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コンピュータービジョンと Simulink

コンピュータービジョンアプリケーションに対する Simulink のサポート

Computer Vision Toolbox™ のブロックを使用して、コンピュータービジョンアプリケーションのモデルを作成します。特徴検出、イメージの統計、FIR フィルター処理、周波数およびハフ変換、モルフォロジー、コントラスト強調およびノイズ除去を実行します。

局所特徴とその記述子は、多くのコンピュータービジョンアルゴリズムにおける基本ブロックとなります。用途としては、イメージのレジストレーション、オブジェクトの検出と分類、追跡、動き推定などがあります。

動き推定と追跡は、アクティビティ認識、交通監視、自動車安全性、監視など、多くのコンピュータービジョンアプリケーションにとって重要なアクティビティです。

解析および強調手法によって S/N 比の向上と特徴の強調が可能になります。

関数 showvipblockdatatypetable は、Computer Vision Toolbox のすべてのブロックのブロック機能、コード生成に関する制限、可変サイズ設定、およびサポートされるデータ型に関する詳細を提供します。

ブロック

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特徴の検出と認識

Corner Detection	コーナーメトリクス行列の計算、およびイメージ内のコーナーの検出
Edge Detection	ソーベル法、プレウィット法、ロバーツ法またはキャニー法を使用したイメージ内のオブジェクトのエッジ検出
Trace Boundary	Trace object boundaries in binary images
Template Matching	イメージ内でのテンプレートの検出
Estimate Geometric Transformation	Estimate geometric transformation from matching point pairs
Find Local Maxima	Find local maxima in matrices
Template Matching	イメージ内でのテンプレートの検出
Warp	Apply projective or affine transformation to an image
Resize	Enlarge or shrink image sizes
Rotate	Rotate image by specified angle
Shear	Shift rows or columns of image by linearly varying offset
Translate	Translate image in 2-D plane using displacement vector

追跡と動き推定

Block Matching	イメージ間またはビデオフレーム間の動きの推定
Optical Flow	オブジェクト速度の推定
Template Matching	イメージ内でのテンプレートの検出

解析と統計

2-D Autocorrelation	Compute 2-D autocorrelation of input matrix
2-D Correlation	Compute 2-D correlation of two input matrices
2-D Histogram	Generate histogram of input or sequence of inputs
2-D Maximum	Compute maximum value of input or sequence of inputs
2-D Mean	Find mean value of each input matrix
2-D Median	Find 2-D Median value of each input matrix
2-D Minimum	Find minimum values in input or sequence of inputs
2-D Standard Deviation	Compute standard deviation of input or sequence of inputs
2-D Variance	Compute variance of input or sequence of inputs
Blob Analysis	ラベル付けされた領域の統計量
Find Local Maxima	Find local maxima in matrices
PSNR	イメージ間のピーク S/N 比 (PSNR) の計算

モルフォロジー演算

Bottom-hat	Perform bottom-hat filtering on intensity or binary images
Closing	Perform morphological closing on binary or intensity images
Dilation	Find local maxima in binary or intensity image
Erosion	Find local minima in binary or intensity images
Label	Label connected components in binary images
Opening	Perform morphological opening on binary or intensity images
Top-hat	Perform top-hat filtering on intensity or binary images

色空間のフォーマットと変換

Autothreshold	Convert intensity image to binary image
Chroma Resampling	Downsample or upsample chrominance components of images
Color Space Conversion	色空間の間における色情報の変換
Demosaic	Demosaic Bayer's format images
Gamma Correction	Apply or remove gamma correction from images or video streams
Image Complement	Compute complement of pixel values in binary or intensity images
Image Data Type Conversion	Convert and scale input image to specified output data type
Image Pad	Pad signal along its rows, columns, or both

