黄昏より暗きもの、血の流れより赤きもの

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【OpenCV】Hough変換やSIFT特徴量など、画像認識の技法に関する記事や動画をまとめた【画像認識】

先日OpenCV3.0のβ版が発表され、みなさんはもうインストールしましたでしょうか?自分はまだ2.4.9のままで、どうしようか悩み中です。

さて今日は書くテーマが決まらなかったので、画像認識に使われる手法について簡単にまとめてみました。調べた事をまとめると言う手法を思いつくのが休みが明けそうになる6時間前で、非常に休みの使い方が下手だなーと思う限りです。そんな訳でまとめたものを見て帰って下さい。

Hough変換

Hough変換は主に画像から直線や円を検出するためのもので、例えば道路上の道を検出するなどの用途で使う事ができます。

Lane departure using Hough Line Transform

主な説明

URL:http://ja.wikipedia.org/wiki/ハフ変換

ソースコード:動画シリーズ 円の検出ハフ変換:chugoku @ ウィキ

動画の場合になってしまいますが、動画から円を検出場合のOpenCVソースコードを紹介します。OpenCVだと円の半径なども出力することもできるので、半径が一定以上だとメッセージを表示すると言ったARにも応用出来る変換と言えます。又検出までの時間や、機械学習で言う学習も不要なので手軽に使いやすい検出法と言えます。

URL:http://www40.atwiki.jp/chugoku/

SIFT,SURF特徴量

主な説明:画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量

SIFT特徴量とは、簡単に言うと2つの画像から同じ物体の特徴点を検索する為の手法。OpenCV2.0で実装できます。本スライドではこの他の画像の特徴量に関する歴史についてまとめられており、色々試してみる切っ掛けになります。

動画:Markless AR using SURF(SIFT) method

以下の動画のようにARへの応用もされています。

OpenCVソースコード:OpenCV2でSIFT, SURFによる画像の対応付け:Kesin's diary

下記ブログでは、実際にSIFTをOpenCVで実行するためのソースコードが公開されています。

URL:http://imagingsolution.blog107.fc2.com/blog-entry-186.html

動画:OPENCV Topic 05 Template Matching

OpenCVソースコード

URL:http://opencv.jp/sample/matching.html

その他:Harris分類器(Harrisのコーナー特徴点について)

画像処理を始めよう ー特徴量1 コーナー検出ー:プログラムdeタマゴ

URL:http://d.hatena.ne.jp/nodamushi/20131206/1386355795

OpenCVソースコード:コーナー検出(EigenValue,Harris,FAST)(OpenCV.jp)

URL:http://opencv.jp/opencv2-x-samples/corner_detection