画像処理 その13

1 ：2011/04/04 〜 最終レス ：2013/02/10

画像処理プログラミングについて質問、議論を行うスレッドです
・画像処理について素人同士で大激論
・初学者の質問に対してやさしく(的を外れた)解答を与える
・その道の玄人も大歓迎
前スレ
画像処理 その12
http://hibari.2ch.net/test/read.cgi/tech/1247100724/

2 ：

保守

3 ：

テンプレって無いんだっけ？

4 ：

画像処理系のライブラリ
OpenCV ttp://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/
Gimp ttp://www.gimp.org
Vigra ttp://kogs-www.informatik.uni-hamburg.de/~koethe/vigra/
Vips ttp://www.vips.ecs.soton.ac.uk/
VXL ttp://vxl.sourceforge.net/
CImg ttp://cimg.sourceforge.net/
Gegl ttp://www.gegl.org/ ttp://pippin.gimp.org/gegl/
ImageMagick/GraphicsMagick ttp://imagemagick.org/ ttp://www.graphicsmagick.org/
GIL ttp://opensource.adobe.com/gil/
CxImage ttp://www.codeproject.com/bitmap/cximage.asp
FreeImage ttp://freeimage.sourceforge.net/
ITK ttp://www.itk.org
GD ttp://libgd.org/Main_Page
Imlib2 ttp://www.enlightenment.org/Libraries/Imlib2/
MIST ttp://mist.suenaga.cse.nagoya-u.ac.jp/trac/

5 ：

前スレ、落ちてたのか

6 ：

全くの初心者がどのサイトまたはどの書籍を参考にしたらいいか教えてください
forとかwhileとか配列とか簡単なCくらいなら使えるけどIplimageとか訳がわからないってレベル

7 ：

何を知りたいか、もうちと詳しく言ってくれるとレスが付きやすいかも

8 ：

>>6
Essential OpenCV Programming―with Visual C++2008
OpenCV初心者ならこの辺りが良いんじゃなかろうか
C++/CLIだから、.NETで扱えて比較的楽
そのままMFCに行くも良し、C#でラッパー使うも良し
C++/CLIは癖があるから、そのまま使い続けるのは危険だがｗｗｗ

9 ：

これしか薦めようがないな、うん
http://www.google.com/

10 ：

>>6
構造体のポインタあたりまでCの学習をしてくるんだｗ

11 ：

つまらないな

12 ：

画像処理の勉強をしたいんだけど、どの位まで行けばプロ級なんすか？
私の当面の目標は、とりあえずライブラリを使って、色々な画像処理を覚えながら、
簡単なアプリ作って、色んなボタン押して画像処理できるようになって、、、
まずは半人前を目指す予定

13 ：

画像処理関連アプリだとPhotoShopの○○機能みたいなの入れてって言われること多い
それを二つ返事で引き受けられないようだと素人

14 ：

なるほど〜その辺勉強してみますわ

15 ：

OpenCVスレの方が適してるかもだけど
26日15時〜17時に中部大の藤吉先生と広島大の栗田先生の講演が
Ustream配信されるよ

16 ：

http://code.google.com/speed/webp/
また新しい画像形式が増えるのかしら

17 ：

ブラインドデコンボリューションって方式が色々ありますが、
レントゲンのような透過画像の場合、どれが一番良いのでしょうか？
検索しても天体用とか色々あってちょっと混乱してます・・・。
ソースもあんまり無いですし。
matlabを使って見るのが一番早いんでしょうが持って無いので、すいませんがどんな助言でも構いませんのでお願いします。

18 ：

画像処理技術の最新動向とかってどうやってチェックしてる？

19 ：

このスレをウォッチ

20 ：

とりあえずWebP Discussion Google Groupは
Google Readerに登録しておいた

21 ：

NL-Means法のGa(差分2乗に対する距離ごとの重み)に使う
a(標準偏差)ってどのように決めているのでしょうか？
多くの論文内では，探索範囲や重み評価の窓幅，指数関数の
減衰を決めるhに対しては実験で使った値が公表されているのに
aについて述べられている論文が見つからなかったので質問させて頂きました．

