programming.画像認識の流れDefartにおいて、AIBOが画像を認識するまでの流れについて説明します。説明のために、AIBOのカメラがとらえた画像が以下のようなものだったとします。この画像では、画面の中央付近にオレンジ色のボールが映っています。このボールを「AIBOがボールとして認識する」までについて説明します。一次データ(CDT画像)Defartでは、上記のようにカメラでとらえたカラー画像をそのまま使っているのではありません。AIBOに搭載された色検出エンジンにより生成されたCDT画像を使って物体の認識を行います。色検出エンジンは、カラー画像から特定の色の部分だけを抜き出した2値画像を作ります。色検出エンジンに与えるパラメータによって、どの色を抜き出すのかを決めることができます。細かいノイズを除去するフィルターを通し、以下のような二値画像を得ます。このCDT画像が一次データであり、認識のベースとなります。二次データ(色の集合体)複数の色から構成される物体もあるため、一次データから直接物体として認識することはしません。そこで、物体認識の前に、特定の色について抜き出したCDT画像から、その色の集まっている部分を見つけ出します。色の集まっている部分は、矩形(四角形)の領域とみなし、画面上での中心座標値と縦横ピクセル数により表します。これを二次データとして、物体としての認識を行います。三次データ(物体情報)まず、二次データの領域を色ごとに調べて、ボール(オレンジ)やゴール(スカイブルー、黄色)、ビーコン(2色の組み合わせ)を判別します。続いて、領域の座標とピクセル数、さらにAIBOの首の角度を使って物体の位置情報を求めていきます。領域の中心座標と、AIBOで撮影した画像のピクセル数、さらにAIBOのカメラの視野角によって、領域の中心への角度を求めることができます。これにAIBOの首の角度を加えることで、AIBOの正面を基準とした、物体の相対角度を求めることができます。目的とする物体(例えばボール)の本当の大きさと、領域のピクセル数によって、その物体までの距離を求めることができます。このようにして、物体の位置に関する情報を求めていきます。ここで得られた三次データは、Defart/AIBOの頭脳オブジェクトに送られ、プログラム内の視覚条件で使われるデータとなります。活動歴お問い合わせPharoたん最近の投稿スクラッチカンファレンスで口頭発表を行いました。