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NHKロボコンでの画像処理

NHKロボコンで使った画像処理の解説

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NHKロボコンでの画像処理

  1. 1. NHKロボコンでの 画像処理 @syuntoku14
  2. 2. 最近やってること • CourseraでMachine Learningのオンライン授業を取ってる • ロボコン用に画像認識(全然機械学習使ってない!!)
  3. 3. ロボコンでの画像認識について 目標: 画像と深度情報からから棒と飛んでるボールを検出する 使っている手法: ・確率的ハフ変換 ノイズに弱い、パラメータ多い、軽め ・LSD(Line Segment Detector) ノイズに強い、パラメータ少ない、重め
  4. 4. ・ハフ変換はノイズに弱い (下では最大長の直線を描画している)
  5. 5. ハフ変換とは?? ・画像上の直線は𝜌 = 𝑥 ∗ 𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑦 ∗ 𝑠𝑖𝑛𝜃で表せることを利用→ρとθを決めれ ば直線が描ける ・Aを通る直線は無数にある→例えば右下図の赤線 ・多くの曲線が交わる点が一番直線っぽい ・一直線上の点はなんでも候補点になるのでノイズが入りやすい
  6. 6. パラメータで頑張りをすればいける(特定の動画なら) →汎用性が全然ないのでロボコンでは役に立たない?
  7. 7. LSDとは? • ハフ変換よりノイズに強い • パラメータチューニングがほとんどいらない • 画像中の輝度勾配と方向を計算したもの(Level-line Field)か ら直線領域候補を計算する • 短形で近似する→ちょっとずつ短形を大きくする
  8. 8. LSDでの検出
  9. 9. 色画像による情報も加える • 今まではKinectの距離情報だけ使ってた →ノイズまみれ • ポールの色は予め分かっている →HSV色空間に変換して色を抽出 HSV色空間とは? 色相、彩度、明度で表される色空間 色の明るさ、濃さが簡単に調節可能→特定の色(今回は赤色)を抽出 しやすい
  10. 10. HSV色空間に落とし込んで前処理
  11. 11. 最終的な 直線検出
  12. 12. 今後の課題 • お前ボール検出しとらんやんけ →オプティカルフローとかで頑張る(予定) • ボールの座標が分かると深度が分かる →3D空間に落とし込めそう • 機械学習も頑張る
  13. 13. 参考元 ・やさしいハフ(Hough)変換講座 – Qiita https://qiita.com/YSRKEN/items/ee94c7c22599c2374722 ・LSD: a Line Segment Detector http://www.ipol.im/pub/art/2012/gjmr-lsd/

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