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実践コンピュータビジョン 9章 画像の領域分割

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静岡Developes勉強会のコンピュータビジョン9章の資料です。

Published in: Technology
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実践コンピュータビジョン 9章 画像の領域分割

  1. 1. 実践コンピュータビジョン 9章 画像の領域分割
  2. 2. はじめに  本資料は静岡Developers勉強会「コンピュー タビジョン vol.9」のための資料です。  オライリー社の実践コンピュータビジョン www.oreilly.co.jp/books/9784873116075/ を教科書として使います。
  3. 3. 自己紹介  やじゅ@静岡・・・漢字名は「八寿」 平口 八寿人(https://www.facebook.com/yasuhito.hiraguchi) アラフォーエンジニア、元MSMVP(Visual Basic) 静岡県島田市のSL(大井川鉄道)が走っている所に在住 Twitter:yaju はてなID:Yaju3D http://blogs.wankuma.com/yaju/ http://yaju3d.hatenablog.jp/ (数学と物理を基礎からやり直す)
  4. 4. 開発環境  共通開発環境 python 2.7 (3.x系では本書に沿わないのでNG) 環境変数 Path 「C:¥Python27;C:¥Python27¥Scripts;」を追加  私の開発環境 OS Windows 8.1 IDE pyCharm 3.0.2 (Community Edition FREE) http://www.jetbrains.com/pycharm/download/
  5. 5. 事前準備 その1  サンプルソースコード 実践コンピュータビジョンのWebサイトの関連ファイ ルタブからダウンロードしてください。  画像データ 原著者のサイトから pcv_data.zip をダウンロード してください。
  6. 6. 事前準備 その2  NumPy、Matplotlib、SciPy、 PILインストール(Windows) NumPy、Matplotlib、 SciPyのインストール http://qiita.com/mojaie/items/995661f7467ffdb40331 PIL インストール Python2.7用 http://www.pythonware.com/products/pil/index.htm  easy_installのインストール(Windows) https://pypi.python.org/pypi/setuptools/1.1.5#installing-and-using-setuptools setuptools-1.1.5.tar.gzを解凍し、ez_setup.pyをダブルクリック C:¥Python27¥Scripts内にeasy_install関連のファイルが入る。  pipのインストール(Windows) http://www.lifewithpython.com/2012/11/Python-package-setuptools-pip.html easy_install pip をコマンドプロンプト上で入力する。
  7. 7. 事前準備 その3  サンプルソースコードと画像データを展開 PycharmProjects (私の場合のフォルダ構成) ├─pcv_data (画像データ pca_data.zipを展開) ├─chap8 ├─chap9 (サンプルソース pcv_j.zipを展開)  Phython-graphパッケージのインストール http://code.google.com/p/python-graph/ からDLするより 「easy_install python-graph-core」でインストールが簡単
  8. 8. 事前準備 その4 pca_data.zipから、empire.jpgを展開してカレントディレクトリ (chap9)に置きます。 http://research.microsoft.com/en- us/um/cambridge/projects/visionimagevideoediting/segmentat ion/grabcut.htmの「Ground truth database」の「Labelling - Rectangle」をクリックし、boundary_GT_rect.zipをダウンロード カレントディレクトリ(chap9)に展開します。 376043.bmp 兵隊用、86016. bmp 庭用、 153077. bmp 水泳用
  9. 9. 事前準備 その5 http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/ grouping/segbench/の「Downloads Segmentation Dataset」の [images]をクリックして、BSD300-images.tgz をダウンロード BSD300/images/test/の下記ファイルをchap9内に展開します。 376043.jpg 兵隊、86016.jpg 庭、 153077.jpg 水泳 8章から「Sebastien Marcel Static Hand Posture Database」の shp_marcel_test.tar.gzから下記ファイルをchap9内に展開します。 C/uniform/C-uniform03.ppm
