JP2007208757A - カメラ装置及びカメラ制御プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】カーソル操作等により、取り込んだ被写体像から対角の2点で識別したい領域を選択する(ステップS109)。識別したい領域内の被写体像から抽出領域を検出する(ステップS110)。この検出した抽出領域を順次選択し(ステップS111)、この選択した抽出領域におけるスルー画像の特徴抽出処理を実行する(ステップS112)。つまり、選択した抽出領域において、特徴量データが有する特徴種別の特徴量を抽出する。抽出した特徴量と、テンプレートと比較し類似度を算出する(ステップS113)。この算出した比率である類似度が所定値以上であるか否かを判断し(ステップS114)、類似度が所定値以上である場合には、類似被写体の識別数を計数しているカウンタの値をカウントアップさせる(ステップS116)。
【選択図】 図4
Description
図1(A)は各実施の形態に共通するデジタルカメラ1の正面図、(B)は背面図、(C)は側面透視図である。このデジタルカメラ1の本体2には、その上面部に半押し機能を備えたレリーズ釦(シャッタースイッチ)3と電源スイッチ4とが配置されており、正面部にはグリップ部5、ストロボ6及び撮像レンズ部の受光窓7が配置されている。また、背面部には、モード切替スイッチ8、ズーム操作キー9、左右上下操作部を有するカーソルキー10、決定/OKキー11、DISPキー12、メニューキー13及び電子ファインダとしても機能するLCDからなる表示部14が配置されているとともに、メモリ媒体と電池とを収納するメモリ媒体/電池収納部15が設けられている。また、回動式ミラー18、レンズ群19及びCCD等で構成される撮像素子20等が配置されている。
1)予め、人間の顔の特徴データをテンプレートしてメモリに記憶しておく。
1′)あるいは、図示に示すように、撮影時に、識別したい被写体である人間の顔の見本となる被写体画像を、スルー画像内から領域を選択して指定し、選択された領域の被写体像を、識別対象の被写体のサンプルとして登録する。
2)まず、被写体画像のスルー画像から識別したい領域をカーソル操作などで選択する。
3)次に、撮像画像データの輝度信号及び色差信号から、近い輝度値または色差信号別に、例えば、同系の色相別等に領域を分割し、さらに、領域の境界線となる輪郭線を抽出する。
4)各分割領域(抽出領域)の内、例えばテンプレート画像の色相に近い色相の領域のみを抽出する。
5)さらに、領域の画像を2値化して、また、必要ならば、拡張、縮小処理などを行って細かい凹凸等を削減し、得られた輪郭の形状や大きさをテンプレートの特徴量と比較して、類似度が所定値以上高ければ、その領域を当該認識対象の人間の顔と認識して、その数をカウントする。
6)識別された被写体の計数値を表示するとともに、識別された領域の輪郭線、またはその中を塗りつぶした被写体像をスルー画像に重ねて表示して、識別領域を区別表示できるようにする。
(先鋭化、輪郭抽出)
図12及び図13は、前記ステップS202の前処理(1)における鮮鋭化処理、ステップS204の特徴抽出処理(1)における輪郭抽出処理の例として、1次微分フィルタまたは2次微分フィルタ処理による画像の先鋭化処理、エッジ(輪郭)抽出処理の例を示す図である。図12に示すように、階調が変化する部分のエッジがボケた画像f(i,j)を、
Δxf=f(i+j,j)−j(i−1,j)、
Δyf=f(i+j,j)−j(i−1,j)、
g(i,j)=√{(Δxf)2+(Δyf)2}、
または、g(i,j)=|Δxf|+|Δyf|、
等の演算により、1次部分や勾配(Gradient)を求めると、階調が変化する勾配部分や輪郭を抽出できる。
∇2f(i,j)=∂2f/∂x2+∂2f/∂y2、または、
∇2f(i,j)=f(i+1,j)+f(i−1,j)+f(i,j−1)+f(i,j −1)−4f(i,j)
等の演算により、さらに微分する2次微分(Laplacian)処理を施し、この結果を原画像データから差し引くと、エッジ部分の高周波成分を強調した画像を合成でき、ボケたエッジや輪郭を強調することができる。
