・現在読んでいる論文の手法にあるNiblackの閾値処理を再現する
・画像処理教本を読む
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10/7
全体ゼミでの発表の準備をしました。
10/8
全体ゼミでの発表の準備をしました。
10/9
Niblackの閾値処理について、論文が見つかったので参考にしながら再現を行おうと考えてます。
10/10
英文購読をしました。
10/11
実家に帰省してました。
10/12
実家に帰省してました。
10/13
英文購読をしました。
10/14
英文購読をしました。
機械学習を終わらせ、精度の確認をする。
画像処理教本を読む。
10/7
全体ゼミに向けてプレゼンを作る。
機械学習させる。
10/8
全体ゼミに向けてプレゼンを作る。
機械学習させる。
10/9
陳さんにオブジェクト検出のプログラムを貰う。
プログラムの意味を解読しようとする。
10/10
陳さんからもらったプログラムの解読
10/11
英文購読
10/12
英文購読
10/13
英文購読
- 作成したプログラムのバグを取り除くこと。
- 画像処理教本2章を読むこと。
- スライドを見やすく書き直すこと。
以上の三点が今週の課題です。
10/7
1.進捗はありません。
2.2章まで読みました。
3.進捗はありません。
10/8
進捗はありません。
英文購読の作業に時間をつかいました。
10/9
進捗はありません。
英文購読の作業に時間をつかいました。
10/10
進捗はありません。
英文購読の作業に時間をつかいました。
10/11
進捗はありません。
10/12
進捗はありません。
10/13
進捗はありません。
10/14
1.作業を進めています。
2.進捗はありません。
3.進捗はありません。
{{unknown}}
目標：画像処理による車両移動装置の開発
今週：使用するRaspberry Piの選定と使用法を学ぶ
学会発表で受けた質問
- 結果の精度調査
- pixelの距離はすべて同じか？
- 平行にカメラを設置した方が簡単ではないのか
- 光の線の長さにノイズは入っていないのか？
- 光を消した車両がきた場合は？
- カメラのシャッタースピードは本当に正しいのか
などがあった。
カメラのシャッタースピードについての検証と、射影変換の精度の検証を行う必要がある。
また、今後の目標として
- 昼間用のシステムの開発
- カメラを用いて自動で撮影する装置の開発
としていたが、まずは装置の開発を目標とする。
開発する装置には、画像処理を導入できるようにRaspberry Piを使用してみる。
また、ヘッドライトを消して接近してくる車両に対しての方法を考える。
10/1
Raspberry Piを調べてみた。カメラを用いて撮影や、ある程度の操作は可能みたいであるが、複雑な処理はやはりパソコンに画像を送信してから判別するべきだと考える。
車両の接近はセンサを用いようと考えているが、どのセンサを用いるべきか検討していく。
10/2
Raspberry Piの上でOpen cvを動かしている人のブログなどがあった。
Raspberry Pi専用のカメラを用いて簡単な画像処理を行っていたので参考にしてみる。
10/3
Raspberry Piを調べていくと、lanケーブルを接続してネットを使って別のパソコンからログインできることが分かった。
これを利用して、Raspberry Piにカメラをつけて車両を撮影し、画像を処理用の別のパソコンに送信して速度を計算するための処理を行うようにできると考える。研究室の有線lanに接続してログインができるか調べたが、IPアドレスを取得する必要があるので方法を考えていく。
10/4
10/5
10/6
Raspberry Piをお借りできたので、OSのインストールから初期設定を行っていこうと思う。
IPアドレスは、固定のアドレスを割り振ってくれるということなので、まずはネットを使わずにRaspberry Piを起動してMacアドレスを取得する。
Macを使ってOSのインストールを行うので専用のソフトを探している。今週までにRaspberry Piの使用方法を学び、使用するカメラについても調べる予定。
10/7
Raspberry Piに自宅の有線lanを使いログインして起動してみた。
Macアドレスを取得できたので、今後は様々なプログラムを動かしてみる。
目標：
指先の形状検出に関する書籍を読み、サンプルプログラムを作製する。
内定式でTOEICテスト(目標740点)があるので、それに向けた勉強をする。
学会発表で受けた質問
- スクリーン下部での精度低下の問題
- スクリーンの明るさが明るい場合、反射像が映らないのではないか
- 座標変換の方法
- 実行速度はどのくらいか
などがありました。
射影変換の精度の検証を行い全体ゼミで発表します。
修士論文に向けて、指先を認識するプログラムを作成する必要があります。指先の形状検出に関する書籍を読もうと思います。
10月1日
論文を読みました。
手話や指文字認識システム構築に向けた三次元特徴に基づく姿勢変動に頑健な手指形状推定法
澤田秀之, 橋本周司, and 松島俊明. "運動特徴と形状特徴に基づいたジェスチャー認識と手話認識への応用 (< 特集> 次世代ヒューマンインタフェース・インタラクション)."
