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1 情報デザイン専攻 画像情報処理論及び演習 II - 計算 Photography3- Video Stylization 今日の授業内容 動画像の基礎. Video Stylization 第 11 回講義水曜日 1 限教室 618 吉澤信 shin@riken.jp, 非常勤講師 大妻女子大学社会情報学部 動画像の基礎 動画像の基礎 動画像フォーマット : - ASF(wmv 等 ), AVI, MPEG (mpg,mp4 等 ), DVD, RealVideo, DviX, Flash(flv), QuickTime, MP4, - Animated Gif, multipage TIFF, 理論 / 数学的には 1 次元増えただけ 3D 画像. D: 横幅 高さ 3D: 横幅 高さ 時間 講義では複数の D 画像の組で 3D 画像を扱う. - 画素 : ピクセル (D) ボクセル (3D). - サイズ :(ss (sss. - 輝度値 : 次元配列 3 次元配列. - ループ : 重 3 重. - フレームレート : 単位時間のフレーム (D 画像 ) 数 30 frame/sec. 等. D 画像 3D 画像 動画像の基礎 3 複数 D 画像ファイル 動画フォーマットの変換 : - 符号化方式 ( ファイルフォーマット ) を用いてデータの encode/decodeを行うコーデックが必要. - フリーのソフトを使うのが簡単で良い. - 例えばWinでは AVIMaker(bmp avi) やAviUtl(bmp avi): 画像ソフトがあるので みんな独自のビデオを連番 bmp 画像にしてみましょう! - Linuxでは機能が多彩で難しい! 画像 動画 動画 : ffmpeg - 簡単! 複数 bmp gifアニメ (Linux): convert - 動画へ convert *.bmp 出力.gif - 画像へ convert.gif 出力.bmp 番号を揃えたい場合はCのprintfの表記と同じに convert.gif 出力 %0 桁数 d.bmp とする. 例えば3 桁なら convert.gif 出力 %03d.bmp 演習 : gif anime 1. 上記 URL から LV3_1.zip 及び LV3_5.zip をダウンロード.. 右クリックで 展開 を選び ( 例えばデスクトップに ) 圧縮ファイルを展開. 3. 端末を開き cd で展開したフォルダーへ移動. 4. 端末にて convert *.bmp output.gif で gif anime へ変換. 5. Web ブラウザ (IE) に output.gif をドラッグ & ドロップ. 1

2 (0,0,0) j ( 0, sy 1,0) 動画像の配列表現 k ( sx 1, sy 1,0) ( sx 1,0,0) int double 3D 画像の配列表現 動画像の数式表現 i 0; i st; i ){ j 0; j sy; j ){ k 0; k sx; k ){... i ( 0,0, st 1) ( 0, sy 1, st 1) ( sx 1,0, st 1) ( sx 1, sy 1, st 1) 輝度値の数式表現 : 高次元の高さ関数 z I( 又は z I( x), x ( カラー画像 : z I( ( R(, G(, B( ) 又は z I( x) ( R( x), G( x), B( x)), x ( 例えば Image3D クラス 使い方は今まで使ってきた SimpleImage.h の Image クラスとほぼ同じで 一次元増えただけ. Image3D* 変数名 = new Image3D(); 又は Image3D* 変数名 = new Image3D( サイズ ); 例えば横 500 縦 56 の画像が 10 枚あった場合に 3D 画像を Image3D *AAA = new Image3D(500,56,10); とし int i=0;i<aaa->st;i++) int j=0;j<aaa->sy;j++) int k=0;k<aaa->sx;k++)aaa->img[ で輝度値を参照する. カラーの場合は三つの Image3D を使う. C++ クラスの基礎 class クラス名 { /* 設計図の様なものでクラス = 新しい型 */ public: /* パブリックの場合は クラスの外から参照可能 */ メンバー変数 /* クラスが持っている変数 構造体 クラス内クラス */ クラス名 (){ /* コンストラクター :new されたときに呼ばれる. */ クラス名 ( 引数 ){ /* コンストラクターは複数あってよい */ ; ~ クラス名 (){ /* デストラクター :delete されたときに呼ばれる. */ 戻り値メソッド名 ( 引数 ){ /* メソッドを作れる = */ private: /* プライベートの場合は クラスの外から参照不可 */ 多重ポインターから多次元配列を作る方法 1 重ポインターから 1 次元配列を作る方法 : double *A = new double[n]; これで A[0], A[1], A[N-1] まで配列として使える. - 使い終わったらメモリの開放が必要 :delete [] AAA; 重ポインターから 次元配列を作る方法 : double **A = new double *[N]; int i=0;i<n;i++)a[i] = new double[m]; これで A[0][0], A[0][1], A[0][M-1], A[1][0], A[1][1], A[N-1][M-1] まで配列として使える. - 使い終わったらメモリの開放が必要 : int i=0;i<n;i++) delete [] A[i]; delete [] A; 多重ポインターから多次元配列を作る方法 3 重ポインターから 3 次元配列を作る方法 : double ***A = new double **[st]; int i=0;i<st;i++){ A[i] = new double *[sy]; int j=0;j<sy;j++)a[j] = new double[ これで A[0][0][0], A[0][0][1], A[0][0][sx-1], A[0][1][0], A[0][1][1], A[0][sy-1][sx-1], A[1][0][0], A[1][0][1], A[st-1][sy-1][sx-1] まで配列として使える. 同様にメモリの開放は以下 : int i=0;i<st;i++){ int j=0;j<sy;j++) delete [] A[j]; delete [] A[i]; delete [] A;