図14及び図15は、前記ステップS202の前処理(1)における画像強調処理、ステップS203の前処理(2)における2値化処理、ステップS204の特徴抽出処理(1)の処理例としての輝度の抽出処理の例を示す図である。図14(a)の線形の輝度変換(中間階調の改善)に示すように、入力画像230は、演算(変換式)231により出力画像232に変換される。また、入力画像の輝度ヒストグラム分布P(x)233は、輝度変換式234により、出力画像の輝度ヒストグラム分布P(x)235に変換される。また、(b)の2値化処理に示すように、入力画像の輝度分布P(x)236は、変換式237により、出力画像の輝度分布P(x)238に変換される。また、図15の所定の輝度の抽出処理に示すように、入力画像の輝度分布P(x)239は、変換式240により、出力画像の輝度分布P(x)241に変換される。
なお、画像データのRGB信号や輝度信号Y、色差信号Cb,Cr、あるいは、色相/彩度/明度を表すHSV(またはHSB)データ等は、以下の変換式で相互に容易に変換できる。
例えば、RGBデータをYCbCrデータに変換するには、
Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B、
Cb=0.172*R−0.339*G+0.511*B+CENTER、
Cr=0.511*R−0.428*G−0.083*B+CENTER、
YCbCrデータをRGBデータに変換するには、
R=Y+0.000*(Cb−CENTER)+1.371*(Cr−CENTER)、
G=Y−0.336*(Cb−CENTER)−0.698*(Cr−CENTER)、
B=Y+1.732*(Cb−CENTER)+0.000*(Cr−CENTER)、
cmax=maximum(R,G.B)、cmin=minimum(R,G.B)とすると、
明度V=cmax、彩度S=(cmax−cmin)/cmax(ただし、cmax=0のときは、S=0)、
R=cmaxのときは、色相H=60°*{(G−B)/(cmax−cmin)}、
G=cmaxのときは、色相H=60°*{2+(B−R)/(cmax−cmin)}、
B=cmaxのときは、色相H=60°*{4+(R−G)/(cmax−cmin)}、
なお、H<0のときはHに360°を加える。また、S=0のときはH=0とする。
図16は、前記ステップS204の特徴抽出処理(1)の領域抽出処理例であって、所定の色の領域を抽出する例として、人間の肌色領域の抽出例を示す図である。(a)は、人間の肌の分光反射率特性の例であり、(b)は、撮影画像サンプル中の肌色領域のRGB値、及びHSV値の例(色相:Hueを0〜360°、彩度:Saturationを0〜255、明度:Value of Brightnessを0〜255として場合)である。また、(c)は、肌色の色相:Hue:0〜360°、彩度:Saturation:0〜1分布の例で、肌色の画像データの多くは、色相環で6°〜38°の範囲に多く分布することが知られている(Skin Colour Analysis(by J.Sherrah and S.Gong)http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPLES/GONGI/cvOnline-skinColourAnalysis.html)。これらを利用すれば、HSV値から、色相で約6°〜38°の範囲の人間の顔の肌色とするなど、特定色の被写体の領域を適宜抽出することができる。
図17は、前記ステップS204の特徴抽出処理(1)における膨脹収縮処理の例を示す図である。輪郭形状などから被写体の形状や特徴を判別するには、先ず、形状を単純化して情報量を圧縮や線図形化してから判別することが好ましい。例えば、図(a)のように、2値化された画像の輪郭や、1−画素と0−画素の境界領域で、1−画素を(8近傍の画素の)一層分だけ外側に太くする、所謂「膨脹」(Expansion)処理を行うと、輪郭などの境界部分の小さな孔や溝が取り除かれ、また、同図(b)のように、逆に、一層分だけ細くする「収縮」(Contraction)処理により境界部分の突起や孤立点などが取り除かれるので、膨脹処理と収縮処理を組み合わせることで、形状の単純化ができる。
