(57)【要約】【課題】基準となるものを被写体と同時に映さなくても、被写体の実寸サイズを測定する。【解決手段】被写体の撮影を行う撮影手段を有する情報処理装置であって、前記情報処理装置が移動される際に、前記撮影手段によって撮影された複数の画像に基づいて、前記情報処理装置の移動量を検出する移動量検出手段と、前記移動量検出手段によって検出された前記情報処理装置の移動量に基づいて、前記被写体の実寸サイズを計算する画像処理手段と、を備えた。【選択図】図７
2014150366.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体の撮影を行う撮影手段を有する情報処理装置であって、
前記情報処理装置が移動される際に、前記撮影手段によって撮影された複数の画像に基づいて、前記情報処理装置の移動量を検出する移動量検出手段と、
前記移動量検出手段によって検出された前記情報処理装置の移動量に基づいて、前記被写体の実寸サイズを計算する画像処理手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
撮影された画像のパターン認識をする画像パターン認識手段と、
撮影された画像の拡大縮小をして類似画像を検出する類似画像検出手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記画像パターン認識手段で認識された、連続する画像の距離を算出する距離算出手段を備えたことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記移動量検出手段により得られた前記撮影手段の移動量から前記被写体のサイズを算出するサイズ算出手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置
【請求項５】
前記撮影手段、及び前記移動量検出手段を用いて前記被写体の実寸サイズを算出する被写体サイズ算出手段を別のサービス手段で実施している場合、その別のサービス手段とデータの送受信を行うデータ送受信手段を備えたことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項６】
被写体の撮影を行う撮影手段を有する情報処理装置であって、
前記情報処理装置が移動される際に、前記撮影手段によって撮影された複数の画像に基づいて、前記情報処理装置の移動量を検出する移動量検出手段と、
前記撮影手段の前記被写体に対する傾きを検出する傾き検出手段と、
前記移動量検出手段、及び前記傾き検出手段によって検出された前記情報処理装置の移動量及び傾きに基づいて、前記被写体の実寸サイズを計算する画像処理手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
撮影された画像のパターン認識をする画像パターン認識手段と、
撮影された画像の拡大縮小をして類似画像を検出する類似画像検出手段と、
を備えたことを特徴とする請求項６記載の情報処理装置。
【請求項８】
請求項７記載の情報処理装置において、
前記被写体の撮影中心点と前記撮影手段の撮影中心点との距離を計算する距離計算手段を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
請求項８記載の情報処理装置において、
前記被写体の撮影中心点と前記撮影手段の撮影中心点との間の距離を計算する距離計算手段を用いて、前記撮影手段の傾きに基づいて前記被写体の撮影部分の長さを計算する撮影部分長計算手段を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
被写体の撮影を行う撮影手段と、
前記情報処理装置が移動される際に、前記撮影手段によって撮影された複数の画像に基づいて、前記情報処理装置の移動量を検出する移動量検出手段と、
前記移動量検出手段によって検出された前記情報処理装置の移動量に基づいて、前記被写体の実寸サイズを計算する画像処理手段と、
を備えた情報処理システム。
【請求項１１】
情報処理装置の実質的なコンピュータに、
撮影手段が、被写体の撮影を行う手順、
移動量検出手段が、前記情報処理装置が移動される際に、前記撮影手段によって撮影された複数の画像に基づいて、前記情報処理装置の移動量を検出する手順、
画像処理手段が、前記移動量検出手段によって検出された前記情報処理装置の移動量に基づいて、前記被写体の実寸サイズを計算する手順、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理システム、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラやスマートデバイス等の情報処理装置で被写体を撮影する場合、被写体の実寸サイズをデータとして保存し、実寸サイズで印刷したいという要望がある。その際、大きさの基準となるものを被写体の側に置いて撮影し、その基準となるものから被写体の実寸サイズを測定する方法が既に知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
