出典シリーズ: 画像処理・コンピュータビジョン
画像処理・コンピュータビジョンは、ADAS/自動運転、ロボティクス、医療分野から製造業での検査など幅広い分野で活用されている技術です。
MATLAB®を使用した画像処理・コンピュータビジョンでは、画像処理専用関数を利用し、最適な処理方法を迅速に見つけ、大規模データでアルゴリズムを実行することができます。
MATLABによる画像処理基礎
いまからはじめるMATLABによる画像処理・コンピュータービジョン2017
画像処理やコンピュータービジョンの技術は、ADAS・ロボット制御・医療分野等から生産現場での検査まで、様々な分野で活用されています。これからはじめる方はもちろん、C言語等他の言語で経験がある方にも、MATLABのシンプルなコーディングでより短時間でプログラムを構築できるポイントをご紹介いたします。
MATLAB上での具体的な画像処理の流れやメリットのほか、最新バージョンR2014bで提供される関数やアプリなどもご紹介します。
「画像処理・コンピュータビジョン評価キット」の使用方法をご紹介します。MATLABを初めてご使用になる方向けに、MATLABのインストール後、実際にサンプルデモを動作させるまでの操作手順をご説明します。評価キットでは、基本的な画像処理から、機械学習・ディープラーニングを扱ったものまで様々なサンプルデモをお試しいただけますので、MATLABによる画像処理・コンピュータビジョンのご評価にぜひご活用ください。
画像処理に便利なアプリ/関数紹介
カメラキャリブレーションはカメラの内部パラメータ、外部パラメータ、レンズ歪み係数を推定するための手法です。Computer Vision Toolboxはカメラキャリブレーションに役立つ関数やアプリケーションを提供します。
本ビデオでは、MATLABとComputer Vision Toolboxを使い、カルマンフィルタを使った物体のトラッキングについてご紹介いたします。
色のしきい値アプリケーションを用いた、効率的な色による領域分割
Image Processing Toolbox™で提供される色のしきい値アプリケーションを使用することで、画像内の特定の物体領域に対し、色情報を基に効率よく領域分割を行います。
MATLABからOpenCVを利用するためのサポートパッケージ
OpenCVで提供される関数やOpenCVで作成されたプログラムをMATLAB から容易に呼び出すことができる、OpenCV インターフェース サポートパッケージのインストール、設定、使用方法をご紹介します。
Image Processing Toolbox™で提供されるイメージの領域解析アプリを使用し、2値化された画像内に存在するオブジェクトを解析する方法をご紹介します。
画像内の特定の物体領域に対しイメージの領域分割アプリケーションを使用することで、輝度情報を基にした領域分割を効率よく行う方法をご紹介します。
ADAS/自動運転
自動運転・ADASの開発･検証プラットフォーム：Automated Driving Toolbox
自動運転やADASの開発･検証のプラットフォームへご活用いただける、Automated Driving Toolboxをご紹介します。 近年、ADAS・自動運転の開発が盛んに行われており、開発の効率化がより一層求められていります。このツールボックスでは、認知やセンサーフュージョン部分のアルゴリズムを開発･検証するためや、多種・多様なセンサーからのデータを可視化して人間が理解・判断しやすくするためのさまざまな機能が提供されます。
ADAS: 車線逸脱警告システム (Simulinkモデル)
車前方を撮影した動画像から白線を検出し、車線からはみ出しそうな際に警告を出す車線逸脱警告のサンプルを用い、Simulinkを用いたブロック線図による画像処理開発環境についてご紹介します。
自動運転/ADAS開発のための画像/レーダー信号処理とセンサーフュージョン
機械学習による画像認識や3次元点群処理・フェーズドアレイ技術によるレーダー信号処理等に関連する 最近加わった機能のご紹介に加え、センサーフュージョンのシステム検討・シミュレーションの効率化
無人搬送車/マニピュレーターロボット
似顔絵を作成するロボットアームのデモを通して、MATLABによる画像処理・経路計画のアルゴリズム開発の手順をご紹介します。Robotics System ToolboxとComputer Vision Toolboxを組み合わせることで、画像の取り込みから顔認識、線画変換、経路計画(パスプランニング)、実機動作まで短期間で実現することが可能です。
