MATLAB®製品紹介セミナー
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- せいごろう みょうだに
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1 いまからはじめる MATLABによる 画 像 処 理 コンピュータービジョン ( 活 用 編 ) MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング 部 シニアアプリケーションエンジニア 乙 部 雅 則 2013 The MathWorks, Inc. 1
2 デモ デモ Microsoft Kinectとの 連 携 ハードウェアからの 容 易 なデータ 取 り 込 み 3 次 元 座 標 奥 行 き 取 得 ジェスチャ 認 識 etc RGB 画 像 + 骨 格 座 標 認 識 した 人 (6 人 まで) 深 度 画 像 深 度 プロット 2
3 アジェンダ 1. Microsoft Kinect を 使 ったデモ 2. 画 像 処 理 コンピュータービジョン 向 けツールボックス 概 要 3. デモ (2 種 類 + Kinectのデモスクリプト 紹 介 ) 4. 高 速 化 ソリューション(GPU 処 理 Cコード 化 ) 最 新 対 応 状 況 のご 紹 介 5. Simulinkによる 実 装 環 境 のご 紹 介 プレゼンテーションファイル デモに 使 用 したファイルは 後 日 ダウンロードいただけます 3
4 アジェンダ 1. Microsoft Kinect を 使 ったデモ 2. 画 像 処 理 コンピュータービジョン 向 けツールボックス 概 要 3. デモ (2 種 類 + Kinectのデモスクリプト 紹 介 ) 4. 高 速 化 ソリューション(GPU 処 理 Cコード 化 ) 最 新 対 応 状 況 のご 紹 介 5. Simulinkによる 実 装 環 境 のご 紹 介 4
5 画 像 処 理 解 析 およびアルゴリズム 開 発 Image Processing Toolbox 各 種 画 像 データフォーマットの 読 込 画 像 調 査 用 の 各 種 GUIツール 画 像 ( 色 コントラスト 等 )の 調 整 変 換 幾 何 学 的 変 換 ( 位 置 や 形 の 変 換 ) レジストレーション( 位 置 合 せ) 各 種 フィルタ 処 理 モルフォロジー 処 理 ( 膨 張 収 縮 等 の 様 々な 形 態 処 理 ) オブジェクト( 物 体 ) 検 出 解 析 セグメンテーション( 領 域 切 出 し) 物 体 の 定 量 評 価 ROIベースの 処 理 ( 特 定 領 域 処 理 ) 5
6 幾 何 学 変 換 / 各 種 フィルター 処 理 幾 何 学 的 変 換 ( 位 置 や 形 の 変 換 ) 各 種 フィルター 処 理 ノイズ 除 去 6
7 モルフォロジー 処 理 / オブジェクト 検 出 解 析 モルフォロジー 処 理 ( 膨 張 収 縮 等 の 様 々な 形 態 処 理 ) オブジェクト( 物 体 ) 検 出 解 析 境 界 線 を 抽 出 直 線 検 出 による レーン 検 出 7
8 セグメンテーション / 定 量 評 価 セグメンテーション( 領 域 切 出 し) 葉 の 部 分 を 抽 出 物 体 の 定 量 評 価 各 中 心 位 置 面 積 を 計 測 8
9 コンピュータビジョン 高 速 動 画 ストリーミング 処 理 Computer Vision System Toolbox カメラキャリブレーション グラフィックス 特 徴 点 検 出 特 徴 量 抽 出 マッチング レジストレーション 物 体 認 識 顔 人 物 認 識 カスタム 物 体 に 対 する 機 械 学 習 動 画 ストリーミングデータの 高 速 処 理 物 体 のトラッキング ステレオビジョン 向 けツール 画 像 処 理 用 のSimulink ブロックセット 9
10 カメラキャリブレーション カメラ 位 置 推 定 レンズ 歪 カメラ 内 部 カメラ 外 部 の パラメータ 抽 出 レンズ 歪 補 正 グラフィックス 注 釈 挿 入 マーカー 挿 入 図 形 挿 入 テキスト 挿 入 10
11 特 徴 点 ベースのワークフロー 特 徴 点 のマッチング 物 体 認 識 SURF/Harris/FAST 等 の 特 徴 点 検 出 特 徴 量 抽 出 RANSACを 用 いた 対 応 点 推 定 特 徴 点 ベースのレジストレーション( 位 置 合 せ) 11