特許文献１に記載の発明は、「画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置及び画像処理プログラム」に関するものである。具体的には「基準長を表す基準物を被写体と共に撮影する第１の工程と、第１の工程で撮影した画像を表す画像データを基に、画像に含まれる基準物を抽出する第２の工程と、第２の工程で抽出した基準物が表す基準長が、基準長と対応付けられた実寸長と一致するように画像の拡大または縮小処理を行う第３の工程と、を有する」ものである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、今までの基準になるものを被写体の側に置いて撮影する方法は、基準のサイズとなるものを一緒に映さないと実寸サイズが測れず、旅行先などへ持参するのを忘れた場合、実寸サイズを測ることができなくなる、という問題があった。
また、今までの被写体の実寸サイズを撮影時に測って印刷に耐えうるデータを取得する方法は、情報処理装置と被写体とを平行に構えて撮影しないと測定した実寸サイズに無視できないほど大きな誤差が生ずる、という問題があった。
【０００５】
そこで、本発明の目的は、基準となるものを被写体と同時に映さなくても、被写体の実寸サイズを測定することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、被写体の撮影を行う撮影手段と、撮影された画像のパターン認識をする画像パターン認識手段と、撮影された画像の拡大縮小をして類似画像を検出する類似画像検出手段と、前記撮影手段の移動量を検出する移動量検出手段と、前記撮影手段、前記画像パターン認識手段、前記類似画像検出手段、及び前記移動量検出手段のうち少なくとも前記撮影手段、及び前記移動量検出手段を用いて前記被写体の実寸サイズを計算する画像処理手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、基準となるものを被写体と同時に映さなくても、被写体の実寸サイズを測定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】一実施形態に係るスマートデバイスのブロック図である。
【図２】被写体にスマートデバイスが撮影を行う場合の概念図である。
【図３】被写体の長さβを算出する概要についての説明図である。
【図４】スマートデバイス10-1を被写体から離して撮影した際の概要図である。
【図５】スマートデバイス10-1を移動させて得られる類似画像から被写体の長さを類推する説明図である。
【図６】データ通信部を有するスマートデバイス10-2のブロック図の一例である。
【図７】スマートデバイスで撮影した画像をもとにCloud30上で実寸サイズを算出する場合のシーケンス図の一例である。
【図８】被写体の実寸サイズを測定することのできるスマートデバイスについての説明図の一例である。
【図９】被写体100とスマートデバイスS1(10-3)との撮影時の位置関係の説明図である。
【図１０】被写体100上の撮影部分の長さβ１の算出方法の概要の説明図である。
【図１１】被写体100に対してスマートデバイスS1(10-3)が傾いている場合の状態の説明図である。
【図１２】図１０の状態と図１１の状態とを重ね合わせた状態についての説明図である。
【図１３】距離α１の算出方法についての説明図である。
【図１４】スマートデバイス10-3が傾いている時に被写体100の撮影部分の長さを算出する方法についての説明図である。
【図１５】スマートデバイスが傾いている時に被写体の撮影部分の長さを算出する流れについて説明するフローチャートの一例である。
【図１６】スマートデバイスを移動し、類似画像から長さを類推する場合の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
［概  要］
本発明は、スマートデバイスだけで被写体の実寸サイズを測ることに際して、以下の特徴を有する。
要するに、被写体を撮影する際、加速度センサーを用いて、スマートデバイスが移動した距離、スマートデバイスの被写体に対する傾き、及び視野角等の情報から三角関数で被写体のサイズを測ることができる。
【００１０】
［実施の形態１］
本発明の実施の形態１を説明する。
＜構  成＞
図１は、一実施形態に係るスマートデバイスのブロック図である。
以下、図１に示した部材と同様の部材には共通の符号を用いた。
情報処理装置としてのスマートデバイス10-1は、実寸サイズを測る際のスマートデバイスの構成を示し、加速度センサー11、カメラ12、画像解析部13、距離測定部14、視野角測定部15、フォーカス測定部16、及び類似画像認識部17を有する。