MATLABではじめる画像処理とロボットビジョン ～機械学習による物体認識とSLAM～
MATLAB で画像を取り扱う利点から、機械学習による標識認識や3次元点群を用いたSLAMによる3次元地図作成、幾何学形状モデルのフィッティングによる路面検出など、様々な処理例をご紹介します。
Robotics System Toolboxの登場により、MATLABが直接ROSネットワークに接続できるようになりました。
医療
神経細胞の染色画像から、赤色に染色されているコアの数を自動的にカウントする画像処理のアルゴリズムを、MATLAB上で構築していく流れをご紹介します。
画像の分類やセグメンテーションにおいて非常に有効なアプローチの一つであるテクスチャ解析について、医用画像を例題として取り上げてご紹介します。
いまからはじめる医用画像処理～基礎から応用(機械学習)まで～
バイオ・メディカル分野で役立つ画像処理やコンピュータービジョン、機械学習の技術を、デモを交えて紹介します。医用画像や病理画像の解析を始められる方、コンピュータービジョン・機械学習に興味をお持ちの方に最適なセミナーです。
バイオメディカルシリーズ: MATLABでのバイオ、医用画像処理の最新テクニック
バイオイメージングや医用画像では、特徴の抽出やマッチング、統計処理などが必要とされ、必ずしも鮮明でない画像からの解析も多く要供されます。そこで、MATLABに備わっている豊富な画像処理ライブラリを組み合わせることにより、高度なバイオイメージング・医用画像処理を実現することができます。
外観検査/マシンビジョン
外観検査: 画像から寸法・個数を瞬時に測定 (ワッシャーの検出)
わずか10行あまりのコードで容易に画像を取り込み、ワッシャーを検出し、寸法測定と個数カウントを行う例をご紹介します。
外観検査: 画像から寸法・個数を瞬時に測定 (いちごの分類)
わずか10行あまりのコーディングとマウスで操作するアプリを用い、様々な形があるイチゴの寸法を測定し、個数カウントを行う例をご紹介します。農業や水産業など、不定形な対象の画像領域解析に活用いただけます。
MATLAB を使った歯車の歯数カウントと欠陥検出についてご紹介します。 外観検査画像処理アルゴリズムを効率的に開発できます。
新機能
画像処理・コンピュータービジョン R2016a 最新機能紹介
セグメンテーションに活用できるスーパーピクセル、連続画像から3次元点群を構築するStructure from Motion、CNNを使用したディープラーニングなど、R2016aの画像処理・コンピュータービジョン最新機能を紹介します。
画像処理・コンピュータビジョン・ディープラーニング R2018a 最新機能紹介
MATLAB R2018aに追加された、画像処理・コンピュータビジョンの最新機能をご紹介します。多数の機能アップデートの中から、エッジ保持するバイラテラル、拡散フィルタ、露光度の異なる複数画像の取り扱い、3次元画像向け関数、ポイントクラウドデータのセグメンテーション、魚眼レンズのキャリブレーションデモを交えてご紹介します。また近年注目が集まるディープラーニング分野の新機能、ラベリング用アプリの解説やノイズ除去や超解像画像の作成などのサンプルコードのご案内も行います。
画像処理・コンピュータビジョン・ディープラーニング R2018b 最新機能紹介
MATLAB R2018bに追加された、画像処理・コンピュータビジョン・ディープラーニングの最新機能をご紹介します。追加された新機能の概要に加え、画像の不均一な輝度の補正、k-meansによる画像のセグメンテーション、点群データからの路面検出、ディープラーニング分野からはマウス操作によるネットワーク構築アプリ、NVIDIAハードウェアサポートパッケージによる実装の新機能についてデモを交えてご紹介します。
画像処理・コンピュータビジョン・ディープラーニング R2019a 最新機能紹介
MATLAB R2019aに追加された、画像処理・コンピュータビジョン・ディープラーニングの最新機能をご紹介します。「YOLO v2による物体検出」、「ディープラーニングの3次元画像対応」、「ラベリングアプリ、ネットワーク構築アプリの機能拡張」などのディープラーニング分野における新機能に加え、「画像修復」、「複数画像による超解像」、「ORB特徴検出」など様々なR2019aの新機能を、デモを交えてご紹介いたします。