12 顔 人 物 の 認 識 機 械 学 習 顔 認 識 人 物 認 識 (Viola-Jonesアルゴリズム) (HOG 特 徴 量 ) 機 械 学 習 (Haar / HOG / LBP 特 徴 量 ) データベース 12
13 高 速 動 画 ストリーミング 処 理 動 き 検 出 トラッキング 動 画 の 高 速 ストリーミング 処 理 動 き 検 出 動 いている 領 域 の 検 出 車 のカウント トラッキング 物 体 が 隠 れてしまっても 位 置 を 予 測 しながら トラッキングを 続 ける 13
14 ステレオビジョン 向 けワークフロー 2 枚 のステレオ 画 像 の 平 行 化 平 行 化 2つの 画 像 から 特 徴 点 の 抽 出 奥 行 きの 推 定 (ディスパリティーマップ) 14
15 アジェンダ 1. Microsoft Kinect を 使 ったデモ 2. 画 像 処 理 コンピュータービジョン 向 けツールボックス 概 要 3. デモ (2 種 類 + Kinectのデモスクリプト 紹 介 ) 4. 高 速 化 ソリューション(GPU 処 理 Cコード 化 ) 最 新 対 応 状 況 のご 紹 介 5. Simulinkによる 実 装 環 境 のご 紹 介 15
16 デモ1: 物 体 を 識 別 し 数 える 面 積 を 求 める 5 種 類 の 木 の 実 を 区 別 して 数 える 赤 い 粒 の 平 均 面 積 の 測 定 16
17 デモ1: 物 体 を 識 別 し 数 える 面 積 を 求 める: 処 理 結 果 17
18 デモ1: 数 えるデモ : 手 順 二 値 化 ( 輝 度 二 値 化 ) エッジ 検 出 モルフォロジー 処 理 ( 塗 り 潰 し 橋 渡 し オー プン 処 理 等 ) [ 統 計 処 理 ] 面 積 で グループ 分 け フィルター 処 理 [ 色 空 間 変 換 ] 色 相 で 判 別 [ 形 状 計 測 ] 扁 平 率 で 判 別 機 械 学 習 で 判 別 MATLAB Central File Exchange デモ 18
19 HSV 色 空 間 Hue: 色 相 赤 :0 / 1.0 Value: 明 度 Saturation: 彩 度 ( 白 / 灰 色 / 黒 は0) 19
20 機 械 学 習 > 機 械 学 習 用 の 関 数 [Haar-like/Histogram of Orientation (HOG)/Local Binary Pattern (LBP)] traincascadeobjectdetector() カスケード 型 分 類 器 ポジティブ 画 像 と ネガティブ 画 像 を 準 備 学 習 済 みデータベース (xxx.xml) (Haar / HOG / LBP 特 徴 量 ) I = imread('visionteam.jpg'); % 画 像 の 読 込 み detector = vision.cascadeobjectdetector('xxx.xml'); % 検 出 オブジェクト 定 義 faces = step(detector, I) % 顔 検 出 I2 = insertobjectannotation(i, 'rectangle', faces, 'Face'); % 枠 描 画 figure; imshow(i2); % 表 示 20
21 デモ1: 数 えるデモ : まとめ 二 値 化 ( 輝 度 二 値 化 ) エッジ 検 出 モルフォロジー 処 理 ( 塗 り 潰 し 橋 渡 し オー プン 処 理 等 ) [ 統 計 処 理 ] 面 積 で グループ 分 け フィルター 処 理 [ 色 空 間 変 換 ] 色 相 で 判 別 [ 形 状 計 測 ] 扁 平 率 で 判 別 機 械 学 習 で 判 別 様 々な 処 理 を 簡 潔 な 記 述 で 処 理 可 能 な 豊 富 な 関 数 群 対 話 的 な 処 理 方 法 探 索 File Exchangeサイトの 利 用 21
22 の 利 用 22
23 でのコミュニティー 活 動 File Exchangeには ユー ザー 様 が 作 られた 画 像 処 理 コンピュータービジョン 系 のアルゴリズム サンプ ル 等 が2 千 件 以 上 登 録 共 有 されているほとんど のファイルは BSDライ センス R2012bより Apps 機 能 も 使 用 可 能 23
24 粒 子 が 接 触 している 場 合 24
25 watershed ( 分 水 嶺 ) セグメンテーション BWclear 0 1 ~BWclear 1 0 距 離 変 換 bwdist(~bwclear) 0 -bwdist(~bwclear) 背 景 部 分 を-Infにして 領 域 に 含 まれないようにする 0 BWdist(~BWclear) = -Inf 極 小 分 水 嶺 -Inf 分 水 嶺 変 換 領 域 #1 領 域 #2 25