フィルター、変換および強調

2-D Convolution	2 つの入力行列の 2 次元離散畳み込みの計算
2-D FFT	Compute two-dimensional fast Fourier transform of input
2-D IFFT	2-D Inverse fast Fourier transform of input
2-D DCT	Compute 2-D discrete cosine transform (DCT)
2-D IDCT	Compute 2-D inverse discrete cosine transform (IDCT)
2-D FIR Filter	Perform 2-D FIR filtering on input matrix
Block Matching	イメージ間またはビデオフレーム間の動きの推定
Contrast Adjustment	Adjust image contrast by linearly scaling pixel values
Deinterlacing	Remove motion artifacts by deinterlacing input video signal
Edge Detection	ソーベル法、プレウィット法、ロバーツ法またはキャニー法を使用したイメージ内のオブジェクトのエッジ検出
Histogram Equalization	Enhance contrast of images using histogram equalization
Median Filter	Perform 2-D median filtering
Hough Transform	Find lines in images
Hough Lines	Find Cartesian coordinates of lines described by rho and theta pairs
Gaussian Pyramid	Perform Gaussian pyramid decomposition

ビデオの読み込み、保存および表示

Write Binary File	Write binary video data to files
Image From File	Import image from image file
Image From Workspace	Import image from MATLAB workspace
Video Viewer	Display binary, intensity, or RGB images or video streams
From Multimedia File	Read video frames and audio samples from compressed multimedia file
To Multimedia File	Write video frames and audio samples to multimedia file
To Video Display	Display video data
Frame Rate Display	Calculate average update rate of input signal
Video To Workspace	Export video signal to MATLAB workspace
Video From Workspace	Import video signal from MATLAB workspace
Read Binary File	Read binary video data from files

グラフィックス

Compositing	Combine pixel values of two images, overlay one image over another, or highlight selected pixels
Draw Markers	Draw markers by embedding predefined shapes on output image
Draw Shapes	イメージ上への四角形、ライン、多角形または円の描画
Image Pad	Pad signal along its rows, columns, or both
Insert Text	Draw text on image or video stream.

トピック

ビデオ形式

ビデオデータは、時間の経過とともに変化する一連のイメージです。

イメージ形式

Computer Vision Toolbox ソフトウェアでは、色または強度データが実数値で順番に並ベられた集合としてイメージを扱います。

最近傍、双一次および双三次内挿法

幾何学的変換ブロックを使用して値を内挿する方法の理解

固定小数点信号処理

全般的な固定小数点アプリケーション開発の長所とシステムツールボックスソフトウェアに固有の固定小数点サポートの長所を説明し、固定小数点信号処理開発の一般的な使用例を示します

固定小数点設計の概念と用語

DSP System Toolbox™ ソフトウェアを使用する上で役立つ固定小数点の概念と用語を定義します

算術演算

丸めやオーバーフロー処理のメソッドを呼び出す可能性のある演算やキャストを含む、固定小数点 DSP System Toolbox ブロックで使用される算術演算について説明します

MATLAB System object の固定小数点のサポート

Computer Vision Toolbox System object の固定小数点のサポート

ブロックの固定小数点属性の指定

ソフトウェアでブロックレベルとシステムレベルの両方における固定小数点の属性とパラメーターを指定する方法を説明

注目の例

色ベースの道路の追跡

この例では、カラー情報を使用して、主に住宅地であるため車線区分線があまりない区域で道路のエッジを検出し、追跡する方法を説明します。色ベースの追跡の例では、Color Space Conversion ブロック、Hough Transform ブロックおよび Kalman Filter ブロックを使用して、色相と彩度により情報の検出と追跡を行う方法を示します。

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車線逸脱警告システム

この例では、ビデオシーケンス内の車線マーカーを検出して追跡し、車線を超えた場合にドライバーに通知する方法を説明します。Hough Transform、Hough Lines および Kalman Filter の各ブロックを使用して、ラインの検出と追跡を行うアルゴリズムを作成する方法を説明します。ここでは次の手順を使用してこのアルゴリズムを実装します。1) 現在のビデオフレーム内で車線マーカーを検出します。2) 現在の車線マーカーを前のビデオフレームで検出されたマーカーとマッチングします。3) 左と右の車線マーカーを見つけます。4) 自動車がどちらかの車線マーカーを超えた場合は、警告を発行します。

