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OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

C++

C++はC言語をもとにしてつくられた最もよく使われるマルチパラダイムプログラミング言語の1つです。オブジェクト指向、ジェネリック、命令型など広く対応しており、多目的に使用されています。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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1回答

13812閲覧

OpenCV(画像処理)を用いて、影部分の除去方法を教えてください。

shimaokazu

総合スコア26

OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

C++

C++はC言語をもとにしてつくられた最もよく使われるマルチパラダイムプログラミング言語の1つです。オブジェクト指向、ジェネリック、命令型など広く対応しており、多目的に使用されています。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2016/03/22 07:11

現在、OpenCVを使って画像処理の勉強しています。
ボールトラッキングをやっており、精度を上げるためにボールにつく影部分を除去したいと思っているのですが、調べてもなかなかソースコード等がないので、どなたか影部分の除去方法を知っている方がいたら教えて頂けないでしょうか。

参考となるURLやコード部分を載せていただけるとありがたいです。
使用している言語としてはPythonをメインに使っています。

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一応、OpenCVでも 影(shadow)検出アルゴリズム BackgroundSubtractorMOG2 が提供されます。(今回の例に適用できるか否かは、その要件によるかもしれません)

It is also a Gaussian Mixture-based Background/Foreground Segmentation Algorithm. It is based on two papers by Z.Zivkovic, "Improved adaptive Gausian mixture model for background subtraction" in 2004 and "Efficient Adaptive Density Estimation per Image Pixel for the Task of Background Subtraction" in 2006. One important feature of this algorithm is that it selects the appropriate number of gaussian distribution for each pixel. (Remember, in last case, we took a K gaussian distributions throughout the algorithm). It provides better adaptibility to varying scenes due illumination changes etc.


ボールトラッキングをやっており、精度を上げるためにボールにつく影部分を除去したい

目的から推測するに「ボールの陰(shade)」でしょうか?影(shadow)と陰(shade)は対象が異なるため、おそらく上記アルゴリズムは役に立たないと思います。

投稿2016/03/22 07:21

編集2016/03/22 07:30
yohhoy

総合スコア6191

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shimaokazu

2016/03/22 08:17

回答ありがとうございます。 陰と影の違いを理解していないまま質問してしまいました。 影ではなくボールの陰ですね。そちらの方も方法がありましたが教えて頂けないでしょうか。
yohhoy

2016/03/22 09:28

何を基準にしてオブジェクト・トラッキングを行うのか?に強く依存すると思います。 明るさに対してロバストにしたいなら、色相(Chrominance)をベースにするというアプローチがあります。またオブジェクトを「ボール」に限定できるなら、円検出アルゴリズムを組合せることでトラッキング精度が上がるかもしれません。万能なアルゴリズムは無い(たぶん)でしょうから、状況や目的に応じた処理はある程度必要かと思います。
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