画像処理.com | キーエンス
画像処理.comでは、こんなことが学べます！ ラインの効率化や不良品検査など、FAを考える上で切っても切れない「画像処理」。 コストパフォーマンスを最大化する導入のためにはレンズの選定や照明などの設定、位置決めなど様々なノウハウが必要です。 ラインの目視検査を自動化したいと考えたことがある 画像処理（カメラ検査）を検討したが、難しそうだと導入をあきらめたことがある という方は、当社新人研修プロ講師が、画像処理について徹底解説するこのサイトをご利用ください。 画像処理に用いるハード（撮像素子CMOSやレンズ、照明など）やソフト（各種検査における画像処理の手法など）に関する基礎知識、また、現場での実践に役立つ基礎知識について解説します。さらに、画像処理に関する基礎知識を再確認したり、気軽に理解を深めたりすることができるクイズ集「画像処理理解度テスト」や、画像処理の歴史に関するトリビアもご用意。
パターンマッチング（正規化相関など） 画像処理ソリューション
このとき、テンプレートと画像データがどれだけ似ているか？という評価値（類似度または相違度）にはいくつかあり、次に示すような値を用います。 以下の式において、テンプレートの輝度値の値をT(i,j)、画像の輝度値の値をＩ(i,j)とします。 座標の（ｉ，ｊ）はテンプレートの幅をｍ画素、高さをｎ画素としたとき、 左上（もしくは左下）を（0,0）、右下（もしくは右上）を（m-1、n-1）とします。 SSD(Sum of Squared Difference)ＳＳＤはテンプレートをラスタスキャンし、同じ位置の画素の輝度値の差の２乗の合計が用いられます。 ＳＳＤの値が小さいほど、似ている位置となります。 SAD(Sum of Absolute Difference)ＳＡＤはテンプレートをラスタスキャンし、同じ位置の画素の輝度値の差の絶対値の合計が用いられます。 ＳＡＤの値が小さいほど、似ている位置とな
テンプレートマッチング法を用いた顔画像の検出
はじめに 画像処理の応用の一つに、車や人物といった物体の検出があります。まだ、十分完成した技術とはいえませんが、車の場合は、車輪のような丸いものが一定の間隔で並んでいると車らしいと判断し、人物の場合は、丸みを帯びた白いものの真中付近に二つ並んで黒いものがあり、さらにその下の中央部に、横に長いものがあれば人物らしいと判断します。 特に、人物の検出は、防犯やセキュリティ管理の上で重要視され、研究が盛んです。最近、カメラの被写体の中から人物を探し、そこに自動的に焦点をあわせるカメラも出現しました。 画像の中から、上記のような特定のパターンを探し出すには、「テンプレートマッチング法」が良く用いられます。テンプレートとは型紙のことで、それを画像上で移動させながら比較して行くやり方です。ただし、単純な方法では、テンプレートに対して傾斜を持っている画像や、相似形であるが大きさが異なる画像は検出できません
ゆーすけべー日記
サキとは彼女の自宅近く、湘南台駅前のスーパーマーケットで待ち合わせをした。彼女は自転車で後から追いつくと言い、僕は大きなコインパーキングへ車を停めた。煙草を一本吸ってからスーパーマーケットへ向かうと、ひっきりなしに主婦的な女性かおばあちゃんが入り口を出たり入ったりしていた。時刻は午後5時になる。時計から目を上げると、待たせちゃったわねと大して悪びれてない様子でサキが手ぶらでやってきた。 お礼に料理を作るとはいえ、サキの家には食材が十分足りていないらしく、こうしてスーパーマーケットに寄ることになった。サキは野菜コーナーから精肉コーナーまで、まるで優秀なカーナビに導かれるように無駄なく点検していった。欲しい食材があると、2秒間程度それらを凝視し、一度手に取ったじゃがいもやら豚肉やらを迷うことなく僕が持っているカゴに放り込んだ。最後にアルコール飲料が冷やされている棚の前へ行くと、私が飲むからとチ
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