22 ：

このスレでいいかわからないんですけど、他に適切なスレが見つからなかったので質問させてください。
psdファイルの解像度（dpi)を取得する方法ないでしょうか。
600dpiのpsdのデータが大量にあるんですが、少しだけ72dpiのデータが混ざってしまっています。
これを検出するツールを作成したいのです。
ImageMagickで出来ると一番都合がいいんですが、調べた限りではImageMagickだと
dpiを変更することはできるけど、取得はできないようでした。

23 ：

ImageMagickのソースを見たらどうでしょう。

24 ：

普通にidentify -verboseで解像度も出るようだけど？

25 ：

あら面白い
http://news.ycombinator.com/item?id=2596377

26 ：

joke板恒例学生証うｐ大会開催中＠http://toki.2ch.net/test/read.cgi/joke/1306496085/
現在の最高学歴＝名古屋大学工学部
　　　　次点　＝慶應大学薬学部
　　　最下位 ＝駅弁大
※うｐ方法
�@携帯で学生証？を撮影(個人情報は隠して、２ｃｈのＩＤを紙に記載し一緒に撮影してください）
�A画像をhttp://upup.be/に送信
�B画像のURLが記載された返信メールが来るのでそのＵＲＬをスレに記載
　
※真面目にやらんで画像をいじって加工ＯＫ！（joke板ですから）

27 ：

PNG, JPEG, GIF, BMPがデコードできて
WindowsとLinuxで共通に使える軽い画像ライブラリを教えてください。
libpng, libjpegなどを個別に使ってましたが、さらにbmpとかに対応しないといけなくて
いい加減めんどくさくなりました。

28 ：

つ[ImageMagick]

29 ：

>>28
それ全然軽くないです。

30 ：

軽いってどの程度よ

31 ：

OpenCVで良くね？

32 ：

OpenCV, CImg, ImageMagick, GraphicsMagick, DevIL, GIL, CxImage, Imlib2, FreeImage
個人的にはImageMagickが好き

33 ：

そういえば昔DevILを使ったなぁ。結構よかった気がする。

34 ：

>>24
ありがとうございます。
自分であれこれググった時にはそのパラメータにたどり着けませんでした。
で、試してみたのですが、解像度600dpiのファイルでちゃんと600x600が出てくる場合と、
なぜか30068x16になる場合があるようです。
画像そのものは問題なさそうなのですが、Photshopのバージョンによっては上手く解像度が取得できないんでしょうか・・・？

35 ：

ドロップシャドウって検索したらペイント系ツールの使い方ばっか出てくる。
陰影効果作りたいだけなんだけど、プログラム作る側の観点で解説してるサイト知らない？

36 ：

YUV420みたいにチャンネルごとにサイズが違う画像にアフィン変換かけたいんですけど、
1チャンネルずつ独立にかけるしかないんですかね

37 ：

http://www.youtube.com/watch?v=t99BfDnBZcI
これいいな
ネットがどんどん便利になっていく

38 ：

需要あるのか．．．

39 ：

>>38
http://b.hatena.ne.jp/entry/news020.blog13.fc2.com/blog-entry-1452.html

40 ：

顔認識システムについて質問です。
同じ大きさの二つの写真を比べて、何％一致とかいいますよね？
この場合二つの写真を区画して、それぞれの同じ位置の場所の部分
を比べて一致したらx％分一致ってことですか？
似たような写真でも、違う写真ならば、全ての区分において一致しない
こともあるんじゃないですか？
ここら辺良く分からないので教えてください。またスレ違いなら関連
スレ教えてください。
物理板で聞いたのですが、ここが最適化と思いました。

41 ：

ここは最適化じゃないよぉ。

42 ：

このスレは最適化されています。

43 ：

特徴ベクトルがどうたらこうたらで識別器がどうじゃこうじゃの識別率や誤識別率がうんぬんかんぬん

44 ：

>>43
どういう判断で一致率を計算してるんでしょうか？

45 ：

通りすがりの素人だけど、
■□■□
□■□■
■□■□
□■□■
↑と↓がどのくらい一致しているかを調べるとすると、、、
■□■□
□■□■
■□■□
□■□□
先ず横方向に■が何個あるか数えて、両方のビットマップで数が揃っている確率を調べる
次に縦方向に同じ事をして、斜め方向にも同じ事をする
みたいな話を聞いた様な聞いてない様な・・・
これが >>43 さんの書いてる特徴ベクトル?