【００１１】
加速度センサー11は、スマートデバイス10-1が実際に移動した距離を測定するためのセンサーであり、静電容量検出方式、ピエゾ抵抗方式、熱検知方式のいずれの方式を用いたものであってもよい。
撮影手段としてのカメラ12は、例えば、CCDイメージセンサであってもCMOSイメージセンサであっても良く、視野角と、フォーカス時の距離とを測定する事が可能である。CCDは、Charge Coupled Device(電荷結合素子)の略であり、CMOSはComplementary Metal-Oxide Semiconductor(相補型金属酸化膜半導体)の略である。
【００１２】
画像処理手段としての画像解析部13は、撮影した画像のパターン認識をしたり、拡大縮小した場合の画像がどのような画像になるかを解析したり、類似した画像部分を認識したりすることができる画像処理手段である。画像解析部13は、カメラ12、画像パターン認識手段、類似画像検出手段、及び移動量検出手段のうち少なくとも撮影手段、及び移動量検出手段を用いて被写体の実寸サイズを計算する。
画像解析部13は、画像パターン認識手段でもあり、例えば、DSPが挙げられる。DSPはDigital Signal Processor(デジタル信号処理用プロセッサ)の略である。
移動量検出手段としての距離測定部14は、加速度センサー11からの信号に基づいてカメラ12から被写体までの距離を測定する機能を有する。
視野角測定部15は、カメラ12の視野角を測定するものである。視野角とは、カメラ12で撮影される画像に写される光景の範囲を角度で表したものである。
フォーカス測定部16は、カメラ12のフォーカス位置を測定するものであり、測定方式にはアクティブ方式、パッシブ方式がある。アクティブ方式は、レーダーと同様に、被写体に赤外線、超音波等を照射し、その反射波が戻るまでの時間や照射角度により距離を検出する方式である。パッシブ方式は、レンズで捉えた画像を利用して測距を行う方式である。
類似画像検出手段としての類似画像認識部17は、撮影された画像の拡大縮小をして類似画像を検出する画像検出手段である。
【００１３】
図２は、被写体にスマートデバイスが撮影を行う場合の概念図である。
被写体100から情報処理装置としてのスマートデバイス10-1までの距離αはフォーカス等から認識することができる。接写した場合、その距離は０とみなすことも可能である。スマートデバイス10-1に搭載されているカメラ12の実力値から、視野角θを検出することが可能である。図２に示す実施形態は被写体100の一部が撮影されている状態を示している。尚、実力値とは解像度、倍率、撮影可能枚数等の性能を意味する。
【００１４】
図３は、被写体の長さβを算出する概要についての説明図である。
被写体100の長さβを算出するには、角度θ、距離αの値が既知の場合、正弦定理を用いて被写体100の長さβを算出することができる。
すなわち、正弦定理より数式（１）が成立する。
β／ｓｉｎ（θ／２）＝α／ｓｉｎ（π／２−θ／２）              …（１）
数式（１）より数式（２）が導出される。
β＝α×ｔａｎ（θ／２）                                        …（２）
これにより、被写体100におけるスマートデバイス10-1の視野角内、すなわち撮影部分の１／２の長さβが算出できる。
【００１５】
図４は、スマートデバイス10-1を被写体100から離して撮影した際の概要図である。
破線で示す元にあった場所10-1ａからスマートデバイス10-1を移動して実線で示す位置から被写体100の全景を撮影する。
スマートデバイス10-1に搭載されている加速度センサー11等から、被写体100とスマートデバイス10-1との間の距離を算出することができる。また、図２に示した実施の形態と同様にフォーカス測定部16等から被写体100とスマートデバイス10-1との間の距離を算出することが可能である。すなわち、図３と同様にして被写体100の半分の長さβを算出することが可能となる。
【００１６】
尚、フォーカス測定部16が搭載されていないか、故障等で使えない場合は、加速度センサー11から被写体100とスマートデバイス10-1との間の距離を算出することができる。
【００１７】
図５は、スマートデバイス10-1を移動させて得られる類似画像から被写体100の長さを類推する説明図である。
スマートデバイス10-1が破線で示す初期位置10-1ａから被写体100の全てを写すように移動する。
初期位置10-1ａで被写体100の一部の画像を検出し、スマートデバイス10-1を、被写体100に沿って矢印Ａ１方向に移動する際、被写体100の画像を認識する。撮影された被写体100の画像の矢印Ａ１方向の移動量と、加速度センサー11の移動量とを比べて誤差を減らしつつ、被写体100の長さを測定していく。
【００１８】
