エピソード

R ユーザー向けの Computer Vision と画像認識アルゴリズム

代入 Jan Wijffels

利用者！ 国際Rユーザー2017会議

useR!2017: Computer Vision と Image Recognition al...

**キーワード**: Computer Vision、画像認識、物体検出、画像特徴エンジニアリング

**Web ページ**: https://github.com/bnosac/image

R には、画像処理用のパッケージ ("[magick](https://CRAN.R-project.org/package=magick)、[imager](https://CRAN.R-project.org/package=imager)、[EBImage](https://bioconductor.org/packages/EBImage)、および [OpenImageR](https://CRAN.R-project.org/package=OpenImageR) が既に用意されています。

画像処理の分野は、学習と検出から、ノイズ除去、セグメント化とエッジ、画像比較、ディープ ラーニングまで、新しいアルゴリズムと手法によって急速に進化しています。

これらの既存のパッケージを新しいアルゴリズムで補完するために、多数の *R* パッケージを実装しました。 これらのパッケージの一部は、次の https://github.com/bnosac/imageでリリースされています。

-**画像。CornerDetectionF9**: 画像の FAST-9 コーナー検出 (ライセンス: BSD-2)。
-**画像。LineSegmentDetector**: 画像のライン セグメント検出 (LSD) (ライセンス: AGPL-3)。
-**画像。ContourDetector**: イメージの教師なし滑らかな輪郭線検出 (ライセンス: AGPL-3)。
-**画像。CannyEdges**: Canny Edge Detector for Images (ライセンス: GPL-3)。
- **image.dlib**: 堅牢な特徴 (SURF) と指向グラデーション (HOG) 機能のヒストグラムを高速化しました (ライセンス: AGPL-3)。
- **image.darknet**: ディープ ラーニング モデル AlexNet、Darknet、VGG-16、抽出 (GoogleNet) および Darknet19 でダークネットを使用した画像分類。 最先端の YOLO 検出システム (ライセンス: MIT) を使用した物体検出も行います。
- **dlib**: dlib: 'Dlib' C++ ライブラリへのアクセスを許可する (ライセンス: BSL-1.0)

その他のパッケージと拡張機能は、今後リリースされる予定です。

この講演では、これらの新しく開発されたパッケージの概要と、R ユーザーがアクセス可能にした新しいコンピューター ビジョン アルゴリズムについて説明します。

![](https://github.com/bnosac/image/raw/master/logo-image.png)