Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #概要 ハフ(Hough)変換は、画像の中から直線や円などの図形を検出したい際によく用いられる手法の一つです。検出精度は高いですが、その分演算負荷が高く、またメモリも多く消費するなどの欠点があります。 しかし、理論が美しいことから、ぜひ覚えておきたい画像処理アルゴリズムの一つだと私は思いました。以下の記述は、次の記事を参考にしています。 Hough変換による画像からの直線や円の検出：CodeZine（コードジン） #そもそもハフ変換って何を変換してるの？ 端的に言えば、座標系を変換しています。これだけでは何を言っているのかが分かりづらい
本日のお題画像： *1 非常に分かりにくいのですが、お題画像の左側、 この画像、左に0.8度くらい傾いています。ウソだとお思いなら、分度器で測ってみてください。 大量のスキャン画像を処理する場合、その都度、分度器で測定するわけには行きません。 そこで登場するのが、今までに何度か登場しているHough変換（ハフへんかん）です。 すでに、http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20100420で確認したとおり、「赤枠内の交差点の位置だけで、緑枠内に線が、どのあたりに、どんな傾きであるのか、分かってしまう」わけです。 今日は、傾きに注目してみましょう。とりあえず、以下の4つを見てください。 うすうすお分かりのように、緑枠の縦っぽい線が左に45度づつ傾くと、赤枠内の交差点が右に1/4づつ進みます。 つまり、赤枠内の横軸は、ゼロから180までをあらわしていて、交差点の位置から、
本日のお題画像： 前回、 次回は、この直線を理解することで、書籍電子化や新聞電子化の何の役に立つのか、ということを見て行きましょう。 http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20100419 とは言ってみたものの、もうひとつ、お伝えした後でないと、先へ進めないことに気づきました。（かたじけありません）） 昨日と同様、http://users.cs.cf.ac.uk/Paul.Rosin/CM0311/dual2/hough.htmlに行ってみましょう。 まず、縦っぽい線を描いてみましょう。縦っぽければ何でもよく、ちょっと傾いていても、多少ばらついていてもOKです。(意外と私は大雑把です。) 次に横っぽくしてみてください。 ここで、みなさん、お気づきですね。緑枠の中に、縦っぽい線を描くと、赤枠内の交点は左端*1にできます。緑枠の中に、横っぽい線を描くと、赤枠内の交点は、
本日のお題画像： 人間は、画像を見たときに、その中に写っている文字や形状を見ています。ところが、コンピュータは、画像を見たときに、その中に写っている文字や形状を見ていません。個々の点の色や明るさを見ているだけです。つまり、「木を見て森を見ず」なのです。 基本的に、コンピュータは画像の中の文字も読めませんし、線があるとか、円があるとかも理解できません。なので、 文字を認識させるためには、OCRというテクノロジーを使う必要があります 画像内の線や円を認識させるためには、それなりの診断ツールを使う必要があります。 OCRについては、6月くらいになったら、詳しく突っ込みますので、本日は、画像の中にある線について、考えてみましょう。 とりあえず、http://users.cs.cf.ac.uk/Paul.Rosin/CM0311/dual2/hough.htmlに行ってみましょう。（いずれ、技術的な
はじめに Hough変換は、画像から直線や円を検出する技法として知られています。通常の直交座標上の画像を、極座標の二次元空間（直線検出の場合）に変換したり、三次元の空間（円検出の場合）に変換したりして、そこで最も頻度の高い位置を求め、それを逆変換して、直線や円を検出します。 Hough変換は数学的に興味深く、プログラムの対象として面白いため、多くの論文が見られますが、実用化には多くの問題点もあります。 ここでは最初に、一般的なHough変換の基本プログラムを紹介し、次に交通標識認識への応用に特化したプログラムについて述べます。 基本図形認識版アプレットを見る 交通標識認識版アプレットを見る 対象読者 画像から直線や円を検出する方法に興味を持ち、その一つであるHough変換の仕組みを学びたい人。 必要な環境 J2SE 5.0を使っていますが、J2SE 1.4.2でも大丈夫です。円のためのHo
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