出版書誌データベース

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。

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
付録A　OpenCVをソースからビルドする
付録B　カメラ画像取り込み時の解像度設定
付録C　Kinectのセットアップ
付録D　Intel RealSenseのセットアップ
付録E　OpenCVモジュール概説
付録F　擬似言語

著：小枝　正直
大阪電気通信大学総合情報学部　准教授

著：上田　悦子
大阪工業大学工学部　教授

著：中村　恭之
和歌山大学システム工学部　教授