ＯｐｅｎＣＶによる画像処理入門「改訂第２版」

ＯｐｅｎＣＶ３．２に対応し、さらにパワーアップ！基本アルゴリズムとサンプルプログラムが豊富で、いますぐできる！３言語（Ｃ言語、Ｃ＋＋、Ｐｙｔｈｏｎ）対応！

３言語（Ｃ言語、Ｃ＋＋、Ｐｙｔｈｏｎ）対応で、「画像処理の基本」が身につくと、大好評のテキストの改訂版！
・ＯｐｅｎＣＶ３．２に対応し、さらにパワーアップ！
・基本アルゴリズムとサンプルプログラムが豊富で、いますぐできる！
・理論と実践のバランスがよく、初学者に最適！
・「距離画像処理」を新たに解説！

【「まえがき」より】
本書は、基本的かつ汎用性の高い画像処理アルゴリズムを選定して解説した。また初学者が独学でも学べるように、開発環境の構築方法やカメラのセットアップ、トラブルシューティングなどの詳細な手順を載せている。本書ではまず、画像処理アルゴリズムについて解説し、内部で行われる処理が十分に理解されることに重点を置いている。その後、各種プログラミング言語（擬似言語、Ｃ言語）での実装例を並べて表記し、各アルゴリズムがどのようにコーディングされるのかを解説する。さらに、ＯｐｅｎＣＶ　の関数を用いたプログラム（Ｐｙｔｈｏｎ、Ｃ＋＋言語）も併記し、ＯｐｅｎＣＶ　の利用方法を説明する。
今回、第２版に改訂するにあたり、画像処理技術に関連する最新動向への対応を目指した。１１章に距離画像処理を新たに追加して、近年、重要度が増している距離カメラの構造や計測原理、距離画像の処理方法についてまとめた。また、ＯｐｅｎＣＶ　も第１版出版後の　２０１５　年　６　月に　Ｖｅｒ．３．０　が公開され、現在も多数の改良がなされている。現時点で最新の　Ｖｅｒ．３．２　は十分に安定して利用できる状況と判断し、第２版ではインストールやプログラムを　Ｖｅｒ．３．２　対応の表記に変更した。

【おもな内容】
Ｃｈａｐｔｅｒ１　画像処理とＯｐｅｎＣＶ
Ｃｈａｐｔｅｒ２　ＯｐｅｎＣＶの導入
Ｃｈａｐｔｅｒ３　画像入力
Ｃｈａｐｔｅｒ４　デジタル画像と配列
Ｃｈａｐｔｅｒ５　画像形式と色空間
Ｃｈａｐｔｅｒ６　濃淡変換
Ｃｈａｐｔｅｒ７　フィルタ処理
Ｃｈａｐｔｅｒ８　２値画像処理
Ｃｈａｐｔｅｒ９　複数画像の利用
Ｃｈａｐｔｅｒ１０　幾何学変換
Ｃｈａｐｔｅｒ１１　距離画像処理

姉妹書『ＯｐｅｎＣＶによるコンピュータビジョン・機械学習入門』は２０１７年８月刊行予定。
(「近刊情報」より)

目次

画像処理とＯｐｅｎＣＶ
ＯｐｅｎＣＶの導入
画像入力
デジタル画像と配列
画像形式と色空間
濃淡変換
フィルタ処理
２値画像処理
複数画像の利用
幾何学変換
距離画像処理

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