～開発環境導入から基礎、さらには、ケーススタディまで解説～

『OpenCV4を用いた画像処理プログラミング入門』　

　　☆ノートPC（Windows8.1以降）をご持参いただき，開発環境「Visual Studio Community」を使用．実習していただきます．

S200124A

開催日時：2020年1月24日（金）10:30-17:00

会　　場：オーム　ビル（千代田区神田錦町3-1）

受講料：お1人様受講　55,000円[税別]／1名

＊注1　ノートPC（Windows8.1以降）をご持参いただき，開発環境「Visual Studio Community」を使用．
＊注2　参加前提知識として，「C/C++言語によるプログラミング経験」が必要．

　　

　講　師

　浦西友樹（うらにしゆうき）　氏　

　　　大阪大学サイバーメディアセンター　情報メディア教育研究部門　准教授（博士（工学））

＜略歴＞

　2008年　奈良先端科学技術大学院大学　情報科学研究科　博士後期課程修了．
　同年　　日本学術振興会　特別研究員PD．
　2009年　奈良先端科学技術大学院大学　情報科学研究科　助教．
　2012年　大阪大学　基礎工学研究科　助教．
　2014年　京都大学　医学部附属病院　助教．
　2016年　大阪大学　サイバーメディアセンター　准教授．
　　現在に至る．
　　2011年　フィンランド・オウル大学　客員研究教授．

　三次元形状計測，拡張現実感およびヒューマンコンピュータインタラクションに関する研究に従事．

＜学会＞

　電子情報通信学会，システム制御情報学会，日本バーチャルリアリティ学会，日本生体医工学会，IEEE各会員．

　セミナーの概要

　本講座では，画像処理プログラミングの基本，およびオープンソースの画像処理ライブラリであるOpenCV （Open Computer Vision Library）の導入から基礎について解説します．
OpenCVの最新バージョンであるOpenCV4のPCへのインストールとカメラ画像の取り込み，および画像ファイルの読み込みから，基礎的・実践的な画像処理の理論および方法について学びます．
　本講座では，受講者の方自身のノートPCにOpenCVをインストールし，実際にノートPCにて実習に取り組んでいただくことを予定しています．

　講義項目

『OpenCV4を用いた画像処理プログラミング入門』

浦西友樹（うらにしゆうき）　氏

大阪大学サイバーメディアセンター　情報メディア教育研究部門　准教授（博士（工学））

1　イントロダクション

1.1　画像処理とは?
　　1.2　画像処理の応用分野
　　1.3　画像処理プログラミングの特徴

2　開発環境の導入

2.1　Microsoft Visual Studio Communityのインストール方法
　　2.2　OpenCVのインストール方法
　　2.3　様々な環境でのOpenCVの使用

3　OpenCVの基礎

3.1　幾何的画像処理
　　　3.1.1　基礎的な幾何変換
　　　3.1.2　アフィン変換
　　　3.1.3　射影変換
　　3.2　光学的画像処理
　　　3.2.1　画像の色変換
　　　3.2.2　ヒストグラム
　　　3.2.3　2値化

4　OpenCVケーススタディ

4.1　画素への直接アクセス
　　4.2　空間フィルタ
　　4.3　2値画像処理
　　4.4　局所特徴量に基づく物体検出
　　4.5　機械学習による物体認識基礎

『OpenCV4を用いた画像処理プログラミング入門』

浦西友樹（うらにしゆうき） 氏

大阪大学 サイバーメディアセンター 情報メディア教育研究部門 准教授（博士（工学））

1 イントロダクション

1.1 画像処理とは? 1.2 画像処理の応用分野 1.3 画像処理プログラミングの特徴

2 開発環境の導入

2.1 Microsoft Visual Studio Communityのインストール方法 2.2 OpenCVのインストール方法 2.3 様々な環境でのOpenCVの使用

3 OpenCVの基礎

3.1 幾何的画像処理 3.1.1 基礎的な幾何変換 3.1.2 アフィン変換 3.1.3 射影変換 3.2 光学的画像処理 3.2.1 画像の色変換 3.2.2 ヒストグラム 3.2.3 2値化

4 OpenCVケーススタディ

4.1 画素への直接アクセス 4.2 空間フィルタ 4.3 2値画像処理 4.4 局所特徴量に基づく物体検出 4.5 機械学習による物体認識基礎

『OpenCV4を用いた画像処理プログラミング入門』　

　浦西友樹（うらにしゆうき）　氏　

　　　大阪大学サイバーメディアセンター　情報メディア教育研究部門　准教授（博士（工学））

　1　イントロダクション

　　1.1　画像処理とは?
　　1.2　画像処理の応用分野
　　1.3　画像処理プログラミングの特徴

　2　開発環境の導入

　　2.1　Microsoft Visual Studio Communityのインストール方法
　　2.2　OpenCVのインストール方法
　　2.3　様々な環境でのOpenCVの使用

　3　OpenCVの基礎

　　3.1　幾何的画像処理
　　　3.1.1　基礎的な幾何変換
　　　3.1.2　アフィン変換
　　　3.1.3　射影変換
　　3.2　光学的画像処理
　　　3.2.1　画像の色変換
　　　3.2.2　ヒストグラム
　　　3.2.3　2値化

　4　OpenCVケーススタディ

　　4.1　画素への直接アクセス
　　4.2　空間フィルタ
　　4.3　2値画像処理
　　4.4　局所特徴量に基づく物体検出
　　4.5　機械学習による物体認識基礎