46 ：

画像パターンを特定する「特徴量」ってのがあって、この特徴量ってのにもさまざまな
計り方があって、それぞれ関数とか統計とか使ったりするわけだな。
よくあるのは、その「もの」の写真を何パターンかプログラムに処理させて、その「もの」
の特徴を学習させる（機械学習）ってのがあるな。

47 ：

顔認識だったらまず顔を認識して、顔の特徴を抽出するから、写真の区画がどうとかは関係なくなる。
特徴点を3つ使うとすると、三次元の特徴ベクトルという事。

48 ：

超高速に2値化画像をラベリングするのってどうしたらいいすか？
いろいろ論文や特許はでてるけど、これぞ1番、もしくは2番くらいの教えてください

49 ：

opencvを使って、やりたいことはできるが、それだとアルゴリズムが理解できない。画像処理工学？的で処理をプログラムレベルまでおとして、説明してくれてるサイトしりませんか？特にrgb⇒yuv変換、2値化、blobなど

50 ：

rgb->yuv ってこの計算式をそのままコードにするのじゃダメなの?
http://en.wikipedia.org/wiki/YUV

51 ：

最近は数学の勉強ばっかりで訳わからん
まー勉強するしか無いんだけどさ
って愚痴スマソ

52 ：

>>48
高速ラベリングは過去スレにたくさんあるな
過去スレ見ると
鳥脇先生の2パスアルゴリズムや
image MLに流れていた1パスアルゴリズムが速いらしい
会社で使っているのは3パス以上のアルゴリズムだが
4096×4096でラベル数1000程度の画像で20ms(core i3)くらい

53 ：

>>52
●持ってないんで過去ログみれない
鳥脇先生やimage MLで流れたという手法の文献ってわかりますか？
てか4Kで20msってバカ速じゃないですか。文献ありますか？それとも独自だから教えられない？

54 ：

ここって医用画像やってる人多い⁈

55 ：

少ない

56 ：

いよぅ

57 ：

鳥脇先生の名が挙がっていたから多いのかと思ったが違ったみたいね

58 ：

>>53
image-ML
http://www.eml.hiroshima-u.ac.jp/member/staff/tamaki/memo/index.php?image%20ML
1998/08/17〜1998/08/20の投稿
2パス
鳥脇純一郎: "画像理解のためのディジタル画像処理(II)", 昭晃堂 (1998),
C言語ソースは岡田稔＠名古屋大学(当時)が作成
1パス
論文は1987 年 1 月の信学会の PRU (PRMU ではない :) 。題名等は不明
C言語ソースは高橋裕信＠電総研(当時、電総研は今の産総研)によるもの
ソースはML過去ログがあればそれを見るか投稿者本人に問い合わせてくれ

59 ：

>>17
レントゲン画像でブラインドデコンボリューションが有用な局面って
どんな状況を想定されてますか ? 散乱は被写体の内部構造に依存するとして
事前撮影した画像から状況を読み取ってモデルを変更するとかですか ?

60 ：

測定計画は「最初が肝心」なので取得された画像を後からどうこうするより
透視像をリアルタイム解析してウェッジフィルタを自動挿入するほうが
被曝低減と画質改善を同時にできるから有用じゃないかとおもったり...

