物体検出 – HaarLike 分類器の作成 for mac (OpenCVの導入編)

haarlike_screenshot

コーヒー豆を特定する案件があり、画像処理についてあれこれ調べていました。
オブジェクト検出で一番よく使われている対象は人の顔ですね。顔認識の手法はいくつかありますが、今回はコーヒー豆を特定するということもあって、「HaarLike 特徴量」を利用した分類器を作成し、それをもとにコーヒー豆を検出したいと思います。分類器を生成するためのアプリケーションがOpenCVに備わっているので、このシリーズではOpenCVの導入から分類器の作成までを3回に分けて書いていこうかと思います。


原理

Haarlike特徴量を利用した分類器は膨大な数のオブジェクトの特徴量を学習させた、「オブジェクトのものさし」みないものです。アルゴリズムはすごく単純で、さまざまなパターンからオブジェクトを学習させ、膨大なデータからオブジェクトを特定します。ここのサイトが基本原理について詳しく説明されています。



■ OpenCVの導入
導入方法はMacPortsを使う方法とHomebrewを使う方法があるそうですが、今回はHomebrewを使った方法で導入してみたいと思います。

1.Homebrewをインストール
 refs: http://brew.sh/index_ja.html

ターミナルから以下のコマンドを入力。

ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

しばらくするとインストールが始まります。


2. OpenCVをインストール

$ brew install opencv

インストールが完了するとopencvのコマンドが使えるようになります。
ターミナルでbinフォルダを確認してみてください。

$cd /usr/local/bin
$ls

haarlike_terminal

この中のopencv_createsamplesというコマンドがオブジェクトを学習させるためのコマンドです。
次回はこのコマンドを使ってコーヒー豆を学習させたいと思います。

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