JP2016033775A - 同一種類の複数の認識対象物体が検索対象画像中に存在する場合に、それぞれの認識対象物体の位置および向きを精度良く求める手法 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (18)
- コンピュータに実行させることで、対象画像上に1つ以上の認識対象パターンが含まれているかどうかを判定する方法であって、
(a)認識対象パターンを含む辞書画像データであって、さらに、その認識対象パターン上の複数の特徴点について、特徴ベクトルの大きさ(Rm)および方向(θm)を含んでおり、かつ、画像中心の座標からその特徴点の座標へのオフセット(Ox、Oy)を含んでいる、辞書画像データを提供するステップと、
(b)対象画像上の複数の特徴点の座標(Tx、Ty)について、特徴ベクトルの大きさ(Rt)および方向(θt)を提供するステップと、
(c)対象画像上において、Tx、Ty、Ox、Oy、Rm、Rt、θm、θtから導かれるところの、仮想中心点の座標(Fx、Fy)を計算するステップと、
(d)仮想中心点の座標(Fx、Fy)を中心とした所定の半径(r)内に含まれる、他の仮想中心点の数をカウントするステップと、
(e)カウントされた仮想中心点の数が所定の閾値(Nc)以上であるかどうかを判断するステップと、
(f)所定の閾値(Nc)以上であると判断される場合には、その仮想中心点の座標(Fx、Fy)および、カウントされた仮想中心点の数を(認識対象パターンが含まれるであろうことを示す候補として)記憶する(残しておく)ステップと、
(g)対象画像における複数の特徴点の全てについて、ステップ(d)〜ステップ(f)を繰り返すステップと、
を含む、方法。 - ステップ(b)における特徴点が、対象画像上の特徴点と、認識対象パターン上の特徴点との、一致特徴点である、
請求項1に記載の方法。 - ステップ(g)において、カウントされた仮想中心点の数が最大の仮想中心点の座標(Fx、Fy)を認識対象パターンの中心とするステップと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 対象画像に複数の認識対象パターンが存在する場合は、ステップ(g)において、カウントされた仮想中心点の数が最大の仮想中心点の座標(Fx、Fy)を認識対象パターンの1つの中心として保存し、つぎに、仮想中心点の座標(Fx、Fy)を中心とした所定の半径(r)内に含まれるすべての仮想中心点を除外して、ステップ(g)を繰り返し、すべての仮想中心点の座標(Fx、Fy)について、カウントされた仮想中心点の数が所定の閾値(Nc)未満であれば、ステップ(g)を終了すること、
を含む、請求項1に記載の方法。 - ステップ(c)が、
Fx=Tx + (Ox・Rt/Rm)(cos (θt - θm) )+(Oy・Rt/Rm)(sin (θt - θm) )
Fy=Ty + (Ox・Rt/Rm)(-sin (θt - θm) )+(Oy・Rt/Rm)(cos (θt - θm) )
によって、計算されることを特徴とする、
請求項1に記載の方法。 - コンピュータに実行させることで、対象画像上に1つ以上の認識対象パターンが含まれているかどうかを判定するシステムであって、
(a)認識対象パターンを含む辞書画像データであって、さらに、その認識対象パターン上の複数の特徴点について、特徴ベクトルの大きさ(Rm)および方向(θm)を含んでおり、かつ、画像中心の座標からその特徴点の座標へのオフセット(Ox、Oy)を含んでいる、辞書画像データを提供し、
(b)対象画像上の複数の特徴点の座標(Tx、Ty)について、特徴ベクトルの大きさ(Rt)および方向(θt)を提供し、
(c)対象画像上において、Tx、Ty、Ox、Oy、Rm、Rt、θm、θtから導かれるところの、仮想中心点の座標(Fx、Fy)を計算し、
(d)仮想中心点の座標(Fx、Fy)を中心とした所定の半径(r)内に含まれる、他の仮想中心点の数をカウントし、
(e)カウントされた仮想中心点の数が所定の閾値(Nc)以上であるかどうかを判断し、
