1. 2012年兼本研究室講義 4回目
丹野嘉信
http://ytanno.herokuapp.com/
画像処理の応用例
http://www.youtube.com/watch?v=mT
CUY4CUHFU&feature=youtu.be

2. 今回はグループ課題
• http://youtu.be/lNf798BKT2g 動画
指定した領域を切り取って別のPictureBoxに描
画
作成時間 1時間
4人で協力すれば60 / 4 = 15分で終わります。
簡単ですね！

3. 講義の目標の再確認
• 兼本先生が言った内容を実装できるようになる。
（論文読みとかアルゴリズム理解はおいおい
やる）
プログラムの知識UPが目的
できれば三次元復元まで

4. ゲームに例えると
• 目標 倒すくらいのレベルまで上
げる
• 講義は レベルの底
上げ
• 課題は実戦「訓練」 前週の課題難易度
今週の課題難易
度

5. 目次
• イベントの追加方法
• マウスの座標取得
ここまでで聞ければ今週の課題はできます。
OpenCVSharp本編
• GrayScale
• BitmapConverter

6. イベントって何？
• ボタンが「右クリックされたら」
• ボタンが「左クリックされたら」
• PicuterBox上に「カーソルが乗ったら」
「 」 の部分がイベント

7. ボタンのイベント追加
• GUI上のボタンを選
択
プロパティ →
イナズママーク
追加したいイベントに
名前を入力
エンターキーで決定

8. プログラムのFormに移動
• 何かプログラムを書く
MessageBox.shoｗ(“ボタンが押されました”);
これでボタンが押されたら、メッセージ
ボックスが表示される

9. マウス座標取得
• イベント MouseDown 等 を選択
名前は付けなくても自動でやってくれます
• Point clickPoint = e.Location;
• 課題攻略のヒントです。

10. OpenCVSharp本編
• GrayScale 白－黒だけの画像
値がRGB = 256 * 256 * 256 通り
GrayScale = 256 通り 画像処理しや
すい

11. プログラム
• static void Main(string[] args)
• {
• string filePath = @"C:UserstannoDesktop15620931.jpg";
• using (IplImage src = Cv.LoadImage(filePath, LoadMode.Color))
• using (IplImage dst = Cv.CreateImage(new CvSize(src.Width, src.Height), BitDepth.U8, 1))
• {
• Cv.CvtColor(src, dst, ColorConversion.BgrToGray);
• using (new CvWindow("src", src))
• using (new CvWindow("dst", dst))
• {
• Cv.WaitKey();
• }
• }
• }

12. BitmapConverter
• IplImage OpenCVSharpで画像データを扱う
型
• Bitmap WindowsFormで画像データを扱う
型
BitmapConverterの役割
IplImage ⇔ Bitmap

13. IplimageをPictureBoxに表示

14. プログラム
private void InitGrayScale()
{
string filePath = @"C:UserstannoDesktop15620931.jpg";
using (IplImage src = Cv.LoadImage(filePath, LoadMode.Color))
using (IplImage dst = Cv.CreateImage(new CvSize(src.Width, src.Height), BitDepth.U8,
1))
{
Cv.CvtColor(src, dst, ColorConversion.BgrToGray);
pictureBox1.Image =BitmapConverter.ToBitmap(src);
pictureBox2.Image = BitmapConverter.ToBitmap(dst);
}
}

15. まとめ
• 今週の課題は4人で協力
一人当たり15分で終わる大変ぬるい
内容
• 画像処理する時は大体GrayScaleを使う
• BitmapConverterはPictureBoxとOpenCVSharp
の架け橋
• イベントは自分で作らないと発生しない
• ソロはリアルでは難しい

16. 予告（次の週の予定）
• Webカメラからリアルタイム（fps単位）
で画像データを取得
リアルタイムで人間検知とか顔検知とかで
きるとできることが増えます

17. ご清聴ありがとうございまし
た
分からないことがあればメールくださ
い