Last Update 2022/02/01
C++プログラムで人や物の動きを認識
ラズパイ/PCで体験!計測のためのカメラ画像処理
新書判 256ページ
定価1,760円(税込)
JAN9784789850490
2021年12月15日発行
好評発売中！
■見本PDF(2.31MB) スマホやタブレット…見渡せば身の回りにはたくさんのカメラが存在します．皆さんはカメラを撮影に使うことが多いと思います．
働き手が減る中で，コンビニや飲食店，農業などでは，人間の代わりをロボットが担うことになりそうです．そうなると，ロボットにとっての眼が必要になります．この眼は，撮影物の色合いを測ったり，大きさを測ったり，距離を測ったり，人や動物を検知したりといった用途に使われるでしょう．
既に自動車では，カメラを使ってセンターラインや路肩を検出したり，前車との距離を測ったり，ブレーキ・ランプを検知したりしています．自動車ほどの精度の高い，複雑な処理は難しいのですが，個人でもカメラ画像を利用した計測を可能にするのが本書の狙いです．
具体的には，ラズベリー・パイとその専用カメラ，オープンソースの画像処理ライブラリ OpenCVを利用して，色合いや形状，明るさ，動き，顔，サイズの検出を行います．さらにこれらを組み合わせて，通行者の人数やスクワットの上下回数などを検出します．
全プログラムがダウンロード可能です．ラズベリー・パイが無くても，パソコンとUSBカメラだけでも試せますので，気軽に個人でトライできます．
※ 本書は月刊『Interface』2019年7月号の特集「カメラで測る 画像センシング[ラズパイ・カメラ便利帳付き]」の内容を再編集・加筆してまとめたものです．
働き手が減る中で，コンビニや飲食店，農業などでは，人間の代わりをロボットが担うことになりそうです．そうなると，ロボットにとっての眼が必要になります．この眼は，撮影物の色合いを測ったり，大きさを測ったり，距離を測ったり，人や動物を検知したりといった用途に使われるでしょう．
既に自動車では，カメラを使ってセンターラインや路肩を検出したり，前車との距離を測ったり，ブレーキ・ランプを検知したりしています．自動車ほどの精度の高い，複雑な処理は難しいのですが，個人でもカメラ画像を利用した計測を可能にするのが本書の狙いです．
具体的には，ラズベリー・パイとその専用カメラ，オープンソースの画像処理ライブラリ OpenCVを利用して，色合いや形状，明るさ，動き，顔，サイズの検出を行います．さらにこれらを組み合わせて，通行者の人数やスクワットの上下回数などを検出します．
全プログラムがダウンロード可能です．ラズベリー・パイが無くても，パソコンとUSBカメラだけでも試せますので，気軽に個人でトライできます．
※ 本書は月刊『Interface』2019年7月号の特集「カメラで測る 画像センシング[ラズパイ・カメラ便利帳付き]」の内容を再編集・加筆してまとめたものです．
目次
イントロダクション カメラによる画像センシングで広がる世界
■産業分野
■ロボット
■施設
■自動運転
■社会福祉
Appendix 1 実験に使うもの
■実験環境
■ラズベリー・パイの操作
Appendix 2 体験用ラズベリー・パイの準備
■ソフトウェアとライブラリのバージョン
■インストール
■OpenCVでPiカメラを使えるようにする
■プログラムを試す
Appendix 3 パソコンだけでも体験できます
■画像処理ライブラリOpenCVのインストール
■開発環境Visual Studioのインストール
■サンプル・プログラムの試し方
Appendix 4 最低限おさえておきたい画像処理
第1部 基本の画像処理
1-0 プログラムと画像データ
1-1 カラー画像のグレー・スケール化
1-2 グレー・スケール画像の2値化
1-3 基本図形や文字の描画
1-4 画像をぼかす平滑化
1-5 円の検出
1-6 楕円フィッティング
1-7 色によるマスク処理
1-8 いろいろなマスク処理
1-9 明るさヒストグラム
1-10 特徴点検出
1-11 画像マッチング
1-12 背景差分を使った画像認識
1-13 ターゲットを探すカスケード分類器
1-14 テンプレート・マッチング
1-15 識別の前処理で広く使えるモルフォロジー変換
第2部 カメラで画像センシング
2-1 対象物の長さを測る
2-2 往復運動の回数をカウントする
2-3 侵入を検知する
2-4 通過物を数える
2-5 監視カメラを作る
2-6 ターゲットの接近を検知する
2-7 人数を数える
2-8 文字や数字を見つける
2-9 車のブレーキ・ランプを検知する
2-10 路面の白線を検知する
第3部 覚えておくと便利なワザ
3-1 指定部分に背景を合成する「クロマキー合成」
3-2 画像の明暗を判定しノーマル/赤外線カメラを切り替える
イントロダクション カメラによる画像センシングで広がる世界
■産業分野
■ロボット
■施設
■自動運転
■社会福祉
Appendix 1 実験に使うもの
■実験環境
■ラズベリー・パイの操作
Appendix 2 体験用ラズベリー・パイの準備
■ソフトウェアとライブラリのバージョン
■インストール
■OpenCVでPiカメラを使えるようにする
■プログラムを試す
Appendix 3 パソコンだけでも体験できます
■画像処理ライブラリOpenCVのインストール
■開発環境Visual Studioのインストール
■サンプル・プログラムの試し方
Appendix 4 最低限おさえておきたい画像処理
第1部 基本の画像処理
1-0 プログラムと画像データ
1-1 カラー画像のグレー・スケール化
1-2 グレー・スケール画像の2値化
1-3 基本図形や文字の描画
1-4 画像をぼかす平滑化
1-5 円の検出
1-6 楕円フィッティング
1-7 色によるマスク処理
1-8 いろいろなマスク処理
1-9 明るさヒストグラム
1-10 特徴点検出
1-11 画像マッチング
1-12 背景差分を使った画像認識
1-13 ターゲットを探すカスケード分類器
1-14 テンプレート・マッチング
1-15 識別の前処理で広く使えるモルフォロジー変換
第2部 カメラで画像センシング
2-1 対象物の長さを測る
2-2 往復運動の回数をカウントする
2-3 侵入を検知する
2-4 通過物を数える
2-5 監視カメラを作る
2-6 ターゲットの接近を検知する
2-7 人数を数える
2-8 文字や数字を見つける
2-9 車のブレーキ・ランプを検知する
2-10 路面の白線を検知する
第3部 覚えておくと便利なワザ
3-1 指定部分に背景を合成する「クロマキー合成」
3-2 画像の明暗を判定しノーマル/赤外線カメラを切り替える