Book description
OpenCVの開発者によるベストセラー書の改訂版。最新のC++インタフェースに対応。OpenCVは現在、ロボットの視覚システムだけでなくスマホやパソコンの顔認証、画像アプリやセキュリティ監視の人物検出、製造、医療、自動運転車、ゲームやARアプリ、さらには機械学習に代表される人工知能の研究など、さまざまな分野で利用されています。本書では、カメラ入力やファイル出力といった簡単な使い方から、画像の変換やセグメンテーション、テンプレートマッチング、パターン認識、特徴量、物体や動きのトラッキング、ステレオビジョンからの3Dの再構成、機械学習まで、基礎から丁寧かつ詳細に解説します。関数のリファレンスとしても利用可能です。
Table of contents
- 大扉
- 原書大扉
- クレジット
- 訳者まえがき
- まえがき
- 1章 概要
- 1.1 OpenCVとは何か？
- 1.2 OpenCVを使うのはだれか？
- 1.3 コンピュータビジョンとは何か？
- 1.4 OpenCVの起源
- 1.4.1 OpenCVのブロック図
- 1.4.2 IPPでOpenCVを高速化する
- 1.4.3 OpenCVの所有者はだれか？
- 1.5 OpenCVをダウンロード、インストールする
- 1.5.1 インストール
- 1.6 Gitから最新のOpenCVを入手する
- 1.7 その他のOpenCVドキュメント
- 1.7.1 同梱のドキュメント
- 1.7.2 オンラインドキュメントとWiki
- 1.8 OpenCVの寄贈リポジトリ
- 1.8.1 寄贈コードのモジュールをダウンロードしビルドする
- 1.9 移植性
- 1.10 まとめ
- 1.11 練習問題
- 2章 OpenCV入門
- 2.1 インクルードファイル
- 2.1.1 リソース
- 2.2 初めてのプログラム——写真を表示する
- 2.3 2つ目のプログラム——動画
- 2.4 動き回る
- 2.5 簡単な変換
- 2.6 少し複雑な変換
- 2.7 カメラからの入力
- 2.8 AVIファイルへ書き込む
- 2.9 まとめ
- 2.10 練習問題
- 3章 OpenCVのデータ型
- 3.1 基本
- 3.2 OpenCVのデータ型
- 3.2.1 基本の型の概要
- 3.2.2 基本の型：深く掘り下げる
- 3.2.3 ヘルパーオブジェクト
- 3.2.4 ユーティリティ関数
- 3.2.5 テンプレート構造
- 3.3 まとめ
- 3.4 練習問題
- 4章 画像と大型配列型
- 4.1 動的可変長ストレージ
- 4.1.1 cv::Matクラス：N次元の密な配列
- 4.1.2 配列の生成
- 4.1.3 個々の配列要素へのアクセス
- 4.1.4 N変数配列イテレータ：cv::NAryMatIterator
- 4.1.5 ブロック単位での配列要素へのアクセス
- 4.1.6 行列の演算式：代数とcv::Mat
- 4.1.7 飽和型変換
- 4.1.8 その他、配列でできること
- 4.1.9 cv::SparseMatクラス：疎な配列
- 4.1.10 疎な配列の要素へのアクセス
- 4.1.11 疎な配列に特有の機能
- 4.1.12 大型配列型用のテンプレート形式
- 4.2 まとめ
- 4.3 練習問題
- 5章 配列の演算
- 5.1 配列でできる多様な処理
- 5.1.1 cv::abs()
- 5.1.2 cv::absdiff()
- 5.1.3 cv::add()
- 5.1.4 cv::addWeighted()
- 5.1.5 cv::bitwise_and()
- 5.1.6 cv::bitwise_not()
- 5.1.7 cv::bitwise_or()
- 5.1.8 cv::bitwise_xor()
- 5.1.9 cv::calcCovarMatrix()
- 5.1.10 cv::cartToPolar()
- 5.1.11 cv::checkRange()
- 5.1.12 cv::compare()
- 5.1.13 cv::completeSymm()
- 5.1.14 cv::convertScaleAbs()
- 5.1.15 cv::countNonZero()
- 5.1.16 cv::cvarrToMat()
- 5.1.17 cv::dct()
- 5.1.18 cv::dft()
- 5.1.19 cv::cvtColor()
- 5.1.20 cv::determinant()
- 5.1.21 cv::divide()
