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物体検出

作成者: 怡土順一, 最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 359, 最終変更日時: 2007-12-26 17:10:23 +0900 (水, 26 12月 2007)
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■ 物体検出

OpenCVで用意されている物体検出は,(Haar-like特徴を利用した)ブーストされた弱分類器のカスケードを用いている. 細かいアルゴリズムに関しては,リファレンスおよびその他の参考文献に譲るが,分類器は大まかに以下のように構成されている. 認識時に入力される画像は,カスケードの各ステージにおいて評価され,途中で棄却されればその部分画像には物体がない,全てのステージをパスすれば,その部分画像は物体を含んでいるとされる. Haar-like特徴は,(形状や局所的な特徴ではなく)全体的なアピアランスを利用しているので, この特徴を利用した分類器にも,検出の得手,不得手が存在する. 例えば,多少ぶれた画像やぼやけた画像でも,(大まかなテクスチャ)の大局的な特徴は変化しないので,これらを検出することができる. しかし,同じ種類においても全体のテクスチャの個体差が大きく,それが広く分布するようなオブジェクトは, その形状や局所的な特徴が似通っていたとしても検出することは困難である.

サンプル


顔の検出 cvHaarDetectObjects

あらかじめ学習された分類器を用いて入力画像中の顔を検出する

サンプルコード

#include <cv.h> #include <highgui.h> int main (int argc, char **argv) { int i; IplImage *src_img = 0, *src_gray = 0; const char *cascade_name = "haarcascade_frontalface_default.xml"; CvHaarClassifierCascade *cascade = 0; CvMemStorage *storage = 0; CvSeq *faces; static CvScalar colors[] = { {{0, 0, 255}}, {{0, 128, 255}}, {{0, 255, 255}}, {{0, 255, 0}}, {{255, 128, 0}}, {{255, 255, 0}}, {{255, 0, 0}}, {{255, 0, 255}} }; // (1)画像を読み込む if (argc < 2 || (src_img = cvLoadImage (argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR)) == 0) return -1; src_gray = cvCreateImage (cvGetSize (src_img), IPL_DEPTH_8U, 1); // (2)ブーストされた分類器のカスケードを読み込む cascade = (CvHaarClassifierCascade *) cvLoad (cascade_name, 0, 0, 0); // (3)メモリを確保し,読み込んだ画像のグレースケール化,ヒストグラムの均一化を行う storage = cvCreateMemStorage (0); cvClearMemStorage (storage); cvCvtColor (src_img, src_gray, CV_BGR2GRAY); cvEqualizeHist (src_gray, src_gray); // (4)物体(顔)検出 faces = cvHaarDetectObjects (src_gray, cascade, storage, 1.11, 4, 0, cvSize (40, 40)); // (5)検出された全ての顔位置に,円を描画する for (i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++) { CvRect *r = (CvRect *) cvGetSeqElem (faces, i); CvPoint center; int radius; center.x = cvRound (r->x + r->width * 0.5); center.y = cvRound (r->y + r->height * 0.5); radius = cvRound ((r->width + r->height) * 0.25); cvCircle (src_img, center, radius, colors[i % 8], 3, 8, 0); } // (6)画像を表示,キーが押されたときに終了 cvNamedWindow ("Face Detection", CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage ("Face Detection", src_img); cvWaitKey (0); cvDestroyWindow ("Face Detection"); cvReleaseImage (&src_img); cvReleaseImage (&src_gray); cvReleaseMemStorage (&storage); return 0; }

// (1)画像を読み込む
関数 cvLoadImage()を用いて,顔を検出する対象となる(コマンド引数で指定された)画像を読み込む. 2番目の引数にCV_LOAD_IMAGE_COLORを指定することで,カラー画像として読み込む. 検出処理自体はグレースケール画像を対象に行われるが,検出結果を描画するために,カラー画像として読み込んでおく. また,その処理のために,入力が像と同サイズのグレースケール画像(IplImage)を作成しておく.