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前景検出を使用した自動車の追跡

この例では、混合ガウスモデル (GMM) を使ってビデオシーケンス内の自動車を検出しカウントする方法を説明します。

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色ベースの追跡

この例では、色ベースのセグメンテーション手法を使用して人物の顔と手を追跡する方法を説明します。

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放置されたオブジェクトの検出

この例では、鉄道の駅にあるオブジェクトを追跡し、そのどれが静止したままかを判別する方法を説明します。公共の場に放置されたオブジェクトは安全を脅かす可能性があるため、警備当局の懸念対象となります。この例で使用するようなアルゴリズムを使って、関心領域となりそうな部分に注意を向けることで、ライブの監視ビデオを見ている警備員を支援することができます。

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オプティカルフローを使用した自動車の追跡

この例では、オプティカルフロー推定を使ってビデオシーケンス内の自動車を検出し追跡する方法を説明します。

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同心度検査

この例では、光ファイバーの断面におけるコアとクラッド両方の同心度を検査する方法を説明します。同心度は、クラッド内でコアがどれだけ中央に揃っているかの評価基準です。

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バーコード認識

この例では、GTIN-13 バーコードの認識と解釈が可能な画像処理システムを作成する方法を説明します。GTIN-13 (旧称 EAN-13) はバーコードの国際規格です。これは、広く使用されている UPC 規格の上位集合です。

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動きの検出

この例では、差の絶対値和 (SAD) の手法を使用してビデオシーケンス内の動きを検出する方法を説明します。ビデオシーケンスの 4 つの象限に対して SAD を別々に適用します。象限内で動きが検出された場合は、その象限を赤で強調表示します。

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パターンマッチング

この例では、2 次元の正規化された相互相関を使用してパターンマッチングとターゲット追跡を行う方法を説明します。

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オブジェクトのカウント

この例では、基本的なモルフォロジー演算子を使ってビデオストリームから情報を抽出する方法を説明します。ここでは、モデルによって各ビデオフレームにあるホチキスの針の数をカウントします。フォーカスとライティングがビデオフレームごとに異なる点に注意してください。

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シーン変化の検出

この例では、ビデオを時間順にセグメント化する方法を説明します。この例のアルゴリズムを使用して、コマーシャルの開始と終了など、ビデオストリーム内の大きな変化を検出できます。これはビデオを編集する際や、特定のコンテンツを飛ばす場合などに便利です。

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監視の記録

この例では、監視ビデオを処理して、動きの含まれるフレームを選択する方法を説明します。セキュリティ上の問題は、ビデオカメラを使って重要な場所を継続的に監視しなければならないことです。こうした大量のデータの記録、確認およびアーカイブ化を効率よく行うために、ビデオフレームのサイズを小さくするか、録画するビデオフレームの総数を減らすことができます。この例では後者の方法を説明します。ここでは、カメラの視野内の動きによって、「関心を引く」ビデオフレームのキャプチャがトリガーされます。

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交通警告標識の認識

この例では、カラービデオのシーケンスにおいて、「一時停止」、「進入禁止」、「徐行」などの交通警告標識を認識する方法を説明します。

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映像安定化

この例では、ビデオストリームからカメラの動きの影響を排除する方法を説明します。

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ライブビデオ取得を使用したバーコード認識

この例では、Image Acquisition Toolbox™ で提供される From Video Device ブロックを使用して、Point Grey Flea® カメラから Simulink® にライブのイメージデータを取得する方法を説明します。ここでは Computer Vision Toolbox™ を使用して、GTIN-13 バーコードの認識と解釈ができる画像処理システムを作成します。GTIN-13 (旧称 EAN-13) はバーコードの国際規格です。これは、広く使用されている UPC 規格の上位集合です。

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ビデオのモザイク化

この例では、ビデオシーケンスからモザイクを作成する方法を説明します。ビデオのモザイク化は、ビデオフレームを繋ぎ合わせてシーンの全体像を作成するプロセスです。その結果、ビデオデータのコンパクトな表現であるモザイクイメージが得られます。Video Mosaicking ブロックはビデオの圧縮や監視アプリケーションによく使用されます。

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ライブビデオ取得を使用したエッジ検出

この例では、Image Acquisition Toolbox™ で提供される From Video Device ブロックを使用して、Hamamatsu C8484 カメラから Simulink® にライブのイメージデータを取得する方法を説明します。入力ビデオストリーム内のオブジェクトのエッジを検出するには、プレウィット法を適用します。

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コンピュータービジョンと Simulink