s16 t1 python学習奮闘記#6
TRANSCRIPT
Q3.顔認識機能を使ったことはありますか?
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CNN,“WhyfacerecogniOonisn'tscary--yet”,hCp://ediOon.cnn.com/2010/TECH/innovaOon/07/09/face.recogniOon.facebook/
コンピュータビジョンとは?
コンピュータビジョン(computervision)は大雑把に言って、「ロボットの目」を作る研究分野である。
この分野はコンピュータが実世界の情報を取得する全ての過程を扱うため、画像センシングのためのハードウェアから情報を認識するための人工知能的理論まで幅広く研究されている。また、近年ではコンピュータグラフィックスとコンピュータ・ビジョンの融合が注目を集めている。
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Wikipedia,“コンピュータビジョン”hCps://ja.wikipedia.org/wiki/コンピュータビジョン
1章 基本的な画像処理
2章 画像の局所記述子
3章 画像間の写像
4章 カメラモデルと拡張現実感
5章 多視点幾何
6章 画像のクラスタリング
7章 画像検索
8章 画像認識
9章 画像の領域分割
10章 OpenCV
目次
1章 基本的な画像処理
2章 画像の局所記述子
3章 画像間の写像
4章 カメラモデルと拡張現実感
5章 多視点幾何
6章 画像のクラスタリング
7章 画像検索
8章 画像認識
9章 画像の領域分割
10章 OpenCV
目次
白黒画像(グレースケール)
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• 濃度(強度)を256階調で表現• 0=白、255=黒
125 123 123 ...
126 125 125 ...
127 126 125 ...
... ... ... ...
白黒化
(800,569)
カラー画像(RGB)
15
188 186 186 ...
189 188 188 ...
189 188 187 ...
... ... ... ...
133 131 131 ...
134 133 133 ...
135 134 133 ...
... ... ... ...
88 86 86 ...
89 88 88 ...
88 87 86 ...
... ... ... ...
= + +
• R(赤)、G(緑)、B(青)の合成• 各ピクセルの色強度は256階調
R G B
(800,569,3) (800,569) (800,569) (800,569)
画像の特徴量
PCVで扱う2つの特徴量(記述子)
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Harrisコーナー記述子
HarrisとStephensによって考案されたコーナー(角)の検出アルゴリズム。画像の勾配を計算して、ピクセルごとに特徴を抽出する。
SIFT特徴量
ScaleInvariantFeatureTransform(スケール不変特徴量変換)。DavidLoweが考案した特徴量抽出法。スケール、回転、明度に対して不変でロバストな特徴抽出ができる。
手順
① 画像ファイルを読み込む② SIFT特徴量を計算する③ RANSACでホモグラフィーを推定する④ ホモグラフィーに応じて画像を変形する⑤ 対応点に合わせて画像を重ねるfile:pcv_03_3_panorama.ipynb
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