コンピュータ・ビジョンの業界動向 | gihyo.jp
あけましておめでとうございます。以前このgihyo.jpで「OpenCVで学ぶ画像認識」というタイトルで連載をさせていただいた皆川です。 今回、技術評論社様から「コンピュータ・ビジョンの今」についての執筆依頼をいただきました。私が普段ウォッチしている業界や技術分野には偏りがあるため、俯瞰的な形での解説は難しいかもしれませんが、私の独断と偏見で最近の動向についてまとめてみたいと思います。 ここでは、主に以下の3点について述べさせていただければと思います。 ビジネスでの動向 アカデミックでの動向 コミュニティでの動向 「コンピュータ・ビジョンってなに？」という方は、「OpenCVで学ぶ画像認識」の第1回をお読みください。 ビジネスでの動向 拡張現実感（AR） 昨年、IT業界で間違いなく一つの流行語となったのは“拡張現実感（AR: Augmented Reality）”でしょう。ARは現実
2値化
2値化 濃淡画像から2値画像を得るための処理を2値化と呼び，一般には閾値処理が用いられる．閾値をとしたときの濃淡画像の閾値処理は という操作で2値画像を得ることができる．この場合，閾値の選び方が重要となる．閾値値の設定方法には大きく 1. 濃度ヒストグラムに基づく方法 2. 画像の局所性質を生かし，この性質を利用する方法 3. 画像をいくつかに分割し，各領域ごとに設定する方法 4. 適応的処理 に分けることができる． 1．濃度ヒストグラムに基づく方法 この方法にはP-タイル法，モード法，判別分析法，最小誤差法がある． ・P-タイル法 画像内で対象物の占める面積（Pパーセント）があらかじめわかっているときに有効な方法である．この方法では，まず濃度ヒストグラムを作成し，濃度値の累積分布が全体のPパーセントとなる濃度値を見つけ，この値を閾値
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 こんなことやって意味あるのかどうか正直言って迷いました。プログラマはたいてい知っているような内容だし見る人もいないんじゃないかと思いましたが、これからプログラミングを始めてみようという方にとっては参考になるかもしれないし、何よりも自分にとって頭の中を整理できたりするので、これから定期的にやっていこうかと考えてます。 ところで、紹介する内容はほとんど過去に出版された書物関係から抜粋しています。一応下の方に参考文献として挙げておきますので興味を持たれた方は書店などで探してみてはいかがでしょうか？ ということで、まずはライン・ルーチン(画面に直線を描画する)についての紹介です。
Peter Selinger: Potrace
For changes prior to version 1.14, see the file NEWS. For a more detailed list of changes, see the ChangeLog. September 17, 2019: Release 1.16. This release consists of bugfixes and minor portability improvements. A potential arithmetic overflow was fixed. Rotation angles are now normalized to between -180 and 180. We now use binary file I/O on the OS/2 platform. The test suite tolerances were adj
イメージの色数変更（減色）処理について
いくらブロードバンドの時代になったとしても、重い画像は嫌われ（通信料の従量課金もあります）、また、リソースの無駄遣いになってしまいます。 また、地域によっては高速回線が使用できない地方（国）も沢山あります。 私のサイトは、海外の日本人からもよくアクセスされるので出来うる限り写真やグラフの画像を小さくするように努力しています（つもりです・・・）。 その為にはイメージの減色処理も必要だと考え、勉強してみました。 実験結果もありますので、参考にしてください。 色数に関するキーワード2階調（バイレベル） ２つの明暗度（一般に黒と白）を指します。 ２階調画像は、ときにモノクローム画像あるいは白黒画像と呼ばれます。しかし、これらの用語はどちらもグレイスケールのシングルチャンネルを意味し、誤解を招きます。 ２階調は、1ピクセルあたり1bitのビットマップをより明確に意味する用語です。 インデックスカラー
[絶版2019.9.3] デジタル画像処理入門
本書のおもな目的は，画像処理のアルゴリズムを理解し，Visual BasicおよびVisual C++によるプログラミングを学ぶことです． 具体的な内容としては，デジタル画像の基礎・濃度変換・空間フィルタ・2値化画像・カラー画像処理・パターン認識・フーリエ変換・画像の直交変換・デジタルフィルタ・ウェーブレット変換などを扱っており，画像処理の基本から応用までを網羅しています． また，Visual BasicとVisual C++を用いたシミュレーションプログラムを作成することで，理論の理解だけでなく，実際にプログラムを作成するためのテクニックもマスターできるようにくふうされています． 目次 まえがき 第1章 デジタル画像の作成 1.1 Visual Basicの色データ 1.1.1 色データの取得 1.1.2 点の描画 1.1.3 モノクロ画像 1.2 ビットマップファイルのデータ構造 1.
![[絶版2019.9.3] デジタル画像処理入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1f00cf428ebda6eac29ffe725562a8d32c596cc1/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fwww.cqpub.co.jp%2Fhanbai%2Fbooks%2F18%2F18341l.jpg)
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http://www.cda.ics.saitama-u.ac.jp/~maekawa/lect/pat/index-03.html
http://h1sparc1.kais.kyoto-u.ac.jp/~nakamasa/programing/image2.htm
http://momonga.t.u-tokyo.ac.jp/~ooura/fftman/