3 動画のパターン認識 動画のパターン認識２ 基本は静止画のパターン認識法を高次元として適用する: - 背景差分 オプティカルフロー パーティクルフィルタ 確率論等. 背景 フレーム間差分 時間微分の差分近似. オプティカルフロー: 移動物体の運動解析. - ブロックマッチング法 テンプレートマッチング. - 勾配法 I I I u v 0, x y t 近傍からも式を立てて最小二乗解. CG-ARTS協会 CG-ARTS協会 natori.sendai-nct.ac.jp 応用例 コンピュータ ビジョン 動画のパターン認識３ 注目領域の自動提示 脳科学に基いた顕著度(Salienc 動画編集への応用: USC, ilab C++ Neuromorphic Vision Toolkit Overview 応用例 パターン認識 教師を用いた識別(類似度): 注目 赤 応用例 パターン認識 非注目 青 Google等の画像検索 リトリーバル OpenCV opencv.jp 吉澤 横田, Biomedical Interface, 011. 物体追跡 顔認識 Object Tracking, Face Recognition K. Hotta, ICPR

4 応用例 : パターン認識 機械学習 (Machine Learning) による異常検出 : 応用例 :Content-Aware Resizing Seam Carving: ビデオへも拡張 & マスクと組み合わせてオブジェクトの削除も. S. Avidan & A. Shamir, SIGGRAPH, 007 産総研. M. Rubinstein, SIGGRAPH, 008 Artistic Video Stylization D の基本フレームワークを 3D 化してみよう! エッジ保存平滑化 ポスター化 ( 多値化 量子化 ) 合成. D の基本フレームワーク スタイル化 平滑化画像 色相 H の多値化 & 明度 V の強調 ポスター化 エッジ画像 動画像へ拡張 HSV 量子化画像 RGB の多値化 RGB 量子化画像 出力 Stylized 画像 スタイル化ビデオ 平滑化動画ポスター化 色相 H の多値化 & 明度 V の強調 エッジ動画 の 3D 拡張 そのままの拡張は時空間エッジになるので Artistic Stylizationでは工夫が必要 : - 注意点 : 時間方向のパラメータhは空間と分けなければダメ 時間方向の畳み込み半径も同様. 1 1 x y g, h exp( h g ( g t ) h ( ) (, K, h(, h K, Kh t HSV 量子化動画 RGB の多値化 RGB 量子化動画 出力 Stylized 動画 4

