OpenCV 3 プログラミングブック

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内容紹介

コンピュータビジョンと機械学習のためのライ ブラリOpenCV 3 をわかりやすく解説

コンピュータビジョンと機械学習のためのライブラリOpenCV 3をわかりやすく解説。
画像処理(Image Processing)は、読んで字のごとく「画像を対象とする処理」を指します。
今日では、カメラで撮影した画像の不要な部分を除去したり、画像を明るくしたり、目を大きくしたりなどは誰でも気軽に可能となっていて、画像処理が身近に存在しています。
画像を取り扱うプログラムのためのライブラリであるOpenCV(Open Computer Vision Library)は、最初のリリース以降着実に機能と知名度を増してきました。
今やOpenCVのバージョンは3となり、画像を取り扱う研究者は当たり前のようにOpenCVをインストールするようになりました。

本書は画像処理ライブラリであるOpenCV、とくに2015年6月にリリースされたOpenCV 3.0を主な対象として、ライブラリのインストール方法から基本的な使い方、さらには具体的な問題を解決する手順を示した書籍です。
画像処理に興味がある、または過去に画像処理に関する勉強をしたことがある方、過去のバージョンのOpenCVを使ったことがあり、OpenCV 3.0に興味がある方などを対象としています。
本書が一人でも多くの方の助けになることを願っています。

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目次

1章 イントロダクション
1.1 画像処理とコンピュータビジョン
1.2 OpenCV
1.3 OpenCV 3.0
1.4 OpenCV 2.Xからの移行に関する注意点
1.5 1章のまとめ

2章 OpenCV 3.0 を利用するための環境構築方法
2.1 OpenCVをインストールする主な方法
2.2 CMakeを用いたOpenCVのインストール方法
2.3 公式インストーラを用いたOpenCVのインストール方法
2.4 NuGetを用いたOpenCVのインストール方法
2.5 MacPortsを用いたOpenCVのインストール方法
2.6 HomeBrewを用いたOpenCVのインストール方法

3章 OpenCVを用いたアプリケーション開発
3.1 CMakeを用いたプロジェクトの自動生成
3.2 Visual Studioによるプロジェクトの作成

4章 OpenCVを用いたデバック方法
4.1 コンパイル時の情報の表示
4.2 XML、YAML形式の入出力を用いたデータのやり取り
4.3 パフォーマンス計測
4.4 マルチスレッド処理に関する関数
4.5 cvvモジュールのVisual Debuggingを使ってみる

5章 コンピュータビジョンにおける3次元幾何
5.1 カメラモデルとキャリブレーション
5.2 OpenCVによるカメラキャリブレーションの例

6章 拡張現実感(Augmented Reality: AR)
6.1 拡張現実感とは
6.2 キーポイント・ディスクリプタ・マッチング
6.3 カメラ位置・姿勢推定
6.4 OpenGLを用いた仮想物体の合成
6.5 最新のAR研究とライブラリ
6.6 6章のまとめ

7章 機械学習による画像認識
7.1 はじめに
7.2 機械学習の種類
7.3 一般物体認識
7.4 データの準備
7.5 特徴量の抽出
7.6 深層学習ツールCaffeによる特徴量の抽出
7.7 学習
7.8 性能評価
7.9 おわりに

8章 プロジェクタカメラシステム-プロジェクションマッピング
8.1 はじめに
8.2 プロジェクタとカメラの座標系について
8.3 プロジェクタカメラ間のキャリブレーション
8.4 グレーコードパタンによる3次元形状計測
8.5 プロジェクション
8.6 おわりに

9章 OpenCVとOpenGLの連携
9.1 はじめに
9.2 freeglutインストール
9.3 プログラムの流れ

10章 広視野角HMDのための歪み画像生成
10.1 はじめに
10.2 歪み画像の生成
10.3 Oculus Rift DK2での表示
10.4 簡易HMDの利用
10.5 10章のまとめ

11章 Kinect v2の利用
11.1 はじめに
11.2 セットアップ
11.3 プログラムと実行結果
11.4 11章のまとめ

12章 OpenCL
12.1 はじめに
12.2 UMat
12.3 速度比較
 

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