形状の識別は、2値化や線図形化したテンプレート画像やその特徴量を記憶しておき、それらと入力画像の2値化や線図形化した画像や特徴データとの相関度や類似度などを計算して、形状の識別や類似度の判別ができる。あるいは、領域内の画像からテンプレート画像と類似する画像の位置を順次検索するテンプレートマッチング等の手法により、類似する画像や図形の検索ができる。また、簡略には、被写体像の2値化画像や輪郭図形、境界線図形等の縦横の大きさ、半径、周囲長、画素数、面積、幾何学的な寸法の比などから、簡易に類似度判断や被写体の識別を行ってもよい。
円らしさ=(周囲長L)2/(面積S)、または、
円形度e=4π(円らしさ)=4πS/L2として計算して、
円らしさが4π(=12.57)に近い値かどうか、または、円形度が1.0に近いかどうかで、丸い形状の被写体か、凹凸が多い尖った被写体か等を計算し、形状の識別に利用できる。同様に、図19に示すように、輪郭の縦横比=長さh/幅wなどから、形状の「細長さ」等の評価値を求めてもよい。
また、図20に示すように、図形の輪郭線に沿って、始点から順次、偏角θ(s)を求めて、1次元関数(偏角関数)に変換して、輪郭形状の特徴量として利用できる。あるいは、図21に示すように、同様に、輪郭線に沿って順次、位置座標x(s)、y(s)、または、z(s)=x(s)+j・y(s)を求めて、1次元の位置座標関数に変換して、輪郭形状の特徴量として利用できる。
(Z形記述子)
さらに、例えば、図22に示すように、前述の偏角関数θ(s)を正規化して、正規化偏角関数:θN(s)=θ(s)−θ(0)−2πs/L、
を求め、これの(i=0,1,2・・・,N−1)の離散化データφ[i]をフーリエ変換して、次のようなZ(Zahn)形フーリエ記述子を求め、輪郭形状の識別に利用できる。
θN(s)の離散化データ:φ[i]=θ[i]−θ[0]−2πi/N
(i=0,1,2・・・,N-1)
θN(s)の離散フーリエ変換(=Z形記述子):Cz[k]=(1/N)Σφ[i]EXP(−j2πki/N)。
同様に、図23に示すように、前述の位置座標の複素平面座標z(s)を離散フーリエ変換して、G(Grundlund)形フーリエ記述子を求め、輪郭形状の識別に利用してもよい。
位置座標の複素平面座標z(s)=x(s)+j・y[s]、
z(s)の離散化データz(i)=x[i]+j・y[0] (i=0,1,2・・・,N-1)、
z(s)の離散フーリエ変換(=G記述子):Cg[k]=(1/N)Σz[i]EXP(−j2πki/N)。
また、図24に示すように、折れ線近似した偏角θ[i]の指数関数w[i]を求め、w[i]をフーリエ変換した、P(Phase)形記述子を求め、輪郭形状の識別に利用してもよい。
w[i]=exp(jθ[i])=cosθ[i]+sinθ[i]
=(z[i+1]−z[i])/δ、
ただし、線分δ=|z[i+1]−z[i]|
w[i]の離散フーリエ変換(=p形記述子):Cp[k]=(1/N)Σw[i]exp(−j2πki/N)。
また、記憶されたテンプレート画像と被写体画像の類似度の判別や検索には、テンプレートマッチングなどのパターンマッチング法や、動きベクトル検出におけるブロックマッチング法などが利用できる。テンプレートマッチングにより、特徴抽出領域の入力画像f[i,j]の特徴データの中から、例えば、(m×n)の記録された参照画像(または特徴データ)t[k,l]に一致する画像の位置を検出する。参照画像の中心(または端点)が入力画像のある点(i,j)に重なるように置いて、点(i,j)を順に縦横にラスター走査しながら、重なる部分の画像データの類似度を順次計算して、類似度が最も高い位置点(i,j)を、類似する被写体がある位置として求めることができる。
図25に示すように、入力画像f[k,l]とテンプレート画像(参照画像)t[k,l]との相関度は、次式のピアソンの相関係数(積率相関係数)Rなどで算出でき、最も相関係数Rが大きくなる位置が、検索する類似被写体がある位置として求められる。
R=(画像fと画像tの共分散)/f(画像fの標準偏差)・(画像tの標準偏差)
=[ΣL=0 n−1ΣK=0 m−1{f[k,l]−fAV}{t[k,l]−tAV}]
