OpenCVを使った画像処理・画像認識技術の実際

〜基礎から活用・実装に向けての留意点まで〜

OpenCVの基礎から実際の画像処理まで、使いこなすための方法を詳解！

講師

大阪大学 サイバーメディアセンター
准教授 博士 (工学)　 浦西 友樹 先生

【講師紹介】
三次元形状計測，拡張現実感およびヒューマンコンピュータインタラクションに関する研究に従事．電子情報通信学会，システム制御情報学会，日本バーチャルリアリティ学会，日本生体医工学会，IEEE各会員．

受講料

1名46,440円(税込（消費税8％）、資料・昼食付)
＊1社2名以上同時申込の場合 、1名につき35,640円
＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

セミナーポイント

　本講演では，画像処理プログラミングの基本，およびオープンソースの画像処理ライブラリであるOpenCV (Open Computer Vision Library) の導入から基礎について解説します．
　本講演は，Microsoft WindowsおよびC/C++言語でのプログラミング環境でOpenCVを使うにあたって，「動く環境を参加者の手元に構築し，持ち帰っていただく」ことを目的としています．OpenCVの最新バージョンであるOpenCV3.0系を対象とし，OpenCVのMicrosoft Windows機へのインストールから，画像の入出力などの基礎的な処理，および様々な画像処理をOpenCVで実現する方法について説明します．

■この講座を受講して得られる情報・知見：
- Microsoft WindowsへのC/C++言語開発環境のインストール方法
- OpenCVのインストール方法
- OpenCVを用いた基礎的な画像処理プログラミングの方法

セミナー内容

1 イントロダクション
　1.1 画像処理とは?
　1.2 画像処理プログラミング
　1.3 OpenCVの基礎知識

2. 開発環境の導入方法
　2.1 Visual Studioのインストール
　2.2 OpenCVのインストール
　2.3 Visual StudioでOpenCVを使うための設定
　2.4 OpenCVでhello,world
　2.5 様々な環境でのOpenCVの使用

3 OpenCVの基礎
　3.1 画像・動画ファイルの読み込みと保存
　3.2 カメラ画像の取り込み
　3.3 幾何的画像処理
　 (1) 基礎的な幾何変換
　 (2) アフィン変換
　 (3) 射影変換
　3.4 光学的画像処理
　 (1) 画像の色変換
　 (2) ヒストグラム
　 (3) 2値化

4 OpenCVケーススタディ
　4.1 画素への直接アクセス
　4.2 空間フィルタ
　 (1) エッジ抽出
　 (2) 平滑化
　 (3) 離散フーリエ変換
　　4.3 2値画像処理
　 (1) ラベリング
　 (2) 輪郭線追跡
　 (3) 直線検出
　4.4 マッチング
　 (1) パターンマッチング
　 (2) 局所特徴量の計算とマッチング
　4.5 カメラの位置姿勢推定
　 (1) 世界座標系と画像座標系の座標変換
　 (2) OpenCVでのカメラのキャリブレーション

＜質疑応答＞