- 5.1.22 cv::eigen()
- 5.1.23 cv::exp()
- 5.1.24 cv::extractImageCOI()
- 5.1.25 cv::flip()
- 5.1.26 cv::gemm()
- 5.1.27 cv::getConvertElem()とcv::getConvertScaleElem()
- 5.1.28 cv::idct()
- 5.1.29 cv::idft()
- 5.1.30 cv::inRange()
- 5.1.31 cv::insertImageCOI()
- 5.1.32 cv::invert()
- 5.1.33 cv::log()
- 5.1.34 cv::LUT()
- 5.1.35 cv::magnitude()
- 5.1.36 cv::Mahalanobis()
- 5.1.37 cv::max()
- 5.1.38 cv::mean()
- 5.1.39 cv::meanStdDev()
- 5.1.40 cv::merge()
- 5.1.41 cv::min()
- 5.1.42 cv::minMaxIdx()
- 5.1.43 cv::minMaxLoc()
- 5.1.44 cv::mixChannels()
- 5.1.45 cv::mulSpectrums()
- 5.1.46 cv::multiply()
- 5.1.47 cv::mulTransposed()
- 5.1.48 cv::norm()
- 5.1.49 cv::normalize()
- 5.1.50 cv::perspectiveTransform()
- 5.1.51 cv::phase()
- 5.1.52 cv::polarToCart()
- 5.1.53 cv::pow()
- 5.1.54 cv::randu()
- 5.1.55 cv::randn()
- 5.1.56 cv::randShuffle()
- 5.1.57 cv::reduce()
- 5.1.58 cv::repeat()
- 5.1.59 cv::scaleAdd()
- 5.1.60 cv::setIdentity()
- 5.1.61 cv::solve()
- 5.1.62 cv::solveCubic()
- 5.1.63 cv::solvePoly()
- 5.1.64 cv::sort()
- 5.1.65 cv::sortIdx()
- 5.1.66 cv::split()
- 5.1.67 cv::sqrt()
- 5.1.68 cv::subtract()
- 5.1.69 cv::sum()
- 5.1.70 cv::trace()
- 5.1.71 cv::transform()
- 5.1.72 cv::transpose()
- 5.2 まとめ
- 5.3 練習問題
- 6章 描画方法とテキスト表示方法
- 6.1 図形を描画する
- 6.1.1 線画とポリゴンの塗りつぶし
- 6.1.2 フォントとテキスト
- 6.2 まとめ
- 6.3 練習問題
- 7章 OpenCVのファンクタ
- 7.1 「何かをする」オブジェクト
- 7.1.1 主成分分析（cv::PCA）
- 7.1.2 特異値分解（cv::SVD）
- 7.1.3 乱数生成器（cv::RNG）
- 7.2 まとめ
- 7.3 練習問題
- 8章 画像、動画、データファイル
- 8.1 HighGUI：ポータブルなグラフィックスツールキット
- 8.2 画像ファイルを扱う
- 8.2.1 画像を読み込む、書き込む
- 8.2.2 コーデックに関する注意
- 8.2.3 圧縮と展開
- 8.3 動画を扱う
- 8.3.1 cv::VideoCaptureオブジェクトを用いて動画を読み込む
- 8.3.2 cv::VideoWriterオブジェクトを用いて動画を書き出す
- 8.4 データの保存
- 8.4.1 cv::FileStorageに書き込む
- 8.4.2 cv::FileStorageから読み込む
- 8.4.3 cv::FileNode
- 8.5 まとめ
- 8.6 練習問題
- 9章 クラスプラットフォームとネイティブウィンドウ
- 9.1 ウィンドウで作業する
- 9.1.1 HighGUIネイティブのグラフィカルユーザーインタフェース
- 9.1.2 Qtバックエンドで作業する
- 9.1.3 OpenCVと他のGUIツールキットを統合する
- 9.2 まとめ
- 9.3 練習問題
- 10章 フィルタとコンボリューション
