プロ生勉強会 第20回＠品川 LT資料

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. 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. 今回やること
● とある画像の中から・・・

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 結果
● このアルゴリズムを用いると・・・

16. 結果
● うまく認識出来ました

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. ご清聴ありがとうございました