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学習目標
画像の特徴を理解する
画像の隅を知る
1. 画像の特徴
私たちのほとんどはジグソーパズルを遊んだことがあります。まず完全なイメージのフラグメントを取得し、次にそのフラグメントを正しい方法で配置してイメージを再構成します。ジグソーパズルの原理をコンピュータプログラムに書き込むと、コンピュータでもジグソーパズルができるようになります。
パズルを組み立てるとき、私たちは追跡に適しており、比較しやすい独自の特徴を探します。1 つの画像内でそのような特徴を検索し、さらに他の画像でも見つけて、それらをつなぎ合わせます。
では、コンピューター内でこれらの機能をどのように見つけられるのでしょうか?
いくつかの画像を深く調べてさまざまな領域を検索する場合、次の画像を例として取り上げます。
画像の上に 6 つの小さな画像が表示されます。元の画像内でこれらの小さな画像の位置を見つけます。あなたは正しい結果をいくつ見つけることができますか?
A、B、C、D のおおよその位置はわかりますが、正確な位置を見つけることは依然として困難です。それは、端に沿ってどこでも同じだからです。
したがって、エッジは平面よりも優れた特徴ですが、十分ではありません。
最後に、E と F が建物のいくつかのコーナー ポイントであることがわかります。簡単に見つけることができます。コーナーでは、小さな画像をどの方向に動かしても、結果は大きく異なるためです。したがって、それらは良い機能だと考えてください。この概念をよりよく理解するために、別の簡単な例を見てみましょう。
上の図では:
- 青いボックス内のエリアは、見つけて追跡するのが難しい平面です。青いボックスをどちらの方向に動かしても同じです。
- ブラックボックス内の領域については、エッジです。画像を縦に動かすと変化しますが、横に動かすと変化しません。
- 赤いボックス内の角の点は、どの方向に移動しても異なる結果が得られます。これは、赤いボックス内の領域が緑の長方形領域に固有であることを意味します。したがって、コーナー ポイントは優れた画像特徴であると言え、これが前の質問の答えになります。
コーナーポイントは画像の非常に重要な特徴であり、画像グラフィックスの理解と分析において重要な役割を果たします。
コーナーポイントは、3 次元シーンの再構成、動き推定、ターゲット追跡、ターゲット認識、画像の登録とマッチングなどのコンピューター ビジョンの分野で重要な役割を果たします。
現実世界では、コーナー ポイントは、オブジェクトの角、道路の交差点、T 字型の建物の開口部などに対応します。
以下では、 OpenCVのさまざまなアルゴリズムを使用して画像の特徴を見つけて説明します。
要約する
この章では、画像の特徴とコーナー ポイントの概念を紹介しましたが、コーナー ポイントの概念は非常に重要なので、注意深く書き留めて正確に使用する必要があります。