(f)所定の閾値(Nc)以上であると判断される場合には、その仮想中心点の座標(Fx、Fy)および、カウントされた仮想中心点の数を(認識対象パターンが含まれるであろうことを示す候補として)記憶し(残しておき)、
(g)対象画像における複数の特徴点の全てについて、(d)〜(f)を繰り返すことを実行する、システム。 - (b)における特徴点が、対象画像上の特徴点と、認識対象パターン上の特徴点との、一致特徴点である、
請求項6に記載のシステム。 - (g)において、カウントされた仮想中心点の数が最大の仮想中心点の座標(Fx、Fy)を認識対象パターンの中心とすること、
を実行する、請求項6に記載のシステム。 - 対象画像に複数の認識対象パターンが存在する場合は、(g)において、カウントされた仮想中心点の数が最大の仮想中心点の座標(Fx、Fy)を認識対象パターンの1つの中心として保存し、つぎに、仮想中心点の座標(Fx、Fy)を中心とした所定の半径(r)内に含まれるすべての仮想中心点を除外して、(g)を繰り返し、すべての仮想中心点の座標(Fx、Fy)について、カウントされた仮想中心点の数が所定の閾値(Nc)未満であれば、(g)を終了すること、
を実行する、請求項6に記載のシステム。 - (c)が、
Fx=Tx + (Ox・Rt/Rm)(cos (θt - θm) )+(Oy・Rt/Rm)(sin (θt - θm) )
Fy=Ty + (Ox・Rt/Rm)(-sin (θt - θm) )+(Oy・Rt/Rm)(cos (θt - θm) )
によって、計算されることを特徴とする、
請求項6に記載のシステム。 - コンピュータに実行させることで、対象画像上に1つ以上の認識対象パターンが含まれているかどうかを判定するプログラムであって、
(a)認識対象パターンを含む辞書画像データであって、さらに、その認識対象パターン上の複数の特徴点について、特徴ベクトルの大きさ(Rm)および方向(θm)を含んでおり、かつ、画像中心の座標からその特徴点の座標へのオフセット(Ox、Oy)を含んでいる、辞書画像データを提供するステップと、
(b)対象画像上の複数の特徴点の座標(Tx、Ty)について、特徴ベクトルの大きさ(Rt)および方向(θt)を提供するステップと、
(c)対象画像上において、Tx、Ty、Ox、Oy、Rm、Rt、θm、θtから導かれるところの、仮想中心点の座標(Fx、Fy)を計算するステップと、
(d)仮想中心点の座標(Fx、Fy)を中心とした所定の半径(r)内に含まれる、他の仮想中心点の数をカウントするステップと、
(e)カウントされた仮想中心点の数が所定の閾値(Nc)以上であるかどうかを判断するステップと、
(f)所定の閾値(Nc)以上であると判断される場合には、その仮想中心点の座標(Fx、Fy)および、カウントされた仮想中心点の数を(認識対象パターンが含まれるであろうことを示す候補として)記憶する(残しておく)ステップと、
(g)対象画像における複数の特徴点の全てについて、ステップ(d)〜ステップ(f)を繰り返すステップと、
を含み、これらのステップをコンピュータに実行させる、プログラム。 - ステップ(b)における特徴点が、対象画像上の特徴点と、認識対象パターン上の特徴点との、一致特徴点である、
請求項11に記載のプログラム。 - ステップ(g)において、カウントされた仮想中心点の数が最大の仮想中心点の座標(Fx、Fy)を認識対象パターンの中心とするステップと、
を含む、請求項11に記載のプログラム。 - 対象画像に複数の認識対象パターンが存在する場合は、ステップ(g)において、カウントされた仮想中心点の数が最大の仮想中心点の座標(Fx、Fy)を認識対象パターンの1つの中心として保存し、つぎに、仮想中心点の座標(Fx、Fy)を中心とした所定の半径(r)内に含まれるすべての仮想中心点を除外して、ステップ(g)を繰り返し、すべての仮想中心点の座標(Fx、Fy)について、カウントされた仮想中心点の数が所定の閾値(Nc)未満であれば、ステップ(g)を終了すること、
を含む、請求項11に記載のプログラム。 - ステップ(c)が、
Fx=Tx + (Ox・Rt/Rm)(cos (θt - θm) )+(Oy・Rt/Rm)(sin (θt - θm) )
