OpenCV
- 複数カメラを用いた奥行きマップの作成 (OpenCV)
特徴点が分かっている既知の物体については、単一カメラを用いて位置姿勢が推定できます。物体や全体のシーンが未知である場合は、例えばステレオ形式のカメラ二つを用いることで同様の結果を得ます。具体的には、距離情報を濃淡として保存した距離画像 (Depth Map; 奥行きマップ) を作成します。 [エピポーラ幾何について](https://docs.opencv.org/mas - OpenCV による特徴点のマッチング (Python)
特徴点の検出 Feature Detection 特徴点として利用できるものの一つに、物体の角があります。角を検出するアルゴリズムの一つに Harris Corner Detection があります。分かりやすさのため、モルフォロジー変換で「角」を膨張させています。 
OpenCV を用いて、複数の画像から一枚のパノラマ画像を作成します。内部パラメータが分かっているカメラを位置を変えずに回転させて画像を取得していき、各画像を取得した時点でのカメラの向きをもとに画像を重ね合わせる方法と、各画像における特徴点が一致するように画像を重ね合わせる方法の二つについて記載します。 [キャリブレーションされたカメラを定位置で回転させる方法](https://docs.open... - OpenCV3 を用いて物体の位置姿勢を推定
ワールド座標に固定された単一カメラが存在するとします。RGB-D カメラではなく RGB カメラです。この単一カメラからはカラーまたはグレースケール画像が取得できます。カメラキャリブレーションの考え方を利用すると、カメラで取得した画像に写っている既知の物体のワールド座標における位置姿勢を推定できます。 カメラキャリブレーションによる内部パラメータ推定結果の保存 単一カメラの内部パラメータを再利用で... - カメラキャリブレーションについて簡単なまとめ
カメラキャリブレーション (Camera Calibration, Camera Resectioning) を行うと、レンズの歪みを表現するパラメータや、カメラのワールド座標系での位置姿勢を推定できます。 チェスボードのようなキャリブレーション専用のボードが利用されます。 キャリブレーションで得られたパラメータを用いると、例えば歪みを補正することができます。 
OpenCV (C++) の基本的なデータ型について記載します。固定長の配列と、動的にメモリ領域を確保する可変長の配列があります。 固定長配列 点クラス 点クラスは、メンバ変数に .x,y,z でアクセスできる、固定長配列の一つです。 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { cv:... - 輪郭に関連した画像処理 (OpenCV3 C++)
cv::Canny などで検出したエッジをもとに cv::findContours で輪郭を計算できます。輪郭に関連した処理の例を記載します。 輪郭の描画 #include <opencv2/opencv.hpp> #in - OpenCV3 C++ による基本的な画像変換
OpenCV3 C++ を用いて基本的な画像変換を行います。 サイズの変更 (resize) #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::Mat img = cv::imread("aaa.png", -1); if(img.empty()) { return -1; - 画像から特定の色の領域を抜き出す (OpenCV3 C++)
OpenCV3 C++ を用いて画像から特定の色の領域を取り出す方法のうち、HSV 色空間における色相を指定する方法と、バックプロジェクション (逆投影法) を利用する方法の二つを記載します。 HSV 色空間における色相を指定する方法 色を表現する空間には RGB の他に [HSV (Hue 色相、Saturation 彩度、Value 明度)](ht - 主成分分析による物体の方向検出 (OpenCV3、C++)
主成分分析 PCA (Principal Component Analysis) を利用すると、多次元のデータから興味のある特徴のみを抽出して、より低次元のデータに変換できる可能性があります。PCA の応用例の一つとして、物体の方向検出があります。画像をグレースケールに変換して物体の輪郭を検出した後に、輪郭を形成する各点を x座標、y座標を持つ二次元データとみなします。この二次元データに対して P...
