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Python で画像処理をやってみよう! - SIFT Vol. 2 キーポイント選定 (1) -

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MPS 第43回 (20160206) ミーティング

Python で画像処理をやってみよう! - SIFT Vol. 2 キーポイント選定 (1) -

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Python で画像処理をやってみよう! - SIFT Vol. 2 キーポイント選定 (1) -

  1. 1. MPS 第43回 (20160206) ミーティング Python で画像処理をやってみよう! - SIFT Vol. 2 キーポイント選定 (1) - 金子純也 Morning Project Samurai 代表 第42回 (2016/02/06) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
  2. 2. 目次 • Morning Project Samurai • MPS HP について • これまでの復習と直近の目標 • Keypoint 候補の位置精度向上 • エッジ上の Keypoint 候補の削除 • 発表 第42回 (2016/02/06) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
  3. 3. Morning Project Samurai (MPS) • Morning
 - 土曜の朝を有意義に • Project
 - プロジェクト指向 • Samurai
 - 謙虚に学習
 - プロジェクトをバッサバッサ
 と斬りまくる プロジェクト リーダー シップ メンバー シップ 成果 人脈 UP! UP! UP! キャリア 知識・技術 UP! UP! 第42回 (2016/02/06) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
  4. 4. 世田谷やってみた祭り! AndroidアプリをつくってGoogle Playに公開しよう! 次回: 2016/02/13 (土曜日) 第42回 (2016/02/06) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
  5. 5. MPS Yokohama 設立 (予定) • 主催: 上野さん • テーマ: Deep Learning 運営手伝ってくれる方募集中! 第42回 (2016/02/06) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
  6. 6. Be Active, Be Creative!! MPS 第42回 (2016/02/06) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
  7. 7. 目次 • Morning Project Samurai • MPS HP について • これまでの復習と直近の目標 • Keypoint 候補の位置精度向上 • エッジ上の Keypoint 候補の削除 • 発表 第42回 (2016/02/06) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
  8. 8. 目次 • Morning Project Samurai • MPS HP について • これまでの復習と直近の目標 • Keypoint 候補の位置精度向上 • エッジ上の Keypoint 候補の削除 • 発表 第42回 (2016/02/06) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
  9. 9. 我々の次の目標だケロ! Keypoint : DoG を適用した Scale-space 中の特徴点 Descriptor: Keypoint に関する情報 Keypoint と descriptor 出典 [1] 第42回 (2016/02/06) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
  10. 10. Descriptor を用いた物体検知 1. 認識したい物体の Descriptor を学習 (集める) 2. 処理対象の画像から Descriptor を抽出 3. 学習した Descriptor と 処理対象の Descriptor を比較 4. 閾値以上マッチングした物体があった場合、
 それが存在すると認識 第42回 (2016/02/06) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
  11. 11. 流れ • キーポイント候補の発見 • キーポイント候補の位置精度向上 • 低コントラストのキーポイント候補の削除 • エッジ上のキーポイント候補の削除 第42回 (2016/02/06) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
  12. 12. 流れ • キーポイント候補の発見 • キーポイント候補の位置精度向上 • 低コントラストのキーポイント候補の削除 • エッジ上のキーポイント候補の削除 第42回 (2016/02/06) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
  13. 13. キーポイント候補の発見 出典 [1] • x: テスト対象の画素 • o: テスト対象の周辺画素 • キーポイント候補の条件 - テスト対象の画素が
 最小または最大 第42回 (2016/02/06) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
  14. 14. キーポイント候補点の例 (出典: http://ja.characters.wikia.com/) 第42回 (2016/02/06) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
  15. 15. 目次 • Morning Project Samurai • MPS HP について • これまでの復習と直近の目標 • Keypoint 候補の位置精度向上 • エッジ上の Keypoint 候補の削除 • 発表 第42回 (2016/02/06) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
  16. 16. 流れ • キーポイント候補の発見 • キーポイント候補の位置精度向上 • 低コントラストのキーポイント候補の削除 • エッジ上のキーポイント候補の削除
  17. 17. モチベーション 求めた極値点 (キーポイント候補点) (x, y, σ) は 本当に極値点だろうか?
  18. 18. 否 !! 本当のキーポイントはサンプル点の間にある かもしれないケロ !
  19. 19. サンプルポイントから求められる 極値点 (キーポイント候補)
  20. 20. 実際の極値点 (あるべきキーポイント候補) 推定したいケロ !でも、どうするケロ ?
  21. 21. テーラー展開 : n + 1回以上微分可能な関数
  22. 22. テーラーの定理 任意の について、       なる が存在 : n + 1回以上微分可能な関数 ( と仮定)
  23. 23. の意味 は関数  の変化に関する情報を含む が大きい程より詳細な変化に関する情報を含む 例:
 k = 1: 輝度の変化の大きさ k = 2: 輝度の変化の変化の大きさ k = 3: 輝度の変化の変化の変化の大きさ k = 4: 輝度の変化の変化の変化の変化の大きさ
  24. 24. n + 1回以上微分可能な関数 は、その変化の
 情報を含む を用いて表すことができる。 テーラーの定理の意味 誤差は、n を十分大きくとれば小さくでき、 x を c の近くに取るほど小さくしやすい。
  25. 25. 二次曲線を用いて より正確な極値点を 求める ! 実際の極値点 (あるべきキーポイント候補)
  26. 26. 二次曲線を用いて より正確な極値点を 求める ! 実際の極値点 (あるべきキーポイント候補) どんな二次曲線 使えばいいケロ ?
  27. 27. 二次曲線を用いて より正確な極値点を 求める ! 実際の極値点 (あるべきキーポイント候補) 輝度情報の2次微分 (加速度) までの 情報を用いて近似しているケロ
  28. 28. 極値の求め方
  29. 29. 2次元への拡張
  30. 30. DoG を適用した画像への適用1 : DoG を適用した画像 (出典: [1])
  31. 31. DoG を適用した画像への適用2
  32. 32. 作ってみよう! (準備編) • だれかとペアを組む • http://bit.ly/mps20160123 を自分の GitHub アカウント に Fork • Fork したものを Clone もしくはダウンロード • 上記で得たものの中に自分の名字でフォルダを作成 • そのフォルダの中に
 1. img を作成し lena の画像を保存
 2. dog.py, keypoint.py, scale_space.py をコピー 第42回 (2016/1/23) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
  33. 33. 作ってみよう!(GitHub 更新編) 1. git add --all 2. git commit -m “first commit” 3. git push -u origin master 4. 自分のリポジトリが更新されたか確認
 してみよう! 第42回 (2016/1/23) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
  34. 34. 作ってみよう! (実装&発表編) • keypoint.py の中の extract_keypoints 関数をペア で完成させてみよう!
 (extract_keypoints の引数や既存のクラスなど
 何をいじっても OK) • 工夫した点などを自分のフォルダにメモとして
 まとめよう! • Pull リクエストしてみよう! • みんなの前で発表してみよう!第42回 (2016/1/23) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko

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