61 ：

>>59
散乱を推定して修正することで、今まで見えなかった物が見えたりしないかなと思っています。
被爆を抑える為に、他の光を使用したり。

62 ：

>>61
ちょっとググってみると20年以上前の放射線技術学会の発表記録で
SPECTの散乱線除去を検討したものがありました
盲点でしたけどSPECT関係は昔から理工学的な検討が尽くされているので
その方面のいろいろな論文は古くても参考になるかもしれません
実装するときの指標としては通常行われるグリッドを通した画像と
同じ程度に(散乱推定で)みえればいいのでは? と個人的にはおもったり。

63 ：

どこかのページで、霧の中を車で走行しながら撮影した動画があったけど、
それを画像処理したら建物や電柱がはっきり見えていたのには驚いた

64 ：

どのくらい？

65 ：

霧で目の前や道路もほとんど見えない状態だったのに、
周りの建物や電柱が認識できるレベルにまで復元されていた
霧の中なんて散乱係数一定じゃないのに、どーやったらこんなの計算出来るのかと
前に適当にググって見つけたんだけど、今探しても見付からねぇ・・・

66 ：

原発事故収拾部隊に召喚したい

67 ：

20cm四方の段ボールの切れ端5×4の20個並ぶとして、それぞれに
直径3,4センチの真っ白の円をプリントし、カメラの画像でしるしを認識したい。
2値化する際にしきい値を動的に決めたいんですが、どんな決め方が適してると思いますか？
また、ラべリングの中に円形度を調べられるっぽいのを本で見たのですが、
実際にあったら、円形度で円を認識したいと思いますが有用だと思われますか？

68 ：

輝度分布でヒストグラム作って、白部分とダンボール部分の差を閾値にすれば良いんじゃね？
円を認識出来るのは影次第だから、何とも言えないところがある
円用に照明環境も調整出来る施設なら良いけど、ただの施設にカメラ置くだけじゃ多分ダメぽ

69 ：

>>67
適応的２値化　とかいうやつでどうか？　だいたい↓のような感じだったかと思う．
画像がグレースケールだとして，
まずそれに適当なフィルタサイズでガウシアンフィルタでも掛けたぼかし画像を用意する．
フィルタサイズは画像次第だが，画像幅の1/3とか1/4とか1/10とか適当にやる．
で，ぼかし画像輝度値にこれまた適当な係数(0.0〜1.0．例えば0.5とか)を掛けた結果を各画素位置での閾値とする．
やること簡単だし，ある程度は陰影に対処できる．

70 ：

透視投影変換の原理が良くわかりません。
自分でもググってみたのですがイマイチピンとこなくて・・・orz
http://opencv.jp/sample/sampling_and_geometricaltransforms.html
↑この下から2つなんですけど、入力4点と出力4点を指定して変換してるというのはわかるのですが、
GetPerspectiveTransform
WarpPerspective
の２つの関数の内部でどんな処理が行われているのか、教えていただけないでしょうか？

71 ：

2つの関数のリファレンス見れば原理が書いてあんだろハゲ

72 ：

ハ、ハゲてなんか、い、いねーぞ、な、な、なに言ってんだよ、ハハ

73 ：

ズレてますよ

74 ：

>70
とりあえず、ソースをあたってみた
opencv-1.0.0.tar.gz
cv/src/cvimgwarp.cpp:1471-1540
ノーテーションが若干違うが
http://okwave.jp/qa/q3685711.html
の下側の解答と同じことをしている

75 ：

>>70
3次元ベクトルと四元数、もしくは行列で行けるんじゃね。
そのサイトのピンクの四角形を四元数で行う場合。
1.元の四角形の4個の頂点座標を既に持っているものとする。
2.軸ベクトルを用意する。
　(ピンクの四角でいうと、底辺の部分が軸になってる。底辺の2つの頂点同士を引き算することで得られる)
　(軸の方向は、右から左だろうが左向から右だろうが角度のとり方が変わるだけでどっちでもいい)
3.回転対象のベクトルを作る
　(ピンクの四角でいうと、上辺の頂点座標から底辺の頂点座標を引く事で得られる)
4.回転対象ベクトルと、軸ベクトルを四元数にかける
　(そこで得られたベクトルで、底辺の頂点座標を移動した座標を作る)
以上で完了。
画像に適用する場合は、各頂点を、画像の各ピクセルに見立てればいい。
移動後のピクセル座標が重複した場合は平均化など別途ぼかしの技術を調べて調整する。