- 10.1 概要
- 10.2 始める前に
- 10.2.1 フィルタ、カーネル、コンボリューション
- 10.2.2 境界線の外挿と境界条件
- 10.3 閾値処理
- 10.3.1 大津のアルゴリズム
- 10.3.2 適応型閾値処理
- 10.4 平滑化
- 10.4.1 単純平滑化とボックスフィルタ
- 10.4.2 メディアンフィルタ
- 10.4.3 Gaussianフィルタ
- 10.4.4 バイラテラルフィルタ
- 10.5 微分と勾配
- 10.5.1 Sobel微分
- 10.5.2 Scharrフィルタ
- 10.5.3 Laplacian
- 10.6 画像のモルフォロジー
- 10.6.1 膨張と収縮
- 10.6.2 汎用的なモルフォロジー関数
- 10.6.3 オープニングとクロージング
- 10.6.4 モルフォロジーの勾配演算
- 10.6.5 トップハットとブラックハット
- 10.6.6 自前のカーネルを作成する
- 10.7 任意の線形フィルタによるコンボリューション
- 10.7.1 cv::filter2D()を用いて汎用フィルタを適用する
- 10.7.2 cv::sepFilter2D()を用いて汎用的な分離可能フィルタを適用する
- 10.7.3 カーネルを作る
- 10.8 まとめ
- 10.9 練習問題
- 11章 画像変換
- 11.1 概要
- 11.2 拡大、縮小、ワープ（歪曲）、回転
- 11.2.1 均一なリサイズ
- 11.2.2 画像ピラミッド
- 11.2.3 不均一写像
- 11.2.4 アフィン変換
- 11.2.5 透視変換
- 11.3 汎用的な写像
- 11.3.1 極座標変換
- 11.3.2 対数極座標（LogPolar）
- 11.3.3 任意の写像
- 11.4 画像修復
- 11.4.1 修復
- 11.4.2 ノイズ除去
- 11.5 ヒストグラムの平坦化
- 11.5.1 cv::equalizeHist()：コントラストの平坦化
- 11.6 まとめ
- 11.7 練習問題
- 12章 画像解析
- 12.1 概要
- 12.2 離散フーリエ変換
- 12.2.1 cv::dft()：離散フーリエ変換
- 12.2.2 cv::idft()：逆離散フーリエ変換
- 12.2.3 cv::mulSpectrums()：スペクトル乗算
- 12.2.4 DFTを用いたコンボリューション
- 12.2.5 cv::dct()：離散コサイン変換
- 12.2.6 cv::idct()：逆離散コサイン変換
- 12.3 積分画像
- 12.3.1 標準の積分計算用のcv::integral()
- 12.3.2 二乗和積分用のcv::integral()
- 12.3.3 傾斜和積分用のcv::integral()
- 12.4 Cannyエッジ検出器
- 12.4.1 cv::Canny()
- 12.5 Hough変換
- 12.5.1 Hough線変換
- 12.5.2 Hough円変換
- 12.6 距離変換
- 12.6.1 ラベルなし距離変換用のcv::distanceTransform()
- 12.6.2 ラベル付き距離変換用のcv::distanceTransform()
- 12.7 領域分割
- 12.7.1 フラッドフィル処理
- 12.7.2 Watershedアルゴリズム
- 12.7.3 Grabcuts
- 12.7.4 平均値シフト分割
- 12.8 まとめ
- 12.9 練習問題
- 13章 ヒストグラムとテンプレートマッチング
- 13.1 OpenCVでのヒストグラムの表現
- 13.1.1 cv::calcHist()：データからヒストグラムを作成する
- 13.2 ヒストグラムの基本操作
- 13.2.1 ヒストグラムの正規化
- 13.2.2 ヒストグラムの閾値
- 13.2.3 最も値の大きいビンを見つける
- 13.2.4 2つのヒストグラムを比較する
- 13.2.5 ヒストグラムの使用例
- 13.3 もう少し洗練されたヒストグラムの手法
- 13.3.1 EMD（搬土距離）
- 13.3.2 バックプロジェクション
- 13.4 テンプレートマッチング
- 13.4.1 二乗差分マッチング手法（cv::TM_SQDIFF）
- 13.4.2 正規化二乗差分マッチング手法（cv::TM_SQDIFF_NORMED）
- 13.4.3 相互相関マッチング手法（cv::TM_CCORR）
- 13.4.4 正規化相互相関マッチング手法（cv::TM_CCORR_NORMED）