// (2)ブーストされた分類器のカスケードを読み込む
学習によってあらかじめ獲得された,分類器のカスケードが記述されたxmlファイルを読み込む. ここでは,OpenCVのサンプルに付属する正面顔画像学習結果の1つである,"haarcascade_frontalface_default.xml"を利用する.

// (3)メモリを確保し,読み込んだ画像のグレースケール化,ヒストグラムの均一化を行う
実際の顔検出の際に利用するメモリを確保,初期化する. また,読み込まれたカラー画像をグレースケール画像に変更し,さらに, 関数 cvEqualizeHist()により,そのヒストグラムを均一化する.

// (4)物体(顔)検出
関数 cvHaarDetectObjects()により,画像から顔を検出する. 4番目の引数(1.11)は,探索ウィンドウのスケール変化を表しており, 今回の場合は,スケール毎の探索において,ウィンドウサイズが11[%]変化する事を示している. また,5番目の引数は,オブジェクトを構成する近傍矩形の最小数を表しており, これより少ない矩形から構成されるオブジェクトは,ノイズとして無視される. つまり,実際のオブジェクトが存在する付近では,多少ずれた場所においてもオブジェクトを含む領域として認識されるはずなので, 1つのオブジェクトは,複数の矩形領域の集合として表される. そうでない箇所(たとえば,その周辺に単一の矩形しか存在しないオブジェクト候補)は, 偶然カスケードをパスした領域として,無視される.

// (5)検出された全ての顔位置に,円を描画する
検出された全ての顔に対して,サイズと中心を求め,その場所に,円を描画する. 円の描画には,あらかじめ定めた8色を順次利用する.

// (6)画像を表示,キーが押されたときに終了
検出結果として円が描画された画像を表示し,何かキーが押されるまで待つ.

実行結果例

OpenCV-1.0 リファレンス マニュアル
OpenCV-1.1pre リファレンス マニュアル
OpenCVサンプルコード


画素値の直接操作
部分画像のシャッフル
画像の連結
画像のコピー
画像形状の変形
タイリング
画像の反転
逆行列(擬似逆行列)の計算
色空間の写像
離散フーリエ変換
階層構造を持つ輪郭の座標取得
図形の描画
ポリゴンの描画
凸ポリゴンの描画
テキストの描画
IplImage構造体情報の保存
マップのシーケンスを保存
IplImage構造体情報の読み込み
マップのシーケンスを読み込む
K-means法によるクラスタリング
クラスタリングによる減色処理
エッジの検出
コーナーの検出
並進移動のためのピクセルサンプリング
回転移動のためのピクセルサンプリング
画像のサイズ変更
画像のアフィン変換(1)
画像のアフィン変換(2)
画像の透視投影変換
全方位画像の透視投影変換
モルフォロジー変換
平滑化
ユーザ定義フィルタ
境界線の作成
画像の二値化
画像の二値化(大津の手法)
画像ピラミッドの作成
画像ピラミッドを用いた画像の領域分割
平均値シフト法による画像のセグメント化
Watershedアルゴリズムによる画像の領域分割
輪郭の検出と描画
画像のモーメントを計算
ハフ変換による直線検出
ハフ変換による円検出
距離変換とその可視化
不要オブジェクトの除去
ヒストグラムの描画
ヒストグラム間の距離
二次元のヒストグラム
バックプロジェクションパッチ
ヒストグラムの均一化
テンプレートマッチング
形状のマッチング
点列を包含する矩形
輪郭領域の面積と輪郭の長さ
二つの矩形を包含する矩形
楕円のフィッティング
点列を包含する図形
動的背景更新による物体検出
snakeによる輪郭追跡(静止画)
オプティカルフロー1
オプティカルフロー2
オプティカルフロー3
Condensation
顔の検出
カメラキャリブレーション
歪み補正
マップを利用した歪み補正
サポートベクターマシン
画像の各ピクセル値を特徴ベクトルとしたSVMの学習
画像の各ピクセル値を特徴ベクトルとしたSVMによる物体検出
マウスイベントの取得
トラックバーの利用
カメラからの画像キャプチャ
動画としてファイルへ書き出す
ラベリング