/√[ΣL=0 n−1ΣK=0 m−1{f[k,l]−fAV}2]・√[ΣL=0 n−1ΣK=0 m−1{t[k,l]−tAV}2]
ただし、fAV:参照画像f[k,l]の画像データ(輝度値、色差値、特徴量など)の平均値、
tAV:参照画像t[k,l]の画像データ(輝度値、色差値、特徴量など)の平均値。
テンプレートマッチングなど、画像f[i,j]の中から、画像サイズ(m×n)の画像t[k,l]を走査して検索する場合、類似度は、次式で計算でき、類似度r(i,j)が最も大きくなる走査位置の点(i,j)が類似する被写体の位置として求まる。
R(i,j)=ΣL=0 n−1ΣK=0 m−1f[i−(m/2)+k,j−(n/2)+1]・t[k,l]
ただし、(i,j):点の位置座標、f[i,j]:入力画像データ、t[k,l]:テンプレート画像のデータ、(m×n):テンプレート画像のサイズ。
これを、前述の相関係数Rと同様に、平均値を差し引くなど正規化してもちいてもよい。
前記の類似度、R(i,j)では乗算のための計算が増えるため、2値化画像など、平均値を差し引いたり、正規化を省略したりできる場合には、類似度の代わりに、次式のような画像間の差分和により、相違の程度(「距離」)を表すD(i,j)を求め、これを評価関数として利用できる。この場合には、加減算だけで計算できるので演算を高速化できる。この場合は、距離D(i,j)が最も小さい点(i,j)がマッチング位置を表す。
D(i,j)=ΣL=0 n−1ΣK=0 m−1|f[i−(m/2)+k,j−(n/2)+1]−t[k,l]|
ただし、(i,j):点の位置座標、f[i,j]:入力画像データ、t[k,l]:テンプレート画像のデータ、(m×n):テンプレート画像のサイズ。
前記の認識処理において、特定の被写体やシーン別撮影モードなどで注目する被写体別に専用の識別データや認識処理を必要とする場合がある。例えば「人物」の撮影シーンや「人物と風景」の撮影シーンなどにおいて、人間の顔を認識する例を説明する。
図29、30は、本発明の第2の実施の形態を示すものである。本実施の形態は、撮影シーン別に対応して、特定の被写体の参照画像データや特徴量データを設定しておき、これらシーン別の参照画像と特徴データとを順にテンプレートメモリに呼び出して設定し、フォーカスされた被写体像のスルー画像を、設定された特定画像の画像や特徴データと順次比較して、合致する被写体があると認識されれば、当該シーンの被写体、及びその認識された被写体の数に応じて、該当するシーン別撮影プログラムを自動的に選択するようにしたものである。
図31、32は、本発明の第3の実施の形態を示すものであり、人物と認識された被写体の数に応じて撮影条件を自動設定するようにしたものである。 図31は、本実施の形態の処理手順を示す一連のフローチャートであり、制御部25はプログラムメモリ32に格納されているプログラムに基づき、同図に示すフローチャートに従って処理を実行する。先ず、ユーザによる操作部23の操作によって人物撮影モードが設定されているか否かを判断し(ステップS601)、設定されていない場合にはその他の撮影モード処理に移行する(ステップS602)。また、人物撮影モードが設定されている場合には、この時点で表示部14にスルー画像として表示されている被写体画像を取り込む(ステップS603)。そして、前述した図4のステップS109と同様に、取り込んだ被写体像から対角の2点で識別したい領域を選択する(ステップS604)。
HFD=(L2/a)−L、または
HFD=(L2/b)+L、に設定する。
F=f2/(δ・HFD)
(δ:許容錯乱円径)
さらに、色強調を肌色に設定し、シャープネスをややソフトに設定する(ステップS621)。しかる後に、撮影処理を実行し、ユーザによるレリーズ釦3の操作に応答して、撮像素子20から画像データを取り込み、圧縮符号化/伸長復号化部30で圧縮符号化して、静止画/動画画像メモリ31に記録する(ステップS629)。
HFD=(L・L1)/(L−L1)、または
HFD=(L・L2)/(L−L2)、に設定する。
F=f2/(δ・HFD)
(δ:許容錯乱円径)
