フタなしカンヅメ

徒然なるままに @happytar0

OpenCVをいじってみた【前編】

Linux その他

しばらくぶりの更新となってしまった…少しずつでも書いていかなきゃだめですね。
物体認識を試してみたかったので有名なOpenCVを使ってみた記録。

OpenCVのインストール

Mac環境なのでMacPortsを利用して、OpenCVとObjectMakerをインストールした。ObjectMarkerは画像から必要な部分を切り出せるツールらしい。

# port install opencv objectmarker


ちなみにWindows環境にもインストールしてみたが少し面倒だった。
ここのインストールガイドを参考にするといいようだ。
InstallGuide - OpenCV Wiki

まず、OpenCVをコンパイルする環境が何も入っていなかったので、
VisualStudioC++ 2010 Expressってのをインストール。
Microsoft Visual Studio Express

CMakeも必要なようなので、以下のサイトからCMakeをインストール。
CMake - Cross Platform Make

CMakeGUIでOpenCVのパスを指定して、Configureを実行することで、VisualStudioで開けるファイルが生成されるようだ。
コンパイラにVisualStudio2010 Win64を指定したところ、Expressバージョンには64bitのコンパイラが含まれていないようで、Windows SDK 7.1のインストールも必要になった。
この際、マルチコア環境ならばTBBを有効化した方がいいと思う。（「USE TBB: ON」にする）

あとは、VisualStudioでOpenCVのプロジェクトファイルを開いてコンパイルするだけ。

物体検出するための分類器を作る

人間の顔や目などを検出するための分類器は、サンプルとしてもう用意されているようで、それらをそのまま使えばいいだけのようだ。
それだと面白くないので、カレーライスを検出する分類器を作ってみることにした。

分類器を作る流れをおおまかに説明すると以下のようになる。

  1. ネガティブサンプル（検出対象物が写っていない画像）を用意する。3000枚ほどあると効率的らしい。
  2. ポジティブサンプル（検出対象物が写っている画像）を用意する。こちらは7000枚ほどあると効率的とのこと…多いな。
  3. opencv_traincascadeコマンドを使って分類器を作る。

ここで問題になってくるのは学習させるための画像をどうやって集めてくるかだ。
あまりよくないかもしれないが、Google画像検索などを利用すればそれほど苦労しないと思う。
他には、opencv_createsamplesコマンドを利用する方法があるようで、ネガティブサンプルと一つのポジティブサンプル画像を組み合わせることで、ポジティブサンプル画像をたくさん作り出すことができるようだ。

サンプル画像を集める

あまり大きい声では言えないが、画像検索を使ってサンプル画像を集めることにした。
さすがに手作業では面倒なため、簡易的なスクリプトを組んで一気に処理しようと思ってAPIがあるか調べて見ることに。

Google Image Search APIというのを見つけたが、ずいぶん昔に廃止されたようだ。
Custom Search APIというのもあるようだが、こちらは使用用途が違うようだし、一日100リクエスト？までのようでだめっぽい。

Yahooを調べたところ、画像検索用のAPIを公開していた。
検索:画像検索API - Yahoo!デベロッパーネットワーク
通常は一日1000リクエストまでだが、プレミアム会員だと5万リクエストに緩和されるらしい。プレミアム会員であったのでこれを利用することにした。
（他にはFlickrのAPIを利用するのもアリだと思う）

"風景 -カレーライス"
こんな感じのクエリを投げれば、カレーライスを含まないネガティブサンプル画像を集めることが出来るはずなので、
作ったスクリプトを回して3000枚ほど用意することができた。

ポジティブサンプルの用意が少しむずかしい。
検出対象物を含んだものを用意するのは同じ手順でいいはずだが、対象物のみを切り出す必要があるはずで、それが非常にめんどくさい…。
こういう時のためにopencv_createsamplesコマンドがあるのか？と思って使ってみることにした。

長くなりそうなので今回はこのへんで終わり。。。次回へつづく。