OpenCV の画像処理およびコンピュータ ビジョン タスクで使用される一般的なアルゴリズムと関数

OpenCV による画像処理やコンピュータ ビジョン タスクに関しては、多くの共通の特定のアルゴリズムと関数があります。より具体的な内訳は次のとおりです。

画像処理アルゴリズム:

1. 画像ノイズ除去: 画像内のノイズを低減するために使用される平均ノイズ除去、ガウスノイズ除去、メディアン フィルタリングなどが含まれます。

2. ヒストグラム等化: 画像のコントラストを強調するために使用され、特に低コントラストの画像に適しています。

3. エッジ検出: 画像内のエッジを検出するために使用されるソーベル、シャール、ラプラシアンなど。

4. 画像セグメンテーション: 画像を異なる領域またはオブジェクトに分割するために使用される、しきい値セグメンテーション、領域拡張、流域セグメンテーションなどが含まれます。

5. 形態学的操作: 腐食、拡張、開く操作、閉じる操作など。画像処理とセグメンテーションに使用されます。

特徴抽出および記述子のアルゴリズム:

6. コーナー検出: Shi-Tomasi コーナー検出、FAST コーナー検出など、画像内のコーナー点を検出するために使用されます。

7. ORB、SIFT、SURF などの特徴記述子: 画像内の主要な特徴を検出して記述するために使用され、オブジェクトのマッチングや認識によく使用されます。

物体の検出と追跡:

8. ターゲット検出: Haar カスケード分類器、YOLO (You Only Look Once) およびその他の深層学習モデルに基づくオブジェクト検出を含みます。

9. ターゲット追跡: カルマン フィルター、平均シフト、オプティカル フローなどの方法を使用して、オブジェクトの動きを追跡します。

ディープラーニングのサポート:

10. DNN モジュール: OpenCV の深層学習モジュールを使用すると、オブジェクト検出や画像分類などのタスクに、Caffe、TensorFlow、PyTorch などの事前トレーニングされた深層学習モデルを使用できます。

コンピュータービジョンのタスク:

11. 顔の検出と認識: 顔の検出と認識には、Haar カスケード分類器、Dlib ライブラリ、または深層学習モデルを使用します。

12. オプティカル フロー推定: 画像内のピクセルの動きを推定し、ビデオのダイナミクスを分析するために使用されます。

13. ステレオ ビジョンと深度の推定: ステレオ カメラまたは深層学習モデルを使用して、シーン内のオブジェクトの深度を推定します。

14. 画像結合: 複数の画像を結合してパノラマ画像を作成します。

15. 画像キャリブレーション: 画像の歪みを補正するために使用され、カメラのキャリブレーションによく使用されます。

これらの下位区分は OpenCV がカバーする内容の一部であり、それぞれに独自の特定のアルゴリズムと技術があります。