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知能制御システム学 画像処理の高速化 ― OpenCV による基礎的な例 ― 東北大学 大学院情報科学研究科 鏡 慎吾 swk(at)ic.is.tohoku.ac.jp 2007.07.03 2 鏡 慎吾 (東北大学): 知能制御システム学 2007.07.03 リアルタイム処理と高速化 • 「リアルタイム」 = 「高速」ではない • 目標となる時間制約が定められているのがリアルタイム処 理である．34 ms かかった処理が 33 ms に縮んだだけで も，それによって与えられた時間制約が満たされるのであ れば，有用な結果だといえる． • 「速いアルゴリズムを使う」のがもちろん基本 e.g. 離散フーリエ変換 → 高速フーリエ変換 • ここでは，アルゴリズムは同じなのに，プログラムの書き方 によって速度が変わる典型的な例を見ていく • 試行錯誤の過程でもある 3 鏡 慎吾 (東北大学):
まとめ？ブログ OpenCV 3 -画素アクセス + 高速化-
OpenCVの使い方として画像処理の基本であるラスタスキャンによる画素の参照方法とその画素参照の高速化についてまとめる． 基本的に画素を参照できれば，全ての画像処理は実装できる．(はず…) なので，あとはアルゴリズムを理解すれば画像処理はできるといっても過言ではない．(過言である) OpenCVで画素を参照するには，幾つかの方法があるので紹介する． 方法によっては高速に画素へアクセスできる． 基本的には画像を扱う基本構造体のIplImageを用いることにする． (記事内容が間違っている可能性があるので鵜呑みにしないで下さい!!!) 【IplImage構造体の構成】 IplImage構造体はOpenCVで画像データを扱う構造体である． なぜCvImageじゃないのか？というとIplImageはもともとOpenCVのベースになったIPL(Image Processing Library)という
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