目次

イントロダクション　カメラによる画像センシングで広がる世界
■産業分野
■ロボット
■施設
■自動運転
■社会福祉

Appendix 1　実験に使うもの
■実験環境
■ラズベリー・パイの操作

Appendix 2　体験用ラズベリー・パイの準備
■ソフトウェアとライブラリのバージョン
■インストール
■OpenCVでPiカメラを使えるようにする
■プログラムを試す

Appendix 3　パソコンだけでも体験できます
■画像処理ライブラリOpenCVのインストール
■開発環境Visual Studioのインストール
■サンプル・プログラムの試し方

Appendix 4　最低限おさえておきたい画像処理

第1部　基本の画像処理
1-0　プログラムと画像データ
1-1　カラー画像のグレー・スケール化
1-2　グレー・スケール画像の2値化
1-3　基本図形や文字の描画
1-4　画像をぼかす平滑化
1-5　円の検出
1-6　楕円フィッティング
1-7　色によるマスク処理
1-8　いろいろなマスク処理
1-9　明るさヒストグラム
1-10　特徴点検出
1-11　画像マッチング
1-12　背景差分を使った画像認識
1-13　ターゲットを探すカスケード分類器
1-14　テンプレート・マッチング
1-15　識別の前処理で広く使えるモルフォロジー変換

第2部　カメラで画像センシング
2-1　対象物の長さを測る
2-2　往復運動の回数をカウントする
2-3　侵入を検知する
2-4　通過物を数える
2-5　監視カメラを作る
2-6　ターゲットの接近を検知する
2-7　人数を数える
2-8　文字や数字を見つける
2-9　車のブレーキ・ランプを検知する
2-10　路面の白線を検知する

第3部　覚えておくと便利なワザ
3-1　指定部分に背景を合成する「クロマキー合成」
3-2　画像の明暗を判定しノーマル/赤外線カメラを切り替える