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OpenCV プログラミングブック 第2版 [OpenCV 1.1対応]

マイナビ出版

3,238円+税

コンピュータで“モノを見る” 本書は画像処理に強力かつ最適なC言語のライブラリ集であるOpenCVの基本から、肌色判定、エッジ抽出、前景/背景分割、学習による顔検出といった活用までを解説。コンピュータビジョン・プログラミングに必携の1冊!(OpenCV 1.1対応版)

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内容紹介

コンピュータに視覚を与えるコンピュータビジョン・プログラミング!

コンピュータによる画像処理に強力かつ最適なC言語のライブラリ集であるOpenCV。本書はコンピュータビジョン・プログラミングの基本から、肌色判定、エッジ抽出、前景/背景分割、学習による顔検出といったOpenCV活用の実践までバランスよく構成。コンピュータでモノを見るプログラミングに必携の1冊です。

【注意】本書はOpenCV 1.1対応版です。最新のバージョンとは異なりますので、ご注意ください。

書誌情報

  • 著者: 奈良先端科学技術大学院大学 OpenCVプログラミングブック制作チーム
  • 発行日:
  • 最終更新日: 2009-07-29
  • バージョン: 1.0.0
  • ページ数: 497ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF
  • 出版社: マイナビ出版

対象読者

OpenCVがはじめての方、工学系・医学系の学生、研究生、ロボット関連の技術者、趣味プログラマ・ゲームプログラマ

著者について

奈良先端科学技術大学院大学 OpenCVプログラミングブック制作チーム

奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 像情報処理学講座およびロボティクス講座の学生、スタッフおよびOB・OG からの有志。(http://opencv.jp, http://chihara.naist.jp, http://robotics.naist.jp

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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