- 13.4.5 相関係数マッチング手法（cv::TM_CCOEFF）
- 13.4.6 正規化相関係数マッチング手法（cv::TM_CCOEFF_NORMED）
- 13.5 まとめ
- 13.6 練習問題
- 14章 輪郭
- 14.1 輪郭を見つける
- 14.1.1 輪郭の階層
- 14.1.2 輪郭を描画する
- 14.1.3 輪郭の例
- 14.1.4 もう1つの輪郭の例
- 14.1.5 高速な連結成分の解析
- 14.2 輪郭に対してさらに何かを行う
- 14.2.1 ポリゴン近似
- 14.2.2 幾何形状と特徴の要約
- 14.2.3 幾何形状的な調査
- 14.3 輪郭と画像をマッチングする
- 14.3.1 モーメント
- 14.3.2 モーメントの詳細
- 14.3.3 Hu不変モーメントを用いてマッチングを行う
- 14.3.4 Shape Contextを用いて形状を比較する
- 14.4 まとめ
- 14.5 練習問題
- 15章 背景除去
- 15.1 背景除去の概要
- 15.2 背景除去の弱点
- 15.3 シーンのモデル化
- 15.3.1 ピクセル集合の断面
- 15.3.2 フレーム差分
- 15.4 平均背景法
- 15.4.1 平均、分散、共分散を累積する
- 15.5 より高度な背景除去手法
- 15.5.1 クラス
- 15.5.2 背景を学習する
- 15.5.3 動く前景の物体も含めて学習する
- 15.5.4 背景差分：前景物体を見つける
- 15.5.5 コードブック背景モデルを使う
- 15.5.6 コードブックモデルに対するさらなる考察
- 15.6 前景除去のための連結成分
- 15.6.1 クイックテスト
- 15.7 背景手法を比較する
- 15.8 OpenCVの背景除去のカプセル化
- 15.8.1 cv::BackgroundSubtractor基底クラス
- 15.8.2 KaewTraKulPong and Bowdenの手法
- 15.8.3 Zivkovic法
- 15.9 まとめ
- 15.10 練習問題
- 16章 キーポイントと記述子
- 16.1 キーポイントとトラッキングの基礎
- 16.1.1 コーナー検出
- 16.1.2 オプティカルフローの概要
- 16.1.3 Lucas-Kanade法による疎なオプティカルフロー
- 16.2 一般化されたキーポイントと記述子
- 16.2.1 オプティカルフロー、追跡、認識
- 16.2.2 OpenCVによるキーポイントと記述子の一般的なケースにおける扱い方
- 16.2.3 キーポイント検出手法
- 16.2.4 キーポイントのフィルタ処理
- 16.2.5 マッチングメソッド
- 16.2.6 結果を表示する
- 16.3 まとめ
- 16.4 練習問題
- 17章 トラッキング
- 17.1 トラッキングの概念
- 17.2 密なオプティカルフロー
- 17.2.1 Farnebäckの多項式展開アルゴリズム
- 17.2.2 Dual TV-L1アルゴリズム
- 17.2.3 Simple Flowアルゴリズム
- 17.3 平均値シフトとCamshiftトラッキング
- 17.3.1 平均値シフト
- 17.3.2 Camshiftアルゴリズム
- 17.4 モーションテンプレート
- 17.5 推定器
- 17.5.1 Kalmanフィルタ
- 17.5.2 拡張Kalmanフィルタに関する簡単な説明
- 17.6 まとめ
- 17.7 練習問題
- 18章 カメラモデルとキャリブレーション
- 18.1 カメラモデル
- 18.1.1 射影幾何の基本
- 18.1.2 ロドリゲス変換
- 18.1.3 レンズ歪み
- 18.2 キャリブレーション
- 18.2.1 回転行列と平行移動ベクトル
- 18.2.2 キャリブレーションボード
- 18.2.3 ホモグラフィ
- 18.2.4 カメラキャリブレーション
- 18.3 歪み補正
- 18.3.1 歪み補正マップ
- 18.3.2 cv::convertMaps()を用いて歪み補正マップの表現を変換する
- 18.3.3 cv::initUndistortRectifyMap()を用いて歪み補正マップを計算する
- 18.3.4 cv::remap()を用いて画像の歪み補正を行う
- 18.3.5 cv::undistort()を用いて歪み補正を行う
- 18.3.6 cv::undistortPoints()を用いて疎な歪み補正を行う