26 デモ2: ホ ッ キ ョ ク グ マ 26
27 AR ( 拡 張 現 実 :Augmented Reality) 動 画 のストリーミング 処 理 局 所 特 徴 量 を 用 いたマッチング トラッキングによる 認 識 処 理 の 高 速 化 => 局 所 特 徴 量 を 用 いた 物 体 認 識 物 体 や 人 物 のトラッキング リアルタイムの 画 像 の 向 き 補 正 等 々への 応 用 27
28 動 画 のストリーミング 処 理 % ビデオ 読 込 み 用 のオブジェクトの 作 成 vidreader = vision.videofilereader('filename.avi'); % ビデオ 表 示 用 のオブジェクトの 作 成 vidplayer = vision.deployablevideoplayer; % ループ 処 理 while (1) I = step(vidreader); % 1フレーム 読 込 み... % 各 種 処 理 step(vidplayer, I); % 1フレーム 表 示 end 28
29 デモ2 : 手 順 1 リファレンス 画 像 カメラからの 画 像 局 所 特 徴 量 : SURF 特 徴 点 の 検 出 特 徴 量 の 抽 出 マッチング 29
30 デモ2 : 手 順 2 第 1フレーム RANSACを 用 いた 幾 何 学 変 換 推 定 ( 外 れ 値 の 除 去 ) 幾 何 学 変 換 合 成 30
31 デモ2 : 手 順 3 最 初 のフレームの 画 像 次 のフレームの 画 像 この 中 でエッジを 検 出 局 所 特 徴 量 マッチングの 代 わりに エッジのトラッキングを 用 いることで 高 速 化 推 定 した 幾 何 学 変 換 高 速 な 動 画 ストリーミング 処 理 特 徴 点 ベースマッチングやトラッキング 等 の 高 度 な 処 理 を 簡 潔 に 実 現 アイデアの 迅 速 なプロトタイピング 31
32 各 種 カメラからの 画 像 データ 直 接 取 込 み Image Acquisition Toolbox 業 界 標 準 のHWからの 動 画 像 取 込 み 機 能 を 提 供 フレームグラバ ( 画 像 入 力 ボード) Analog 入 力 Camera Link 入 力 DCAM 互 換 FireWire (IIDC 1394) GigE Vision 一 般 的 なUSB Webカメラ Microsoft Kinect RGB 画 像 + スケルトン 認 識 した 人 (6 人 まで) 深 度 画 像 カスタムアダプター 開 発 キット 32
33 Microsoft Kinect 接 続 のサポート 赤 外 線 照 射 カラーカメラ 赤 外 線 深 度 センサー マイクロフォン アレー RGB 画 像 :1280 x 960 / 12 fps or 640 x 480 / 30 fps Depth : 640x x240 80x60 30fps Depth Mode: Default (range of 50 to 400 cm) Near (range of 40 to 300 cm). 33
34 デモ スクリプト Microsoft Kinectとの 連 携 ハードウェアからの 容 易 なデータ 取 り 込 み 3 次 元 座 標 奥 行 き 取 得 ジェスチャ 認 識 etc RGB 画 像 + 骨 格 座 標 認 識 した 人 (6 人 まで) 深 度 画 像 深 度 プロット 34
35 アジェンダ 1. Microsoft Kinect を 使 ったデモ 2. 画 像 処 理 コンピュータービジョン 向 けツールボックス 概 要 3. デモ (2 種 類 + Kinectのデモスクリプト 紹 介 ) 4. 高 速 化 ソリューション(GPU 処 理 Cコード 化 ) 最 新 対 応 状 況 のご 紹 介 5. Simulinkによる 実 装 環 境 のご 紹 介 35
36 並 列 / 分 散 処 理 GPGPUによる 高 速 大 規 模 データ 処 理 Parallel Computing Toolbox 並 列 分 散 処 理 による 高 速 化 12コアまでのマルチコア マルチCPU 処 理 が 可 能 MATLAB 関 数 のGPUによる 実 行 2 次 元 FFT 等 150 以 上 のMATLAB 基 本 関 数 Image Processing ToolboxのGPUサポート 関 数 imrotate(), imfilter(), imdilate(), imerode(), imopen(), imclose(), imtophat(), imbothat(), imshow(), padarray()... MATLAB Distributed Computing Server との 併 用 によりコンピュータークラスタの 使 用 が 可 能 36
