2015 taipei.py meetup

1. Intro to 影像處理/辨識 &
OpenCV
kazami
前影像處理/辨識工程師

2. 我是誰？
影像處理/辨識工程師
大學：化工
碩士：理論物理（廣義相對論重力波光應用物理)

3. 所以...
影像處理/辨識工作到底在幹嘛？

4. xxx Bank

5. 一開始, 大家認為影像處理是
這樣
https://www.youtube.com/watch?v=csvt6JBAwBk

6. 我以為影像處理是這樣

7. 結果我在做這樣...
Orz…

8. 影像處理是什麼？ 能賺錢嗎？
Library
工廠品保（PCB, ITO玻璃, 面板, 造紙廠, 花生)
特殊影像識別系統 (保全系統, 指紋辨識系統, 自動駕
駛)
UI介面(辨識手勢...)

9. Computer Vision
Camera
Light
Image Processing
Recognition

10. Camera-劇情總是從出乎意料
的地方開始
Exposure Time: cmos sensor 接受光的時間
ISO : 感光度
Aperture : 光圈大小 （影響進光量）
Frame Rate : 每秒拍攝的頻率

11. Camera

12. Light
Intensity ：光的強度 （若光不夠可能會曝光不足）
Frequency ：光的頻段 （紫外光 可見光 紅外線 X光
微波）
Color temperature ：色溫 （RGB比例的偏重）

13. CCD 感光

14. Gray = 0.299 * Red + 0.587 * Green + 0.114 * Blue

15. 以上絕對不是要拖台錢
為什麼我用相同的演算法總是辨識錯誤？
為什麼昨天辨識成功今天就辨識不出來？
為什麼找到一堆不是我要的資訊？

16. Digital Image Processing
Pixel: the minimal element for an image
How to describe the information on a pixel?
Color space. RGB, HIS, YCbCr, etc.

17. Digital Image Processing
Processing for what?
Enhancement
Feature extraction
Recovery
Retouching
Compression

18. Related Libraries
Halcon
OpenCV
SimpleCV
Euresys

19. OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is
an open source library.
computer vision
machine learning
The library has more than 2500 optimized
algorithms.

20. OpenCV
Interfaces:
C++
C
Python
Java
MATLAB
OS:
Windows
Linux
Android
Mac OS

21. OpenCV
Modules:
core
basic data structures
file I/O
imgproc
image filtering
geometrical image transformations
color space conversion
Video
motion estimation
object tracking

22. OpenCV
Modules:
calib3d
multiple-view geometry algorithms
stereo correspondence algorithms
features2d
feature detectors
feature descriptors
feature matchers
highgui
video capturing
image and video codecs
simple UI
GPU (Cuda)

23. Image Processing
Blurring
convolution
kernel(Average)

24. FaceDetect
trained with particular object (positive example)
arbitrary images of the same size (negative
example)
boosted: create Strong classifier which is a
weighted sum of these weak classifiers
cascade: resultant classifier consists of several
simpler classifiers (stages)

25. Features
20*20 demo pictures
For each feature, it finds the best threshold which will
classify the faces to positive and negative

26. https://fossies.org/dox/opencv-3.0.0/objdetect__c_8h_source.html#l00079

27. C
CvHaarClassifierCascade
CvHaarStageClassifier
CvHaarClassifier
CvHaarFeature

28. https://fossies.org/dox/opencv-3.0.0/haarfeatures_8cpp_source.html#l00120

29. Cascade
Cascade:
Stage1:
Classifier11
Feature11
Classifier12
Feature12
…..
Stage2:
Classifier21
Feature21
Classifier22
Feature22
…..

30. https://fossies.org/dox/opencv-
3.0.0/apps_2traincascade_2cascadeclassifier_8cpp_source.html#l00129

31. Machine Learning

33. Why miscalculations ?
training stage
hat
glasses
smile
posture

34. 檢測情境的差異
Facebook
品質高
自動對焦
後製
工業
手動對焦
手動調光
速度快
精度高

35. Q&A