Fy=Ty + (Ox・Rt/Rm)(-sin (θt - θm) )+(Oy・Rt/Rm)(cos (θt - θm) )
によって、計算されることを特徴とする、
請求項11に記載のプログラム。 - コンピュータに実行させることで、対象画像上に1つ以上の認識対象パターンが含まれているかどうかを判定する方法であって、
認識対象パターンを含む辞書画像データであって、さらに、その認識対象パターン上の複数の特徴点について、特徴ベクトルの大きさ(Rm)および方向(θm)を含んでおり、かつ、画像中心の座標からその特徴点の座標へのオフセット(Ox、Oy)を含んでいる、辞書画像データを提供して、
対象画像上の複数の特徴点の座標(Tx、Ty)について、特徴ベクトルの大きさ(Rt)および方向(θt)を提供して、
対象画像上において、Tx、Ty、Ox、Oy、Rm、Rt、θm、θtから導かれるところの、仮想中心点の座標(Fx、Fy)を計算しておき、
(A)仮想中心点の座標(Fx、Fy)を中心とした所定の半径(r)内に含まれる、他の仮想中心点の数をカウントするステップと、
(B)カウントされた仮想中心点の数が所定の閾値(Nc)以上であるかどうかを判断するステップと、
(C)所定の閾値(Nc)以上であると判断される場合には、その仮想中心点の座標(Fx、Fy)および、カウントされた仮想中心点の数を(認識対象パターンが含まれるであろうことを示す候補として)記憶する(残しておく)ステップと、
(D)対象画像における複数の特徴点の全てについて、ステップ(A)〜ステップ(C)を繰り返すステップと、
を含む、方法。 - コンピュータに実行させることで、対象画像上に1つ以上の認識対象パターンが含まれているかどうかを判定する方法であって、
認識対象パターンを含む辞書画像データであって、さらに、その認識対象パターン上の複数の特徴点について、特徴ベクトルの大きさ(Rm)および方向(θm)を含んでおり、かつ、画像中心の座標からその特徴点の座標へのオフセット(Ox、Oy)を含んでいる、辞書画像データと、
対象画像上の複数の特徴点の座標(Tx、Ty)について、特徴ベクトルの大きさ(Rt)および方向(θt)と、
対象画像上において、Tx、Ty、Ox、Oy、Rm、Rt、θm、θtから導かれるところの、仮想中心点の座標(Fx、Fy)を計算して提供しておき、
仮想中心点の座標(Fx、Fy)を中心とした所定の半径(r)内に含まれる、他の仮想中心点の数をカウントするステップと、
カウントされた仮想中心点の数が所定の閾値(Nc)以上であるかどうかを判断するステップと、
所定の閾値(Nc)以上であると判断される場合には、その仮想中心点の座標(Fx、Fy)および、カウントされた仮想中心点の数を(認識対象パターンが含まれるであろうことを示す候補として)記憶する(残しておく)ステップと、
を含む、方法。 - コンピュータに実行させることで、対象画像上に1つ以上の認識対象パターンが含まれているかどうかを判定するシステムであって、
認識対象パターンを含む辞書画像データであって、さらに、その認識対象パターン上の複数の特徴点について、特徴ベクトルの大きさ(Rm)および方向(θm)を含んでおり、かつ、画像中心の座標からその特徴点の座標へのオフセット(Ox、Oy)を含んでいる、辞書画像データと、
対象画像上の複数の特徴点の座標(Tx、Ty)について、特徴ベクトルの大きさ(Rt)および方向(θt)と、
対象画像上において、Tx、Ty、Ox、Oy、Rm、Rt、θm、θtから導かれるところの、仮想中心点の座標(Fx、Fy)とを保存しておき、
仮想中心点の座標(Fx、Fy)を中心とした所定の半径(r)内に含まれる、他の仮想中心点の数をカウントすることと、
カウントされた仮想中心点の数が所定の閾値(Nc)以上であるかどうかを判断することと、
所定の閾値(Nc)以上であると判断される場合には、その仮想中心点の座標(Fx、Fy)および、カウントされた仮想中心点の数を(認識対象パターンが含まれるであろうことを示す候補として)記憶する(残しておく)ことと、
を実行する、システム。
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