 A.3 CIE L*a*b*表色系
 A.4 その他の表色系
 A.5 グレースケール
Appendix B OpenCVリファレンスマニュアル
 B.1 CXCOREリファレンスマニュアル
 B.2 CVリファレンスマニュアル
 B.3 機械学習リファレンスマニュアル
 B.4 HighGUI リファレンスマニュアル
Appendix C OpenCVのライセンスについて

 


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