ベクトルサーチ パターンマッチング By PipeKatoo! 2014.1.2 SURFの26近傍探索では ｴｯｼﾞ部ｼﾞｬｽﾄの位置には来ないので 形状ﾏｯﾁﾝｸﾞに使いにくく、断念しました。(私のやり方が間違っていた可能性もあるけど・・） １．ｴｯｼﾞ抽出の流れ ・方向 Harr-Waveret応答値 ・周囲4画素 と輝度比較 ・ｸﾞﾚｰｽｹｰﾙ （ｶﾗｰ無効化) ・ﾒｼﾞｬｰ2値化 （縁取り無効化） dx= × dｙ= × ・ﾊﾟﾜｰ（＝ｴｯｼﾞ判定の行列式そのもの） ・ぼかし （ｴｲﾘｱｼﾝｸﾞ影響無効化） BMP画像 ｴｯｼﾞ候補 探索 ﾌﾟﾘﾌｨﾙﾀ ｴｯｼﾞｽｹｰﾙS=1～（整数）・・ﾕｰｻﾞｰが指定 2S+1 2S+1 9×9pix画像圧縮 ﾎﾞｯｸｽﾌｨﾙﾀ（SURFと同じ） × Dyy Dxx Dxy Dxx×Dyy－(0.9Dxy)2 > ｴｯｼﾞ強度制限値 であればｴｯｼﾞ認定 ｴｯｼﾞ判定 ｴｯｼﾞ特徴 計算 ｴｯｼﾞ集約 半径2S以内 かつ 角度90°以内 のｴｯｼﾞを集約 位置・向き・ﾊﾟﾜｰ → ﾊﾟﾜｰに応じて平均化 ２．ﾓﾃﾞﾙ画像のﾍﾞｸﾄﾙ化 無作為研究所 さんを参考 http://www.faicha.com/vision/ a～ｇがｴｯｼﾞ抽出により抽出されたｴｯｼﾞとすると・・ c 一番長い距離のｴｯｼﾞのﾍﾟｱは d-g 二番目は c-e 三番目は a-f a g それぞれを基準軸として合計3個のﾓﾃﾞﾙを作成する 緑点・・ｴｯｼﾞ 赤線・・ｴｯｼﾞの方向 ｵﾚﾝｼﾞが角度 青線・・基準軸 b d f e ThirdVectorModel 基準軸 SecondVectorModel 基準軸 ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞ FirstVectorModel 基準軸 ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞ ｴｯｼﾞﾎﾟｲﾝﾄ（x,y） ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞ ｴｯｼﾞﾎﾟｲﾝﾄ（x,y） 向きθ ｴｯｼﾞﾎﾟｲﾝﾄ（xs,ys） 向きθ ｴﾝﾄﾞｴｯｼﾞ 向きθs ｴﾝﾄﾞｴｯｼﾞ ｴｯｼﾞﾎﾟｲﾝﾄ（x,y） ｴﾝﾄﾞｴｯｼﾞ ｴｯｼﾞﾎﾟｲﾝﾄ（x,y） ｴｯｼﾞﾎﾟｲﾝﾄ（xe,ye） その他のﾎﾟｲﾝﾄのﾘｽﾄ 向きθe その他のﾎﾟｲﾝﾄのﾘｽﾄ ﾎﾟｲﾝﾄ1 その他のﾎﾟｲﾝﾄのﾘｽﾄ ﾎﾟｲﾝﾄ1 ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞからの距離比 ﾎﾟｲﾝﾄ1 ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞからの距離比 ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞからの方向 ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞからの方向 ﾎﾟｲﾝﾄ2 ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞからの距離比 Dp1 ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞからの方向 Ap1 ﾎﾟｲﾝﾄ2 ・（上記と同じ内容） ﾎﾟｲﾝﾄ2 ﾎﾟｲﾝﾄ3 ・（上記と同じ内容） ﾎﾟｲﾝﾄ3 ・ ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞからの距離比 Dp2 ・ ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞからの方向 Ap2 ・ ・ その他のｴｯｼﾞの1つ l ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞ A 基準軸 L ｴﾝﾄﾞｴｯｼﾞ 距離比D＝ｌ／Ｌ 方向＝Ａ この2つの特徴はﾀｰｹﾞｯﾄ画像が回転・縮小しても 変化しない特徴＝回転・縮小にめげないﾏｯﾁﾝｸﾞに使える ２．ﾓﾃﾞﾙ画像のﾍﾞｸﾄﾙ化（補足） 基準軸両端ｴｯｼﾞの画像 □4S+1の範囲の画像を保存 向きはｴｯｼﾞ方向が右となる向き 基準軸はﾏｯﾁﾝｸﾞにおいて間違えてはいけない重要な ﾎﾟｲﾝﾄなので、周囲の画像も情報として保存しておきます。 