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「きのこたけのこ戦争に学ぶ画像認識」 プロ生勉強会 第20回@品川

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プロ生勉強会 第20回@品川 LT資料

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「きのこたけのこ戦争に学ぶ画像認識」 プロ生勉強会 第20回@品川

  1. 1. pronama シナガワ きのこたけのこ戦争に学ぶ 画像認識 <2013/3/9> きりん @kirin_nico
  2. 2. 自己紹介● きりん (@kirin_nico) – コミュ『ニコニコ技術部員(自称)の作業日誌』 (co12186)● よく使う言語は C# (お仕事ではひたすらTclとかアセンブラ)● 電子工作/プログラミング/クラフト系作品動画の投稿、視 聴者参加型のゲーム放送、お絵描き等が主な活動
  3. 3. 今回やること● とある画像の中から・・・
  4. 4. 今回やること● 2種類のお菓子を抜き出し、分類します きのこっぽい きのこっぽい お菓子 お菓子 たけのこっ ぽいお菓子 きのこっぽい お菓子 きのこっぽい お菓子
  5. 5. 画像認識とは● 雑多な情報を含む画像の中から意味を持つデータ を取り出すこと – 例) デジカメの顔認識、ARマーカー認識● 詳細はググれ bingれ● 条件を絞れば簡単な処理でもそこそこのものがで きる
  6. 6. 今回の前提条件● 安定した照明を用意する – 照明変動やノイズが少ない● 背景には白く反射しづらいティッシュを敷く● やや上から撮る、横からは撮らない● 基本的には1個、仮に複数あっても重ならない● 速度は気にしない● きのこorたけのこの判別のみ – 『その他の物体』と判定する機能はオプション
  7. 7. 画像認識のフロー 例) 画像ファイルを取り込む画像取得    Webカメラから画像を取得する  ↓画像処理 例) RGB値を元に二値化する    色を補正する、ノイズを減らす  ↓画像認識 例) 数値化した特徴(色や形)から、    映っているものが何かを判定する
  8. 8. まずは画像の取得● 自作クラス+Webカメラメモリ上の画像の構成例 B G R B G R B G R B … 1pixel目 2pixel目 3pixel目
  9. 9. 次に画像処理● いろいろな処理を試してみる – 色に着目:色調補正、HSV変換 など RGB RGB 緑値 青値 HSV HSV 明度 彩度
  10. 10. 次に画像処理● いろいろな処理を試してみる – 色に着目:色調補正、HSV変換 など RGB青値 + HSV彩度
  11. 11. 次に画像処理● いろいろな処理を試してみる – 形に着目:特徴点抽出、エッジ検出、輪郭の数値化        モーメント、面積比、サイズ・角度の正規化 エッジ抽出 サイズ・回転角正規化
  12. 12. 次に画像処理● 組み合わせてみる 2色化・ 回転角正規化物体抽出
  13. 13. 最後に画像認識● 両者で明らかに異なるクッキー部分の形に注目
  14. 14. 最後に画像認識● 両者で明らかに異なるクッキー部分の形に注目 縦に長い 横に長い →きのこっぽい →たけのこっぽい
  15. 15. 結果● このアルゴリズムを用いると・・・
  16. 16. 結果● うまく認識出来ました
  17. 17. まとめ● 画像認識とは、雑多な情報を持つ画像から意味の あるものを取り出すこと● 条件を絞れば簡単な処理でも画像認識プログラム を作ることができる● 認識対象の特徴をよく知ることが大切
  18. 18. ご清聴ありがとうございました
  • MaikoMorii1

    Apr. 27, 2016
  • ShoeKurtz

    Mar. 6, 2015
  • KenichiTakahashi1

    Jan. 6, 2015
  • noromanba

    Mar. 23, 2013

プロ生勉強会 第20回@品川 LT資料

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