37 Image Processing ToolboxのGPUサポート 関 数 (11 関 数 ) imrotate, imfilter, imdilate, imerode, imopen, imclose, imtophat, imbothat, imshow, padarray, bwlookup (24 関 数 の 追 加 ) bwmorph, im2single, imgradientxy, medfilt2 corr2, im2uint8, imhist, rgb2gray edge, im2uint16, imlincomb, rgb2ycbcr histeq, imabsdiff, imnoise, std2 im2double, imadjust, imresize, stdfilt im2int16, imgradient, mat2gray, ycbcr2rgb 37
38 GPGPU 処 理 各 種 関 数 を GPU 上 で 実 行 I = imrotate(i, 75, 'bicubic'); % 画 像 を75 回 転 CPU メモリー I = gpuarray(i); I = imrotate(i, 75, 'bicubic'); % 画 像 を75 回 転 gather() gpuarray() GPU メモリー わずかなコード 変 更 で 高 速 化 が 可 能 38
39 MATLABファイルからCコードを 生 成 MATLAB Coder MEX MATLABファイル 実 行 の 高 速 化 MATLABファイル.c.exe コード 生 成 / 実 装 実 装 (C/HDL) 技 術 者 へハンドオフ ANSI-C/ISO-C/GNU-C 準 拠 整 数 浮 動 小 数 点 固 定 小 数 点 演 算 対 応 (Fixed-Point Designerが 必 要 ) スタンドアロンの アプリケーション 作 成 (プロトタイプ 配 布 ).lib 他 のソフトウェアへ MATLABアルゴリズムの 統 合 39
40 Cコード 生 成 : MATLAB Coder 画 像 処 理 コンピュータービジョン 関 連 関 数 の Cコード 生 成 対 応 状 況 (Image Processing Toolbox: 10 関 数 の 追 加 ) conndef, imcomplement, imfill, imhmax, imhmin, imreconstruct, imregionalmax, imregionalmin, iptcheckconn, padarray (Computer Vision System Toolbox: 14 関 数 の 追 加 ) extracthogfeatures, extractfeatures, detectsurffeatures, disparity, detectmserfeatures, detectfastfeatures, vision.cascadeobjectdetector, vision.pointtracker, vision.peopledetector, MSERRegions, cornerpoints, SURFPoints 40
41 アジェンダ 1. Microsoft Kinect を 使 ったデモ 2. 画 像 処 理 コンピュータービジョン 向 けツールボックス 概 要 3. デモ (2 種 類 + Kinectのデモスクリプト 紹 介 ) 4. 高 速 化 ソリューション(GPU 処 理 Cコード 化 ) 最 新 対 応 状 況 のご 紹 介 5. Simulinkによる 実 装 環 境 のご 紹 介 41
42 MATLAB/Simulinkにおける 実 装 環 境 Simulink Coder / Embedded Coder HDL Coder / HDL Verifier コード 生 成 C, C++ Processor アルゴリズム 検 討 システム 設 計 実 装 VHDL, Verilog FPGA/ASIC モデル 検 証 SystemC SoC Virtual Platform テスト& 検 証 アルゴリズム 検 討 システム 設 計 と 実 装 検 証 が 統 合 された 環 境 ターゲット 依 存 しないコー ド(C VHDL Verilog) コードの 自 動 生 成 による 開 発 期 間 の 短 縮 MATLAB/Simulinkモデル を 動 作 可 能 な 仕 様 とし そ れを 中 心 とした 開 発 フロー 42
