適応的二値化処理 - OpenCV@Chihara-Lab.
この文書は † 判別基準に基づいて閾値を局所的に決定することで、画像の二値化処理をより適応的に行う手順について示します。 ↑ おさらい † OpenCV で画像の二値化を行うには、一般的に cvThreshold を用います。cvThreshold では閾値をユーザが与える必要があります。 一方 cvAdaptiveThreshold? は、周辺画素の輝度値の平均を閾値として二値化を行います。閾値は自動的に決定されますが、輝度分布に偏りがある場合などには思うような結果を出さないことがあります。 ↑ 判別分析 † 判別分析(discriminant analysis)は、二つ以上のクラスを分類する基準を得るための教師あり学習手法で、統計学や機械学習で用いられています。 判別分析の考え方を画像の二値化に対して適用し、閾値を自動的に選定する手法が1979年に大津によって提案されています。 Ots
主成分分析 - OpenCV@Chihara-Lab.
主成分分析と画像処理 † 主成分分析は多変量のデータ解析に用いられる手法の一つです。 画像処理では，適当な閾値処理等により得られた 直線領域から直線を抽出するのに用いられたりします。 下図は緑色の直線領域が閾値処理により得られたときに、 直線領域の表す直線の傾きを1次元の最小二乗法(左)と主成分分析(右) の二種類の方法を用いて、計算したものです。 主成分分析で得られた直線(右)は正しく直線領域の傾きを表しているのに対し， 1次元の最小二乗法で得られた直線は(左)は明らかに誤っています。 これは両者の誤差のとり方の違いに由来します。 1次元の最小二乗法では，x軸の値は必ず真値であり，y軸の値にのみ誤差が乗ると仮定されます。したがって，1次元の最小二乗法ではy軸方向の誤差が少なくなるように軸が算出されます。 それに対し，主成分分析ではx,y両軸方向に誤差が乗ると仮定され， x,y軸方向の誤差
opencv.jp - OpenCV: ヒストグラム（Histograms）サンプルコード -
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: 378, 最終変更日時: 2008-07-04 04:13:47 +0900 (金, 04 7月 2008) ■ ヒストグラム ヒストグラムとは，値を持つ集合を任意の区間（OpenCVのリファレンスでは 「ビン」という用語が用いられることがある）に区切り，その区間毎のデータ の割合を棒グラフで表したものである． 画像処理の分野では，ある輝度値（あるいは，そのチャンネルにおける値）を 持つピクセルが，どのように分布しているかを示すものとして用いられること が多い．最近では，デジタルカメラなどにも，現在の画像に対するヒストグラ ムを表示する機能をもつものがある． #include <cv.h> #include <highgui.h> int main (int argc, char **argv) { int i, j,
画像相関法
画像相関法によるひずみの測定 画像相関法とは，輝度分布相関法またはパターン追跡法とも呼ばれ， 簡単に言えば変形後の画像から変形前の画像とよく似たパターンの場所を見つける方法である． デジタル濃淡画像は，一般的には256濃度階調で表現される画素から成っている． まず，変形前の画像において，任意の点（画素）を中心とした小さな領域を考える． これをサブセットと呼ぶこととする． サブセットは256濃度階調をもつ複数の画素からなり，数次元のベクトルとも考えることができる． また，変形後の画像でも，同様に任意の点についてのサブセットを考える． このサブセットが非常に似ていれば、移動後の点として同定できる。 具体的には、相互相関係数(cross correlation coefficient)を計算してもとめる。 変形前の画像上において，Fig.2に示すように４つの点を設定し矩形領域を
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SICE東北支部研究集会資料(2004年)