矢印はそれぞれのｴｯｼﾞの向き（前のﾍﾟｰｼﾞの赤線の向き） ｴﾝﾄﾞｴｯｼﾞ ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞ ｴｯｼﾞのｽｹｰﾙS(=1～整数）ﾕｰｻﾞｰが指定 ｴｯｼﾞ判定は2S+1範囲の正方形にﾎﾞｯｸｽﾌｨﾙﾀを適用したが・・今回はちょっと大きめに4S+1 4S+1 基準軸 ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞ ｴｯｼﾞﾎﾟｲﾝﾄ（xs,ys） 向きθs 画像Bs ｴﾝﾄﾞｴｯｼﾞ ｴｯｼﾞﾎﾟｲﾝﾄ（xe,ye） 向きθe 画像Be その他のｴｯｼﾞのﾘｽﾄ ﾎﾟｲﾝﾄ1 ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞからの距離比 Dp1 ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞからの方向 Ap1 ﾎﾟｲﾝﾄ2 ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞからの距離比 Dp2 ｽﾀｰﾄｴｯｼﾞからの方向 Ap2 ・ ・ 4S+1 ﾀｰｹﾞｯﾄが回転してもｴｯｼﾞ向きをそろえて比較すれば影響なし。 比較予定のﾀｰｹﾞｯﾄのｽﾀｰﾄｴｯｼﾞ・ｴﾝﾄﾞｴｯｼﾞ候補の画像はその時の 基準軸候補の長さ／ﾓﾃﾞﾙの基準軸長さ×（4S+1) で可変にすることで縮尺の影響も取り払う。 ﾓﾃﾞﾙｻｲｽﾞ×ﾕｰｻﾞｰ指定の集約制限範囲内 のﾏｯﾁ結果はﾍﾞｽﾄｽｺｱのみを残して、 無駄な結果を消す ３．いざﾊﾟﾀｰﾝﾏｯﾁﾝｸﾞ 可能性あり ﾀｰｹﾞｯﾄ BMP画像 ｴｯｼﾞ抽出 （１P目の流れ） 全ｴｯｼﾞﾍﾟｱ 基準軸の 可能性調査 ｴｯｼﾞﾘｽﾄ ｴｯｼﾞﾘｽﾄ抽出まではﾓﾃﾞﾙ画像と処理は同じ。 ﾀｰｹﾞｯﾄに1～Nのｴｯｼﾞが見つかったとすると・・ 基準軸候補は N×（N－１） ある。 めんどうだが・・全部調べる。 残りｴｯｼﾞの ﾏｯﾁ調査 近隣の ﾏｯﾁｱｲﾃﾑ 集約 ﾏｯﾁﾘｽﾄ （無駄有り） ﾏｯﾁﾘｽﾄ 前段の基準軸ﾁｪｯｸを見事ﾊﾟｽしたら 残りのｴｯｼﾞが予測通りあるかﾁｪｯｸする。 もともとﾓﾃﾞﾙにm個のｴｯｼﾞがあったとすると すでに基準軸で2個はﾁｪｯｸ完了してるので 残り m-2 このｴｯｼﾞをﾁｪｯｸ。 L'×ﾕｰｻﾞｰ指定のｴｯｼﾞ歪み制限の範囲 L' S’ 条件1 条件2 条件3 条件4 候補 E’ L S E’ ﾓﾃﾞﾙ E L'／Lがﾕｰｻﾞｰ指定の倍率制限以内 ﾍﾞｸﾄﾙS'→E'のS→Eに対するなす角がﾕｰｻﾞｰ指定の検出角度制限以内 基準軸から見た両端のｴｯｼﾞの方向がﾕｰｻﾞｰ指定のｴｯｼﾞ角度制限以内 両端のｴｯｼﾞ画像の正規化相関ﾏｯﾁｽｺｱがﾕｰｻﾞｰ指定のｽｺｱ閾値以上 S’ L' 条件1 ﾓﾃﾞﾙのｴｯｼﾞ情報から予期した理論的中心（黒丸）ｘ，ｙ から L'×ﾕｰｻﾞｰ指定のｴｯｼﾞ歪み制限 の範囲内にｴｯｼﾞがあること（赤丸） 条件2 ﾓﾃﾞﾙのｴｯｼﾞ情報から予期した理論ｴｯｼﾞ方向（黒矢印）に対して ﾕｰｻﾞｰが指定したｴｯｼﾞ角度制限以内のｴｯｼﾞ方向であること 条件3 現時点でのﾐｽﾏｯﾁしたｴｯｼﾞの個数が （ｍ－２）×ﾕｰｻﾞｰが指定したﾐｽﾏｯﾁ制限 以上になったら ﾊﾟﾀｰﾝﾏｯﾁ失敗として残りのｴｯｼﾞを調べるの中止。 ｽｺｱ＝ﾏｯﾁしたｴｯｼﾞ数／（m-2) × (１－ﾏｯﾁしたｴｯｼﾞの平均 ﾌﾞﾚ／L'） ４．ﾄﾗｲ結果 ・ﾓﾃﾞﾙは縁取りあり画像だがﾌﾟﾘﾌｨﾙﾀ効果により安定したｴｯｼﾞ検出結果 ・回転、拡大、縮小されたﾀｰｹﾞｯﾄ画像中からﾓﾃﾞﾙと同形状の絵を検出 ・対象なﾓﾃﾞﾙ画像は90°や180°違いで何個か検出される （重なって見えるが対応するﾎﾟｲﾝﾄ同士は角度分ずれたところにいるので 集約させるためには大きな集約制限値を入れる必要有り） ・複雑な写真画像とかはSURFとか他の手法に任せるとして、 ｴｯｼﾞがはっきりしたﾏｯﾁﾝｸﾞには使えそうである（ﾊﾟﾗﾒｰﾀを旨く調整すれば・・だが）。 ・処理時間は上記例で400ms程度・・・ （お・・遅い。動画系には使えませんね・・設備とかで１回/１ｻｲｸﾙならゆるされるか・・？）
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