43 Simulinkの 特 長 概 観 Simulinkとは? ブロック 線 図 ベースのシステムモデリング シミュレーション 様 々な 系 でのマルチドメインシミュレーション ( 連 続 系 離 散 マルチレート 浮 動 固 定 小 数 点 イベントドリブン 等 制 御 / 制 御 対 象 ) 分 かりやすい 並 列 動 作 モデリング 時 間 軸 シミュレーション ストリーミング 処 理 プリコンパイル 型 のため 高 速 な 処 理 ブロックライブラリ MATLAB/ Simulink システムシミュレーション 環 境 C/C++コードのブロック 化 時 間 / 周 波 数 応 答 の 表 示 システムシミュレーション を 短 期 間 で 実 現 43
44 Zynq(などのプログラマブルSoC) 向 けワークフロー ARM/FPGA 実 装 用 コントローラ 制 御 対 象 物 理 モデル ARM FPGA Embedded Coder HDL Coder ARM プロセッサ C Code Software AXIバス FPGA HDL Code Hardware Zynq 等 のプログラマブルSoC 44
45 デモブースのご 案 内 信 号 処 理 アルゴリズム 設 計 ~システム 設 計 ~ 実 装 45
46 画 像 処 理 回 路 ハードウェア 実 装 の 実 事 例 講 演 ご 紹 介 46
47 各 種 サービス テクニカルサポート リソース 100 名 を 超 えるサポートエンジニア 北 米 欧 州 アジアで 現 地 サポート 高 い 顧 客 満 足 度 24 時 間 以 内 に70% 問 題 解 決 80%のお 客 様 が80-100%の 満 足 度 と 回 答 利 用 方 法 Webページ MATLABヘルプメニュー MATLABデスクトップから サポートリクエストを 起 動 トレーニングサービス コンサルティング 効 率 的 な 導 入 47
48 まとめ MATLAB Simulinkを 使 用 することにより すぐに 動 かすことが 出 来 る 統 合 開 発 環 境 上 で 画 像 処 理 コンピュータービジョンの 効 率 的 アルゴリズム 検 討 検 証 多 くの 高 速 / 高 度 な 関 数 ブロックを 用 いた 様 々な 方 式 検 討 様 々な 方 式 パラメーターのトライ&エラーを 迅 速 に 実 施 が 可 統 合 された 開 発 環 境 上 で GPGPU 高 速 化 や C HDL 生 成 による 実 装 を 含 む 多 くのツールとの 連 携 機 能 テクニカルサポートや 多 くのユーザ 研 究 者 の 方 々によるMATLAB Centralなどの 共 有 リソースの 有 効 活 用 画 像 処 理 コンピュータービジョンの 開 発 効 率 の 向 上 2013 The MathWorks, Inc. MATLAB and Simulink are registered trademarks of The MathWorks, Inc. See for a list of additional trademarks. Other product or brand names may be trademarks or registered trademarks of their respective holders. 48
49 スクリプトのダウンロード 先 49
50 2013 The MathWorks, Inc. 50
Presentation Title
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MATLAB ではじめる画像処理とロボットビジョン ~ 機械学習による物体認識と SLAM~ MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部信号処理 通信 木川田亘 2015 The MathWorks, 1Inc. ロボットビジョンとは ロボットに搭載することを目的としたコンピュータービジョン技術の一分野 標識認識などさまざまな環境下での物体認識や複雑なシーンの理解 未知の領域を探索する際にロボット自身の位置推定と地図作成(SLAM)
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目 次 動 作 環 境 特 長 方 法 方 法 起 動 終 了 方 法 方 法 操 作 方 法 使 方 使 方 使 方 詳 細 設 定 使 方 KINGSOFT Office 2016 動 作 環 境 対 応 日 本 語 版 版 共 通 利 用 上 記 動 作 以 上 以 上 空 容 量 以 上 他 接 続 環 境 推 奨 必 要 2 KINGSOFT Office 2016 特 長 主 特 長 以
