·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。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。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。http://brew.sh/index_ja.htmlターミナルから以下のコマンドを入力。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。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。/usr/local/bin$ls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。