76 ：

２次元画像の「拡大縮小だけ」してくれるライブラリないですか？
拡大縮小だけできれば十分な俺にはフルスペックの画像処理ライブラリは大きすぎる。

77 ：

アホか

78 ：

そのくらい自分で作れ

79 ：

最低Bicubic法かできればLanczos法がいいです。
作れるぐらいなら聞きません。

80 ：

人に聞けば答えを持ってきてくれると思ったら大間違いだ

81 ：

拡大縮小なんて、ライブラリ以前に、素で用意されてるがな（´・ω・`）

82 ：

そんなこと言わずに本当に困っているのでコピってくればすぐ使えるC++のLanczos法のソースを教えてください。

83 ：

クグれガス

84 ：

あなたのためだから

85 ：

もう2時間はぐぐったけど見つからないの＞＜

86 ：

じゃあねえよ、シネ

87 ：

Googleで見つからない時は、Yahoo!で探してみるといいよ。

88 ：

　　　　／／￣~`i ゝ　　　　　　　　　　　　　　　 　 　 `l |
　　　 / /　　　　　　　 ,______　　　,_____　　　　________　 | |　　____　TM
　　　|　|　　 　 ＿__　//￣ヽヽ　//￣ヽヽ　（（￣）） 　 | |　//￣_>>
　　　＼ヽ、　　 ｜l　| |　 　 | |　| |　 　 | |　　``( (.　　.| |　| | ~~
　　　 　 `､二===-'　 ` ===' '　　` ===' '　 //￣ヽヽ　|__ゝ ヽ二=''
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　 ヽヽ___//　　　日本
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89 ：

　　　　　　　　　　　YES　→　【見つかった？】　─　YES → じゃあ聞くなR
　　　　　　　　　／　　　　　　　　　　　　　　　　　 ＼
【探した？】　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 NO → それより僕と踊りませんか？
　　　　　　　　　＼
　　　　　　　　　　　 NO → R

90 ：

課題か何かか？
自力でやれよ

91 ：

自分なりに考えてキトラーのしきい値判別法にきめて、境界線追跡で円周長も求める、円形度みるようにしました。
これをペイントで作った理想画像で上手くいったので、実写でやりました。
甘くないんですね。
輝度しきい値が、78と低くく丸以外も検出しまくりです。ためしにしきい値高くしても上手くいきませんでした。影で黒にふられたマークもありました。
しきい値判別法考えなおします。
あと、なんちゃらフィルタにかけないと影の影響でちゃんですね。

92 ：

>>67
>>68
予想通り

93 ：

>>91
実際の画像がどんななのか不明だが　
画像全体に対して単一の閾値を決めようとしているの？
撮影対象面に無視できないほどの明暗があるんだったら
単一閾値でうまくいかないのはやる前にわかりそうなものだが．
とりあえずいまやっている処理内容はそのままで
その画像から一部分だけ切り出してきた画像に
やってみたらどうなるかとかやってみたら？

94 ：

>>91
まずは機械屋や電気屋に、出来る限り均等な条件で計測出来るように設計させろ
何も考えずに適当に作らせて「ライン作ったから後はよろ＾＾」で終わらせると、
設置する環境毎に調整しないといけなくなる上に、誤検出が多くて使い物にならなくなる
影ってのは環境次第では時間帯によっても変わるし、近くを人が通ったりするだけで影響受けたりするからなー
まー調整料取れるから、会社としては良いかもしれんが
最終的には画像処理次第だが、処理するレベルを下げる努力をしたほうが良い機械になるぞ

95 ：

２０１１年、Ruby,Perl,PHP,Pythonって並べたときにさ
ここで、Ruby以外を選ぶ奴ってマジでなんなんだろうな
土方が何をほざいて

96 ：

天使ちゃんマジ天使
PHPと同じところに並べてほしくないな

97 ：

Ｒｕｂｙって糞遅いじゃん

98 ：

>>95
＞２０１１年、Ruby,Perl,PHP,Pythonって並べたときにさ
画像処理で、その辺のが並ぶことがあるのか疑問だが・・・

99 ：

コピペマルチしまくってるクソコテだから反応するな

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