  10. 10. 基礎知識  画像の領域分割  グラフ  ベイズの定理
  11. 11. 画像領域の分割 画像を意味のある領域に分割する処理のこと 例 犬のいる背景画像から、犬の領域を取り出す
  12. 12. グラフ グラフは主に、2つ以上の要素(人物、駅、場所など)を結んで行 き、節点同士の関連性を見いだすことに用いられます。 下図の線の数値は各地点を移動にかかる時間(分)である。 線に時間などの重みを持ったグラフを「重み付きグラフ」と言う。
  13. 13. グラフ A地点→C地点に速く着くには? A地点からC地点に速く着く時間を考えてみる。 今回の場合、4通り行き方があるのでその全てを列挙してみる。 A(上)→Cまでかかる時間:17分 A(下)→Cまでかかる時間:19分 A(左)→B→Cまでかかる時間:5分+11分=16分 A(右)→B→Cまでかかる時間:7分+11分=18分
  14. 14. 第3章の目次  9.1 グラフカット 9.1.1 画像からグラフを構成する 9.1.2 ユーザー入力を用いた領域分割  9.2 クラスタリングを用いた領域分割  9.3 変分法  9.4 演習問題
  15. 15. 実行ファイル説明  9.1.graphcut.py 小さなグラフの最大フロー/最小カットを計算  9.1.1.graphcut.py empire.jpgを使って、グラフを作成する  9.1.2.graphcut.py グラフカットによる画像領域を行う  9.2.ncut.py クラスタリングを用いた画像領域分割を行う  9.3.chanvese.py Chan-Veseモデルの最小化による画像領域分割を行う
  16. 16. 9.1 グラフカット  グラフカットとは 有向グラフを2つの部分集合に分離すること 有向グラフ・・・辺が向きを持つグラフ 無向グラフ・・・辺が向きを持たないグラフ グラフカットは、ステレオ画像の奥行き復元、画像のステッチン グ(つなぎ目を滑らかにする)、画像の領域分割などにコン ピュータビジョンのさまざまな問題を解決するのに使うことが出 来る。
  17. 17. 9.1 グラフカット  グラフカットとは 参照 大人になってからの再学習 グラフカット(Graph Cut)
  18. 18. 9.1 グラフカット  9.1.graphcut.py の実行 ※python-graphパッケージは、「easy_install python-graph-core」でインストール 小さなグラフの最大フロー/最小カットを計算 ノード0:始点(ソース) ノード3:終点(シンク) flow is: {(0, 1): 4, (1, 2): 0, (1, 3): 4, (2, 3): 3, (0, 2): 3} cut is: {0: 0, 1: 1, 2: 1, 3: 1} … 戻り値は、0と1のみ
  19. 19. 9.1.1 画像からグラフを構成する 最も単純な4近傍(きんぼう)ピクセルを用い、2つの画像領域 (前景と背景)に分ける。4近傍とはピクセルの上下左右です。 (左)モデルの学習に用いるラベル画像。 (中)画像に重ねた訓練データ領域。(右)領域分割結果
  20. 20. 9.1.1 画像からグラフを構成する 最も単純な4近傍(きんぼう)ピクセルを用い、2つの画像領域 (前景と背景)に分ける。4近傍とはピクセルの上下左右です。
  21. 21. 9.1.2 ユーザー入力を用いた領域分割 ユーザーが四角形領域や「投げ縄」ツールで領域選択して、前 景と背景を指定するのを模擬した情報をグラフカットに適用して、 ユーザー入力による領域分割を模擬します。
  22. 22. 9.1.2 ユーザー入力を用いた領域分割 ユーザーが四角形領域や「投げ縄」ツールで領域選択して、 前景と背景を指定するのを模擬した「注釈情報」をグラフカット に適用して、ユーザー入力による領域分割を模擬します。 注釈情報は下記のようなピクセル値を持つビットマップ画像 として符号化されています。
  23. 23. 9.4 演習問題  1.グラフカットを最適化するために、エッジの数を減らせば計算を高速化すること ができます。このようなグラフの構築法が文献[16]の4.2節で解説されています。 これを試して、本書の単純な構築法と、グラフの大きさや領域分割にかかる時間 を比較してください。  2.グラフカットによる領域分割のために、ユーザーインタフェースを作るか、ユーザ ーが領域を選択するのを模擬してください。それから、重みに大きな値を設定して 、強制的に背景と前景を設定してください。  3.グラフカットによる領域分割において、特徴量ベクトルをRGB値のベクトルから 他の記述子に変更してください。領域分割結果を改善できますか?  4.現在の領域分割結果を次の前景と背景のモデル学習に用いる「繰り返し型の 領域分割」を実装してください。本章で用いた画像について領域分割の品質を向 上できますか?
  24. 24. 3.4 演習問題  5.マイクロソフトリサーチのGrabCutデータセットには、領域分割の正解デ ータが含まれています。領域分割の誤差を測定する関数を実装して、設 定の違いや演習問題1.~4.のアイデアを評価してください。  6.正規化カットのエッジの重みのパラメータを変更して、固有ベクトルと領 域分割結果にどのような影響があるか調べてください。  7.正規化カットの第1固有ベクトルに画像勾配を計算してください。この勾 配画像を組み合わせて物体の画像輪郭を検出してください。  8.Chan-Vese領域分割のノイズ除去画像の閾値を線形探索するプログラ ムを実装してください。閾値ごとにエネルギーE(Γ)を保存して、最小値に なる場合の領域分割を選びます。
  25. 25. 終了 ご清聴ありがとうございました!

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