utsurigi.net » OpenCVで視線検出 (虹彩検出編)
せっかく割と高いウェブカメラを買ったので、視線検出でもしてみようと思い立ち、まずは虹彩を検出してみました。 (モノクロで見にくいですが、虹彩の周りの太い円が検出結果) 処理の流れとしては cvQueryFrameでキャプチャ 1/8縮小画像にてcvHarrDetectObjectsを用いて顔検出 最大の検出領域を顔と推定して、その矩形の左上1/4、右上1/4をそれぞれ左目、右目が含まれると推定 各々の目を含む画像でグレースケール化、cvAdaptiveThresholdの後ハフ変換で円を検出。cvHoughCirclesは半径の大きい方から列挙していくので、今回の目的からすれば不適当ですが、まあ実験ということで。 列挙された円でそれが完全に元画像に収まるもののうち、もっとも小さいものを虹彩輪郭と推定 パラメタは cvAdaptiveThreshold(eye1, eye2, 255, C
無作為研究所
ようこそ、無作為研究所へ! 無作為研究所は、コンピュータソフトウェア・ハードウェア・電子工作などの分野で、 思いつくまま、イロイロな研究を行っているところです。 大した情報はありませんが、ごゆっくりご覧ください。 画像処理関連 回転・縮小・欠落OKのパターンマッチング(2007-05-09) いまさら正規化相関サーチ(2011-09-18 書きかけ) 簡単なオートフォーカス(2008-01-16) 詳細サーチ サブピクセル推定(2011-09-18) 画像処理関連のトピックを全て見る アルゴリズム 簡単な木構造でのキー検索(2007-05-01 書きかけ) ハッシュ木、アスキー木検索(2010-11-13) atoi()関数の高速化(2011-10-01) ハードウェア フォトトランジスタを使ってみる(2007-05-20) ネット時代のパーツ選択(2007-06-01) 良いトランジスタ
Hough変換による画像からの直線や円の検出
はじめに Hough変換は、画像から直線や円を検出する技法として知られています。通常の直交座標上の画像を、極座標の二次元空間（直線検出の場合）に変換したり、三次元の空間（円検出の場合）に変換したりして、そこで最も頻度の高い位置を求め、それを逆変換して、直線や円を検出します。 Hough変換は数学的に興味深く、プログラムの対象として面白いため、多くの論文が見られますが、実用化には多くの問題点もあります。 ここでは最初に、一般的なHough変換の基本プログラムを紹介し、次に交通標識認識への応用に特化したプログラムについて述べます。 基本図形認識版アプレットを見る 交通標識認識版アプレットを見る 対象読者 画像から直線や円を検出する方法に興味を持ち、その一つであるHough変換の仕組みを学びたい人。 必要な環境 J2SE 5.0を使っていますが、J2SE 1.4.2でも大丈夫です。円のためのHo
Visual C++の勉強部屋
理工系、特に電気系、の学生と技術者を対象としたVisual C++の解説を行います。Visual C++を始めたいが、よく分からないという人は、これを参考にしてください。ただし、初めてプログラムを学ぶ全くの初心者向けではありません。 本資料の一部のJava版が（株）翔泳社のウエブサイトＣｏｄｅＺｉｎｅにありますので、こちらもご利用ください（Java版とある場所をクリックして下さい）。Visual C++ 6.0版（現在は全部削除）が最初に公開され、そのJava版がCodeZineに寄稿され、その後に現在のVisual C++ 2005 Express Edition版が作成されています。 Java版は、すべてアプレットになっていますので、ブラウザから試してみることができます（Javaランタイム必要）。 Visual C++ 2008 Express Editionが無償でダウンロード
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日頃より楽天のサービスをご利用いただきましてありがとうございます。 サービスをご利用いただいておりますところ大変申し訳ございませんが、現在、緊急メンテナンスを行わせていただいております。 お客様には、緊急のメンテナンスにより、ご迷惑をおかけしており、誠に申し訳ございません。 メンテナンスが終了次第、サービスを復旧いたしますので、 今しばらくお待ちいただけますよう、お願い申し上げます。
Visual C++ 2005 Express Editionを用いた易しい画像処理（１５）―― ハフ（Hough）変換を用いて、直線と円弧を検出する ――
画像処理の最終的な目的の一つに物体の認識がある。物体認識の前処理には、直線部分や円形部分を検出する方法が良く用いられる。直線や円弧を検出する方法の代表的なものとして、ハフ（Hough）変換が知られている。 概要 画像からエッジを検出し（必要があれば細線化し）、二値化された画像から直線や円弧を抽出するのにハフ変換を用いる。ハフ変換で円を検出する実例は、従来あまり紹介されていない。その理由の一つには、三次元の大量のメモリを必要とし、計算時間が長くかかることが考えられる。しかし、最近のコンピュータを用いると比較的簡単にできる。 一般に知られているハフ変換のアルゴリズムを改良した点は次の通りである。 １） 垂直に近い直線を逆変換すると無限大の係数が現れて逆変換が困難なので、ｘを変化させてｙを描くだけでなく、ｙを変化させてｘを描くことも加えた。 ２） 検出すべき真の直線や円弧の近傍に発生す
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