さらに、色強調を肌色に設定し、シャープネスをノーマルに設定する(ステップS625)。しかる後に、前記撮影処理を実行する(ステップS628)。したがって、認識カウント数=3であった場合には図32(B)に示すように、人物が3人であって、前記ステップS623〜S625で設定された撮影条件で撮影された静止画が静止画/動画画像メモリ31に記録される。つまり、認識された被写体の数(人数)が2〜5人程度の場合には、複数人のスナップショットと判断して、最も近い人物の距離L1から最も遠い人物の距離L2までにピントが合うように、被写界深度Z(または、それに対応する過焦点距離HFD)と絞りの値(F値)に設定して、前述と同様に連動して適正露出となる露出時間を設定し、また、肌色を強調する色補正フィルタ処理を加え、輪郭強調処理フィルタによるシャープネスは、ノーマルに設定して撮影する。
HFD=L1に設定する。
F=f2/(δ・HFD)
(δ:許容錯乱円径)
さらに、色強調を肌色に設定し、シャープネス(輪郭強調)をややハードにに設定する(ステップS628)。しかる後に、前記撮影処理を実行する(ステップS629)。したがって、認識カウント数=6以上であった場合には図32(C)に示すように、人物が例えば16人であって、前記ステップS626〜S68で設定された撮影条件で撮影された静止画が静止画/動画画像メモリ31に記録されることとなる。つまり、認識された被写体の数が6人以上である場合には、複数人の記念写真撮影と判断して、人物だけでなく、遠方の背景や景色にも焦点が合うように、最も近い人物の距離L1から無限遠(∞)までにピントが合うように、被写界深度Z(または、それに対応する過焦点距離HFD)と絞りの値(F値)に設定して、前述と同様に連動して適正露出となる露出時間を設定する。また、人物が小さくなり、遠方の景色もくっきり写るように、輪郭強調処理フィルタによるシャープネスは、ややハードに設定して撮影する。
前方被写界深度Tf=δFL2/(f2+δFL)
後方被写界深度Tr=δFL2/(f2−δFL)
被写界深度Z=Tf+Tr=δFL2f2/(f2−δFL)
被写界深度限界近点Lmin=L−Tf=f2L/(f2+δFL)
被写界深度限界遠点Lmax=L+Tf=f2L/(f2−δFL)
同様に、被写界深度Z=Tf+Tr=Lmax−Lmin
但し、f;焦点距離、F:絞り値(F値)、L;被写体との撮影距離、δ;許容錯乱円の直径を表す。
過焦点距離HFD=f2+δF、
被写界深度限界近点Lmin=(過焦点距離HFD×撮影距離)÷(過焦点距離HFD+撮影距離L)=f2L(f2+δFL)
被写界深度限界遠点Lmax=(過焦点距離HFD×撮影距離)÷(過焦点距離HFD−撮影距離L)=f2L(f2−δFL)
被写界深度Z=Lmax−Lmin=2δFL2f2/(f4−δ2F2L2)
前方被写界深度Tf=a,後方被写界深度Tr=b、被写界深度Z=Tf+Tr=a+b、
もしくは、HFD=(L2/a)−L、または、HFD=(L2/b)+Lと設定すればよい。
被写界深度限界近点Lmin=L1、被写界深度限界遠点Lmax=L2、被写界深度Z=Lmax−Lmin=L2−L1、
もしくは、HFD=(L・L1)/(L−L1)、または、HFD=(L・L2)/(2−L)と設定すればよい。
過焦点距離HFD=f2/δF=L1、
と設定すればよい。
また、露出値(Av)=被写体輝度値(Ev)+感度値(Sv)=開口値(Av)+シャッター速度値(Tv)、
開口値(Av)=log2(F)2、シャッター速度値(Tv)log2(1/T)の関係より、適正露出値Evを満たすシャッター速度値(Tv)=Ev−Av=Ev−log2(F)2、露出時間(T)=1/(2のTv乗)に設定すればよい。
2 本体
3 レリーズ釦
8 モード切替スイッチ
9 ズーム操作キー
10 カーソルキー
13 メニューキー
14 表示部
20 撮像素子
23 操作部
25 制御部
30 圧縮符号化/伸長復号化部
31 静止画/動画画像メモリ
32 プログラムメモリ
33 データメモリ
35 操作入力部
38 撮影制御部
39 外部メモリ媒体
46 測距センサ
56 駆動機構
58 シャッター
64 シャッター駆動部
Claims (12)
- 比較対照となる特定の被写体の特徴を示す特徴データを設定する設定手段と、
被写体を結像させる結像手段と、
この結像手段により結像される画像を表示する表示手段と、