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手軽にはじめる画像処理 コンピュータービジョン MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部 ( 信号処理 通信 ) アプリケーションエンジニア福本拓司 2016 The MathWorks, Inc. 1 画像処理とは? 画像の変形や変換 色の補正 ノイズ除去などを行うこと 例えば デジタルカメラの内部処理 統計解析などを併用し 画像からデータの数値化を行うこと 数を数える
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小 牧 市 地 域 防 犯 カ メ ラ 等 設 置 補 助 金 交 付 要 綱 平 成 2 8 年 3 月 2 2 日 2 7 小 市 安 第 7 5 7 号 ( 通 則 ) 第 1 条 小 牧 市 地 域 防 犯 カ メ ラ 等 設 置 補 助 金 ( 以 下 補 助 金 と い う )の 交 付 に つ い て は 市 費 補 助 金 等 の 予 算 執 行 に 関 す る 規 則 ( 昭 和
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医用画像を題材とした 3 次元画像解析とディープラーニング MathWorks Japan シニアアプリケーションエンジニア大塚慶太郎 [email protected] 2018 The MathWorks, Inc. 1 リリース毎に進化する MATLAB の機能 医用画像処理 自動運転 ロボティクス セキュリティ 3-D Image 3-D Vision SfM Point
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Simulink モデルを使ったリアルタイムテスト環境の構築 MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部シニアアプリケーションエンジニア高島博 2012 The MathWorks, Inc. 1 はじめに Simulink はバーチャルなテスト環境 2 はじめに Simulink はバーチャルなテスト環境 3 はじめに Simulink はバーチャルなテスト環境 シミュレーション開始ボタンをクリック
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見 積 受 注 入 力 見 積 と 受 注 は 同 じ 画 面 で 入 力 します 基 本 情 報 の 状 況 欄 で 見 積 か 受 注 かを 選 択 して 登 録 します 見 積 から 受 注 にかわったときは 見 積 伝 票 を 修 正 で 開 き 状 況 を 受 注 に 変 更 して 登 録 します 出 荷 する 倉 庫 や 納 期 は 明 細 行 ごとに 指 定 できます 受 注 の 場
ーがサーバーにファイルをアップロードしたり ファイルを 電 子 メールで 送 信 したために) 利 用 できるようになった 場 合 手 動 で 転 送 されたこれらのファイルにアクセスするユーザーまたはデバイスに CAL は 必 要 ありません 以 下 の 例 では 特 定 の 製 品 について 説
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国 営 かんがい 排 水 事 業 石 垣 島 地 区 事 業 の 概 要 本 事 業 は 沖 縄 本 島 から 南 西 約 400kmにある 石 垣 島 に 位 置 する 石 垣 市 の4,338haの 農 業 地 帯 において 農 業 用 水 の 安 定 供 給 を 図 るため 農 業 水 利 施 設 の 改 修 整 備 を 行 うものである 事 業 の 目 的 必 要 性 本 地 区 は さとうきびを
第1回
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続 に 基 づく 一 般 競 争 ( 指 名 競 争 ) 参 加 資 格 の 再 認 定 を 受 けていること ) c) 会 社 更 生 法 に 基 づき 更 生 手 続 開 始 の 申 立 てがなされている 者 又 は 民 事 再 生 法 に 基 づき 再 生 手 続 開 始 の 申 立 てがなさ
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