東大、デジカメ画像から植物の3次元形質を測定可能なPythonパッケージ公開
東京大学は6月15日、一般的なデジタルカメラの画像から、鉢植え植物の3次元データを高精度に自動測定するPythonパッケージ（EasyDCP:Easy Dense Cloud Phenotyping）を開発し、公開したと発表した。 EasyDCPを利用した測定の大まかな流れ 資料：東京大学 同大学によると、近年は植物の3次元形質を非破壊的に測定するための手法が発展してきているが、既存のシステムは高価であり、大規模な施設や専門的な装置が必要といった理由から、生態学の分野ではそれらのシステムがほとんど用いられてこなかったという。 しかし、生態学的研究において草丈、投影葉の面積、草姿など植物の形に関する測定は非常に重要であり、鉢植えの植物を安価で高速に測定するシステムが必要とされていた。そこで同大学は、一般的なデジタルカメラと、市販およびオープンソースのソフトウェアを組み合わせたパイプライン（E
AIの「眼」を持つロボットが、農業の新たな地平を開く | デンソー The COREs
長谷川さんは、元々カーナビのハードウェア開発を担当されていたとお聞きしました。カーナビから農業ロボットのソフトウェア開発とは、だいぶ異なる分野に転向されたのですね。どういったきっかけがあったのでしょうか？ 長谷川：大学時代はロボットの知能について研究していたのですが、デンソーに入社してからはカーナビのCPU基板の回路設計を行うようになりました。カーナビの仕事にもやりがいはありましたが、作った製品とエンドユーザーとの間に距離があることが気になってきたんですね。製品が完成するころには、自分はもう別の製品開発に取りかかっていて、お客様から直接フィードバックをいただく機会もない。また、今後の製品ではハードウェア、ソフトウェアをそれぞれ開発するのではなく、両者が高度に融合していくことになるだろうと考えていました。 そんな時、「人の役に立つロボット」プロジェクトの社内公募があったのです。大学時代のバッ
エッジ検出 | OpenCV (Python3) を利用したエッジ検出
2019.01.14 エッジの検出は、Canny アルゴリズム、ラプラシアン、および Sobel アルゴリズムによって行うことができる。ここでは、次の写真を使って、植物領域のエッジを検出する例を示す。植物領域のエッジを検出したいので、ここでは BGR 写真をそのままグレースケース化せずに、緑色を検出するのに適している L*a*b* 色空間の a* 値を取り出して、エッジ検出に用いる。 Canny アルゴリズム Canny アルゴリズムでは、画像の輝度に対して微分を行い、その微分値が与えられた閾値の範囲に入っていれば、それをエッジとしている。そのため、Canny アルゴリズムを利用する使い場合は、画像の輝度に対する微分値の最小値と最大値の範囲を与える必要がある。次の例では、最小値を 30、最大値を 35 としている。 import numpy as np import cv2 img_BGR
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‘Ten years ago this was science fiction’: the rise of weedkilling robots