2012年ロボコンで、舞鶴Aチームは画像処理を搭載したロボットを製作しました。 その際のアルゴリズムや、他に検討した手法を2013年のロボコン交流会で紹介しました。 その時発表に使ったスライドです。

1. OpenCVを用いた
ロボコンにおける画像処理
舞鶴高専 創造技術研究会5年 吉元裕真

2. OpenCVを用いた
ロボコンにおける画像処理
舞鶴高専 創造技術研究会5年 吉元裕真
画像処理 on ロボコン
入門編

3. • パパ （こと、吉元裕真）
• 舞鶴高専のロボコン部（S-ken）に所属
• 2012年度の部長
• 専門プログラム
あんた誰やねん
@ani_papa01 01YumaYoshimoto

4. 何してきたん？
• 2009 鶴恋慕の装飾
• 2010 鶴車の装飾、ホームページ管理
• 2011 投鶴のプログラム、副部長
• 2012 鶴側努のプログラム、副部長
• 2013 卒研、差し入れ担当 ←new!!
半分装飾やないけー！？

5. 2012の舞鶴のケースを参考に、
画像処理の使い方・考え方
何話すん？
に、ついてです

6. みんな画像処理やろうぜ

7. パソコンで画像処理を使うにあたり、
基礎的なことのみお話しします。
より具体的なことは、「511号室」まで

8. ロボコン 2012
ベスト・ペット

10. 目標
ペット、人間についてきて欲しいよね
画像処理やるか！
パソコン載せるか！！！

11. やりたいこと
伴走者の方向を検知したい
伴走者までの距離を知りたい
ゴール前のマーカー読みたい

12. マーカー読みたいやん！

13. 構成図
FT232
パソコン 制御回路
Webカメラ
ロボット本体

14. パソコン

15. 構成図
(1) 撮影
(2) 画像処理
(3) 指示を出す
(4) 信号受信
(5) 各種動力へ

16. 構成図
(1) 撮影
(2) 画像処理
(3) 指示を出す
(4) 信号受信
(5) 各種動力へ

17. パソコンと回路との接続

18. RS-232C規格
Dサブ9ピン
Dサブ25ピン
昔は…？
Dサブ端子があった。
RS-232C規格で、パソコンと
UARTで直接通信できた。
しかし、今はない。

19. んじゃ、今は？

20. FT232
http://akizukidenshi.com/catalog/g/gK-01977/

21. FT232
USBを仮想的にRS-232Cとして使う
モジュール
秋月電子で800円
http://akizukidenshi.com/catalog/g/gK-01977/

22. 試したライブラリ
2012年度のロボコンでやった画像処理について
OpenCV ARToolKit Kinect

23. ちょっと前に大流行
Kinect

24. Kinect
Microsoft社が販売
Xbox360のコントローラー
ナチュナルユーザーインターフェイス
2011年の大学ロボコンで東大が
センサとしてKinectを採用
http://www.tekwind.co.jp/products/entry_9391.php

25. Kinectライブラリ
• OpenNI
• Kinect for Windows

26. 第一案 Kinect
http://www.tekwind.co.jp/products/entry_9391.php
RGBカメラ
3D深度センサ
マルチアレイマイク

27. Kinect
できること カメラで画像取得
指定座標までの距離測定
人認識
人の骨格認識
音声取得
音源の方向推定
カメラの角度調整
あれ
それ
遅延はんぱねぇ

28. 便利だし、誰かしら使ってる？
ARToolKit

29. ARとは？
• 拡張現実感（Augmented Reality）
• スマートフォンの「ARアプリ」という形で最近流行り
• 実は40年以上の歴史あり
http://kougaku-navi.net/ARToolKit/

30. ARToolKit
できること マーカーを認識できる
マーカーの座標
マーカーの種類を判別できる
取得画像にさらにCGを合成できる
あれ
それ
http://kougaku-navi.net/ARToolKit/
画像にCG重ねて
なんかやろうぜ

31. 画像処理の古参
OpenCV

32. ゴール前マーカーは
OpenCV使うつもりだった

34. 作ったマーカーが
こちらになります

36. 布
紙

37. マーカーを探す アルゴリズム
1. 2値化する
2. マーカーを探す
3. マーカーの座標を確認し、ロボットの行動を決定

38. 一般的な2値化
元画像 グレースケール 2値化
普通2値化とは、明度を基準にモノクロ化すること

39. 2値化する
元画像

40. Hue (色相) Saturation (彩度) Value (明度)
Red (赤) Green (緑) Blue (青)

41. HSV色空間とは
http://ja.wikipedia.org/wiki/HSV色空間

42. HSV色空間とは
Hue (色相) Saturation (彩度) Value (明度)

43. 0 < R && R < 255 &&
0 < G && G < 255 &&
0 < B && B < 255 &&
100 < H && H < 255 &&
100 < S && S < 255 &&
50 < V && V < 255
白
それ以外
黒

44. マーカーを探す アルゴリズム
1. 2値化する
2. マーカーを探す
3. マーカーの座標を確認し、ロボットの行動を決定

45. マーカーを探す

46. 画像上のあるドットに対し、

47. 複数のドットの白黒を判定する

48. マーカーを探す

49. マーカーを探す

50. マーカーを探す アルゴリズム
1. 2値化する
2. マーカーを探す
3. マーカーの座標を確認し、ロボットの行動を決定

51. ロボットの行動
前進左旋回 右旋回

52. 画像処理って簡単！

53. みんなも Let’s 画像処理！

54. Thank you for your attention.