CV リファレンスマニュアル

最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 448, 最終変更日時: 2008-12-24 00:28:23 +0900 (水, 24 12月 2008)

画像処理（Image Processing）
構造解析（Structural Analysis）
モーション解析と物体追跡（Motion Analysis and Object Tracking）
パターン認識（Pattern Recognition）
- 物体検出（Object Detection）
カメラキャリブレーションと3次元再構成（Camera Calibration and 3D Reconstruction）
参考文献

画像処理（Image Processing）

注釈:
この章では画像処理及び解析のための関数について述べる．ほとんどの関数はピクセルの2次元配列に対して実行される．OpenCVでは配列を「画像」として取り扱う．しかしその配列はIplImage形式である必要はなく，CvMat形式またはCvMatND形式でもよい．

モルフォロジー演算（Morphological Operations）

CreateStructuringElementEx

構造要素を生成する

IplConvKernel* cvCreateStructuringElementEx( int cols, int rows, int anchor_x, int anchor_y,
                                             int shape, int* values=NULL );

cols

構造要素の列数．

rows

構造要素の行数．

anchor_x

アンカーポイントの水平方向相対オフセット値．

anchor_y

アンカーポイントの垂直方向相対オフセット値．

shape

構造要素の形状．以下のような値を持つ．

CV_SHAPE_RECT, 矩形の構造要素
CV_SHAPE_CROSS, 十字の構造要素
CV_SHAPE_ELLIPSE, 楕円の構造要素
CV_SHAPE_CUSTOM, ユーザー定義形状の構造要素．この場合は，パラメータ values で考慮されるべき領域のマスク形状を指定する．

values

構造要素データへのポインタであり，データは構造要素行列の行ごとの走査によって表現される平面配列で与えられる．0以外の値の場合は構造要素を構成する点であることを示す．ポインタが NULL の場合は，全ての値が0でないことを示す，すなわち構造要素の形状は矩形となる．このパラメータは形状が CV_SHAPE_CUSTOM のときのみ有効である．

関数 cvCreateStructuringElementEx は領域を確保し，モルフォロジー演算の構造要素として用いる構造体 IplConvKernel の各パラメータをセットする．

ReleaseStructuringElement

構造要素を削除する

void cvReleaseStructuringElement( IplConvKernel** element );

element: 削除する構造要素へのポインタ．

関数 cvReleaseStructuringElement は，不要となった構造体 IplConvKernelを解放する． *element が NULL の場合，この関数は何もしない．

Erode

任意の構造要素を用いて画像の収縮を行う

void cvErode( const CvArr* src, CvArr* dst, IplConvKernel* element=NULL, int iterations=1 );

src: 入力画像．
dst: 出力画像．
element: 収縮に用いる構造要素．NULL の場合は, 3×3 の矩形形状の構造要素を用いる．
iterations: 収縮の回数．

関数 cvErode は，隣接ピクセルの形状を決定する指定された構造要素を用いて，入力画像を収縮する．以下のように各ピクセルについてその隣接の最小値をピクセル値とする．

dst=erode(src,element):  dst(x,y)=min_{((x',y') in element)})src(x+x',y+y')

この関数はインプレースモード（src=dstである入力）をサポートする．収縮は複数回 (iterations) 繰り返すことができる．カラー画像の場合は，それぞれのチャンネルが独立に処理される．

Dilate

任意の構造要素を用いて画像の膨張を行う

void cvDilate( const CvArr* src, CvArr* dst, IplConvKernel* element=NULL, int iterations=1 );

src: 入力画像．
dst: 出力画像．
element: 膨張に用いる構造要素．NULL の場合は, 3×3 の矩形形状の構造要素を用いる．
iterations: 収縮の回数．

関数 cvDilate は，ピクセル隣接の形状を決定する指定された構造要素を用いて，入力画像を膨張する．以下のように各ピクセルについてその隣接の最大値をピクセル値とする．

dst=dilate(src,element):  dst(x,y)=max_{((x',y') in element)})src(x+x',y+y')

MorphologyEx

高度なモルフォロジー変換を実行する

void cvMorphologyEx( const CvArr* src, CvArr* dst, CvArr* temp,
                     IplConvKernel* element, int operation, int iterations=1 );

src: 入力画像．
dst: 出力画像．
temp: テンポラリ画像（いくつかの処理で必要とされる）．
element: 構造要素．
operation: モルフォロジー演算の種類（以下のうちのいずれか）
CV_MOP_OPEN - オープニング
CV_MOP_CLOSE - クロージング
CV_MOP_GRADIENT - モルフォロジー勾配（エッジ検出）
CV_MOP_TOPHAT - トップハット変換(top hat)
CV_MOP_BLACKHAT - ブラックハット変換(black hat)
iterations: 収縮と膨張の繰り返し回数．

関数 cvMorphologyEx は，基本の演算として収縮と膨張を（組み合わせて）用いる高度なモルフォロジー変換を行うことができる．

オープニング：
dst=open(src,element)=dilate(erode(src,element),element)

クロージング：
dst=close(src,element)=erode(dilate(src,element),element)

モルフォロジー勾配：
dst=morph_grad(src,element)=dilate(src,element)-erode(src,element)

トップハット変換：
dst=tophat(src,element)=src-open(src,element)

ブラックハット変換：
dst=blackhat(src,element)=close(src,element)-src

テンポラリ画像 temp は，モルフォロジー勾配の時と，インプレースモードでのトップハット変換とブラックハット変換で必要となる．

CV リファレンス マニュアル