- 18.4 キャリブレーションを全部まとめる
- 18.5 まとめ
- 18.6 練習問題
- 19章 射影変換と3次元ビジョン
- 19.1 射影
- 19.2 アフィン変換と透視変換
- 19.2.1 鳥瞰図変換の例
- 19.3 3次元姿勢推定
- 19.3.1 単一カメラによる姿勢推定
- 19.3.2 cv::solvePnP()を用いて既知の物体の姿勢を計算する
- 19.4 ステレオ画像処理
- 19.4.1 三角測量
- 19.4.2 エピポーラ幾何
- 19.4.3 基本行列と基礎行列
- 19.4.4 エピポーラ線を計算する
- 19.4.5 ステレオキャリブレーション
- 19.4.6 ステレオ平行化
- 19.4.7 ステレオ対応点探索
- 19.4.8 ステレオキャリブレーション、平行化、対応点探索のコード例
- 19.4.9 3次元再投影からの奥行きマップ
- 19.5 動画像からの3次元復元
- 19.6 2次元と3次元の線のフィッティング処理
- 19.7 まとめ
- 19.8 練習問題
- 20章 OpenCVによる機械学習の基本
- 20.1 機械学習とは？
- 20.1.1 訓練セットとテストセット
- 20.1.2 教師あり学習と教師なし学習
- 20.1.3 生成的モデルと識別的モデル
- 20.1.4 OpenCVのMLアルゴリズム
- 20.1.5 機械学習をビジョンで使う
- 20.1.6 変数の重要度
- 20.1.7 機械学習の問題を診断する
- 20.2 MLライブラリの古い関数群
- 20.2.1 K-means法
- 20.2.2 Mahalanobis距離
- 20.3 まとめ
- 20.4 練習問題
- 21章 StatModelクラス：OpenCVの学習標準モデル
- 21.1 MLライブラリの共通ルーチン
- 21.1.1 訓練とcv::ml::TrainDataクラス
- 21.1.2 予測
- 21.2 cv::ml::StatModelを用いた機械学習アルゴリズム
- 21.2.1 単純／ノーマルベイズ分類器
- 21.2.2 二分決定木
- 21.2.3 ブースティング
- 21.2.4 ランダムツリー
- 21.2.5 期待値最大化
- 21.2.6 K近傍法
- 21.2.7 多層パーセプトロン
- 21.2.8 サポートベクタマシン
- 21.3 まとめ
- 21.4 練習問題
- 22章 物体検出
- 22.1 木構造に基づく物体検出テクニック
- 22.1.1 カスケード分類器
- 22.1.2 教師あり学習とブースティングの理論
- 22.1.3 新しい物体を学習する
- 22.2 サポートベクタマシンによる物体検出
- 22.2.1 物体検出のためのLatent SVM
- 22.2.2 Bag of Wordsアルゴリズムと意味カテゴリ化
- 22.3 まとめ
- 22.4 練習問題
- 23章 OpenCVの今後
- 23.1 過去と現在
- 23.1.1 OpenCV 3.x
- 23.2 前回の予言はどれくらいうまくいったか？
- 23.3 将来の機能
- 23.3.1 現在のGSoCの成果
- 23.4 コミュニティからの貢献
- 23.4.1 OpenCV.org
- 23.5 AIに関する思索
- 23.6 あとがき
- 付録A 平面分割
- A.1 ドロネー三角形分割、ボロノイ分割
- A.1.1 ドロネーまたはボロノイ細分割区分の生成
- A.1.2 ドロネーの細分割区分を動き回る
- A.1.3 外側の三角形または凸包上の辺を特定し、凸包上を歩く
- A.1.4 使用例
- A.2 練習問題
- 付録B opencv_contribモジュール
- B.1 opencv_contribモジュールの概説
- B.1.1 opencv_contribの内容
- 付録C キャリブレーションパターン
- C.1 OpenCVで使われるキャリブレーションパターン
- 参考文献
- 著者・訳者紹介
- 奥付
Product information
- Title: 詳解 OpenCV 3 ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識
- Author(s):
- Release date: May 2018
- Publisher(s): O'Reilly Japan, Inc.
- ISBN: 9784873118376
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