この表示手段の表示領域内において任意の領域を指定する指定手段と、
この指定手段により指定された領域内の画像から、比較対象となる複数の画像部分を抽出する抽出手段と、
この抽出手段により抽出された各画像部分が有する特徴と前記設定手段により設定された特徴データが示す特徴とを比較し、類似度が所定以上であるか否かを識別する識別手段と、
この識別手段により類似度が所定以上と識別された画像部分の個数を計数する計数手段と
を備えることを特徴とするカメラ装置。 - 前記計数手段により計数された値を前記表示手段に表示させる表示制御手段を更に備えることを特徴とする請求項1記載のカメラ装置。
- 前記識別手段により類似度が所定以上と識別された画像部分を塗りつぶし等の所定の表示形態で前記表示手段に表示させる表示制御手段を更に備えることを特徴とする請求項1または2記載のカメラ装置。
- 前記表示手段に表示された画像の一部をサンプル画像して選択する選択手段と、
この選択手段により選択されたサンプル画像の特徴を抽出する特徴抽出手段と、
この抽出手段により特徴を示す特徴データを記憶する記憶手段とを更に備え、
前記設定手段は、前記記憶手段に記憶された特徴データを選択して前記特定の被写体の特徴を示す特徴データとして設定することを特徴とする請求項1、2または3記載のカメラ装置。 - 前記選択手段は、操作に応じて変位するカーソルを前記表示手段に表示し、このカーソルで指定される2点を対角とする領域の画像を前記サンプル画像として選択することを特徴とする請求項4記載のカメラ装置。
- 複数の撮影シーンの各々対応して撮影条件と前記サンプル画像、及び該サンプル画像の特徴データを記憶した記憶手段を更に備え、
前記設定手段は、前記記憶手段に記憶されたサンプル画像の特徴データを選択して設定することを特徴とする請求項1、2または3記載のカメラ装置。 - 前記検出手段は、前記指定手段により指定された領域内の画像を、当該画像が有する輝度または色差情報に基づいて、輝度、色成分、色相、彩度、明度等の所定の特徴を有する領域毎に分割し、この分割した各領域を前記特徴を抽出すべき画像部分として検出することを特徴とする請求項1、2または3記載のカメラ装置。
- 前記計数手段により計数された前記画像部分の個数に基づき、当該カメラ装置の撮影動作を制御する撮影制御手段を更に備えることを特徴とする請求項1から7にいずれか記載のカメラ装置。
- 複数の撮影シーンの各々対応して撮影条件を記憶した記憶手段と、
前記計数手段により計数された前記画像部分の個数に基づき、前記複数の撮影シーンのいずれかを選択する選択手段と、
この選択手段により選択された撮影シーンに対応して前記記憶手段に記憶されている前記撮影条件に基づき、当該カメラ装置の撮影動作を制御する撮影制御手段を更に備えることを特徴とする請求項3記載のカメラ装置。 - 撮影者の指示操作に基づき、前記複数の撮影シーンのいずれかを選択する指示選択手段を備え、
前記撮影制御手段は、前記指示選択手段により撮影シーンが選択された場合には、該撮影シーンに対応して前記記憶手段に記憶されている前記撮影条件に基づき、当該カメラ装置の撮影動作を制御することを特徴とする請求項9記載のカメラ装置。 - 前記撮影制御手段は、当該カメラ装置の合焦動作、被写界深度、露出条件、フィルタ処理の少なくとも一つを制御することを特徴とする請求項7または8記載のカメラ装置。
- 被写体を結像させる結像手段と、この結像手段により結像される画像を表示する表示手段とを備えるカメラ装置が有するコンピュータを、
比較対照となる特定の被写体の特徴を示す特徴データを設定する設定手段と、
前記表示手段の表示領域内において任意の領域を指定する指定手段と、
この指定手段により指定された領域内の画像から、比較対象となる複数の画像部分を抽出する抽出手段と、
この抽出手段により抽出された各画像部分が有する特徴と前記設定手段により設定された特徴データが示す特徴とを比較し、類似度が所定以上であるか否かを識別する識別手段と、
この識別手段により類似度が所定以上と識別された画像部分の個数を計数する計数手段と
して機能させることを特徴とするカメラ制御プログラム。
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