5 の 3D 拡張 の 3D 拡張 3 ストーリー展開の描写は OK だが単純に重ねるとあまり良くない. の 3D 拡張 4 の 3D 拡張 5 D 空間 を時間方向に平滑化し 残像効果 : - 注意点 : 講義で紹介した時間方向の拡張の仕方以外でもデザインして OK. 1 x y exp( ) ( g ( 1 t exp h h, K, h( gh( ( g ( gk ( ) g h の 3D 拡張 6 の3D 拡張 7 時間方向拡張の仕方をデザインしてもOK. パラメータの調節が必要. 5

6 スタイル化ビデオ 平滑化動画ポスター化 色相 H の多値化 & 明度 V の強調 エッジ動画 I 単純に時間方向のガウス関数を追加するだけで OK. new ( x) Z( I( dy g ( r) e a r a. 時空間 フィルタ / Z( d Input Filter Z( gh( I( x) I( ) g ( x y ) g ( ) Intensity Kernel Spatial Kernel Temporal Kernel HSV 量子化動画 RGB の多値化 RGB 量子化動画 出力 Stylized 動画 復習 : 動画像の配列表現 (0,0,0) j ( 0, sy 1,0) i 0; i st; i ){ k ( sx 1, sy 1,0) j 0; j sy; j ){ k 0; k sx; k ){... ( sx 1,0,0) i ( 0,0, st 1) ( 0, sy 1, st 1) int double 3D 画像の配列表現 ( sx 1,0, st 1) ( sx 1, sy 1, st 1) 量子化の 3D 拡張 そのままの拡張は時間変化に弱いので 時間方向の半径を考えて その半径内 ( 部分画像毎 ) に量 i 0; i st; i ){ 子化を実行する : t i rt ; t i rt ; t ){ 例えばHSV 量子化では j 0; j sy; j ){ i 0; i st; i ){ j 0; j sy; j ){ k 0; k sx; k ){ 単純な 3D 化... j 0; j sy; j ){ k 0; k sx; k ){ k 0; k sx; k ){ t][... RGB HSV H の多値化 +V の強調... HSV RGB 量子化の 3D 拡張 量子化の 3D 拡張 3 :56 3 色 :56 3 色 色相 H は 16 段階 明度 V 強調 0.5 時間半径 16 色相 H は 16 段階 明度 V 強調 0.5 RGB 各 4 段階時間半径 16 6

7 量子化の 3D 拡張 4 量子化の 3D 拡張 5 :56 3 色 時間方向の半径 4 色相 H1 色 色相 H4 色 V 強調 0. 色相 H4 色 V 強調 0.RGB 各 4 段階 色相 H は 16 段階 明度 V 強調 0.5 RGB 各 4 段階時間半径 16 フィルタ 3 回適用後を 復習 : スタイル化ビデオ HSV 量子化動画 RGB の多値化 平滑化動画ポスター化 色相 H の多値化 & 明度 V の強調 RGB 量子化動画 エッジ動画 出力 Stylized 動画 演習 : 量子化ビデオ スタイルビデオ VideoStyle.cxx は完成しているので Ex15.zip をダウンロードし 圧縮ファイルを展開.. 端末にて make でコンパイル. 3. 出力用フォルダーを作成し 英語 ( 半角英数のみ ) で名前を付ける. 例えば Ex15 の中に Test という名前のフォルダーを作成. 4. 引数 14 で実行. 引数の意味は次のスライド. 実行例 : 注意 :LV3_5 が Ex15 と階層構造で同じ場所にあるとき. Ex15 の中にある場合は は./LV3_5../VideoStyle../LV3_5./Test output 演習 : VideoStyle の 14 の引数 1. フォルダー名. 出力フォルダー名 3. 出力ファイル名 (.bmp なし ) 4. 畳み込みの半径 (in 5. の半径 (double) 6. のバンド幅 (double) 7. フィルタの空間標準偏差 (double) 8. フィルタの輝度値標準偏差 (double) 9. 回数 (in 10. 時間方向畳み込み半径 (in 11. & の時間標準偏差 (double) 1. HSV の H を多値化する数 (in 13. HSV 量子化の V 強調パラメータ (double) 14. RGB を多値化する数 (in おわりに みなさん良く頑張りましたd(>_ ) 今日で本講義は終わりです. みんな最後まで来てくれてありがとー o( )o またいつかお会いしましょう! ヾ ( ^-^) ゞ 7