情報処理学会論文誌 39.5 (1998): 1325-1333.
丸谷誠慶, 西川敦, and 宮崎文夫. "2 次元画像からの指先位置検出に基づく実時間手形状認識と移動ロボット遠隔操縦タスクへの応用."
情報処理学会研究報告. CVIM,[コンピュータビジョンとイメージメディア] 2002.34 (2002): 145-152.
10月2日
TOEICの文法問題を解きました。
10月3日
TOEICの文章題を解きました。
10月4日
TOEICの文章題を解きました。
10月5日
TOEICの文章題を解きました。
10月6日
TOEICのリスリング問題を解きました。
テーマ：オフサイドの自動検出
今週の課題：動画像中の移動物体の追跡
移動物体の追跡は以下の3つの方法が主流である
・テンプレートマッチング
・meanshift
・パーティクルフィルタ
適切なものを検討し、テストしようと考えております。
ボールを用いてテンプレートマッチングとmeanshiftの物体追跡のテストを行いました。
現在読んでいる論文の再現を行う。
画像処理教本を読む。
10/1 画像処理教本２章２‐３まで読みました。
10/2 画像処理教本２章まで読みました。
10/3 論文の手法にある連結成分について調べました。
10/4 連結成分について調べました。
10/5
10/6 進捗についてスライドにまとめました。
ポジティブ画像とネガティブ画像を学習させて、実際に画像の中に魚がいるかどうかを判断させる。
10/1
ポジティブ画像のつくり方を学んだ。
ポジティブ画像はネガティブ画像と違ってその画像の中のどの位置に対象の物体がいるかを正確に示さなければならない。
そのために画像の中の座標を特定できるObject Makerというソフトをダウンロードしなければならない。
ObjectMakerについて調べる。
10/2
Objectmakerを使うにはBoostというライブラリをダウンロードしなければならないことがわかった。
BoostをダウンロードしてからObjectMakerを起動するために努力した。
10/3
BoostやObjectMakerが自分のPCと互換性が合わず、なかなか実行することができなかったが
今日やっと実行することができた。
試しにポジティブ画像の座標をObjectMakerを使って調べた。
無事に正確な座標をはかることができた。
今後はポジティブ画像に使うサンプル画像を集める。
10/4
画像処理教本を読む
10/5
画像処理教本を読む
10/6
今週の課題は以下の通りです。
- hough変換を用いた円検出のサンプルプログラムの構築
- フレーム間差分のアルゴリズムの考案
- 教本１章を読む
9/30
- 教本１章を読みました。
- 現在自分のＰＣにopencvのバージョンが2.4.5と2.4.9が同時に入っている状態なので2.4.5のほうを削除したいと考えています。しかしアンインストーラーのようなものを使うのか、または保存されているファイルを削除するだけで良いのか調べても対処法がわからず戸惑っています。わかる方がいらっしゃいましたらコメントをお願いします。
10/2
- 教本２章を読みました
- フレーム間差分のことについて書かれているサイトを複数見つけたので最適なものをテストしていきます。
10/3
- 円検出のサンプルプログラムの作成を途中まで行いました。
- 英文購読の資料を少し進めました。