本実施の形態において、スマートデバイス10-1は図５の下から上へ矢印Ａ１方向に移動するので、撮影された被写体100の一部の画像は相対的に上から下へと移動していく。尚、撮影された被写体100の一部を画像検出部100ａと表記する。
そのスマートデバイス10-1の移動量は、視野角θ及びスマートデバイス10-1から被写体100までの距離αを用いて算出することができる。
【００１９】
すなわち、スマートデバイス10-1の撮影箇所10-11、10-12、…、10-1nの数をｎとし、移動量をｙとすると、数式（３）が成立する。但し、ｎは自然数である。
ｙ＝ｎ×α×ｔａｎ（θ／２）                                    …（３）
以上から、被写体100の全景を一度に撮影できない場合も、スマートデバイス10-1を移動して被写体100の全体を連続して撮影することで、被写体100の実寸サイズを測定することが可能となる。
【００２０】
［実施の形態２］
＜構  成＞
図６は、データ通信部を有するスマートデバイス10-2のブロック図の一例である。
一般的なスマートデバイス10-2は、デバイス自身が通信できる機能を有する。そのスマートデバイス10-2は、データ通信部20とデータの送受信とを制御する送受信制御部17を有する。
スマートデバイス10-2は、コストやデバイスの制約等から、高クロック数、多コア数のCPUや大容量のメモリを搭載することができない場合がある。画像解析等の高速処理が必要な機能は、スマートデバイス単体で実施できない場合がある。尚、CPUは、Central Processing Unitの略である。
【００２１】
データ通信でCloud30上の画像解析部32や類似画像認識部33等のサービス手段と送受信制御部31を介して通信を実施し、スマートデバイス10-2から情報を送信することができる。カメラ12から、撮影した画像データや撮影時のパラメータ、加速度センサー11から取得した距離等、様々な情報をCloud30上へ送信することができる。尚、パラメータは、移動量もしくは移動距離、角度等を意味し、Cloudは、Cloud Computingの略であり、ネットワーク、特にインターネットをベースとしたコンピュータの利用形態である。
【００２２】
Cloud30では、前述したようなCPUやメモリの制約等を心配する必要がないため、スマートデバイス10-2から送信されてきたデータを解析するためのハードウェアを効率的に利用することが可能となる。
そのため、スマートデバイス10-2から画像解析の機能を外し、Cloud30上の画像解析機能を利用して、図１〜図５に示したスマートデバイス10-1と同様の機能を提供することができる。
【００２３】
＜動  作＞
図７は、スマートデバイスで撮影した画像をもとにCloud30上で実寸サイズを算出する場合のシーケンス図の一例である。
スマートデバイス10-2を用いて被写体100の撮影を行う（ステップＳ１）。
スマートデバイス10-2は、被写体100を撮影する時、フォーカスや視野角の情報を取得する（ステップＳ２）。
スマートデバイス10-2は、取得したデータを、撮影した画像データとともに通信回線を用いてCloud30へ送信する。スマートデバイス10-2は、移動を検出した場合も、その都度移動量と被写体100の画像とを実寸データとしてCloud30へ送信する（ステップＳ３）。
画像解析部40は、Cloud30から送信されてきたデータ解析開始の指示を受けるとCloud30から送信されてきた実寸データをもとに、画像の解析を行って、被写体100の実寸サイズを計算する（ステップＳ５）。
【００２４】
スマートデバイス10-2は、加速度センサー11から距離を算出すると（ステップＳ６）、撮影データ、距離データ等のデータをCloud30へ送信する（ステップＳ７）。
Cloud30は、撮影データ及び距離データ等の実寸データを画像解析部40へ送信する（ステップＳ８）。
画像解析部40は、実寸データを解析する（ステップＳ９）。
ユーザがスマートデバイス10-2による撮影を終了する旨の操作をすると、スマートデバイス10-2からCloud30へ撮影終了の指示が送信される（ステップＳ１０）。
Cloud30は、スマートデバイス10-2から撮影終了の指示を受けると、画像解析部40に解析終了の指示を送る（ステップＳ１１）。
画像解析部40は、解析終了の指示を受けると実寸データ解析を終了し（ステップＳ１２）、Cloud30に解析結果を送信する（ステップＳ１３）。
Cloud30は、スマートデバイス10-2に解析結果を送信して終了する（ステップＳ１４）。
【００２５】
画像解析部40は、データが送信されなくても非同期で解析を行い、撮影終了をトリガーにして、解析完了まで実施し、解析結果をスマートデバイス10-2へ戻す。
尚、スマートデバイス10-2内で画像解析ができるのであれば、データを送信してCloud30で画像解析処理を行わなくても、スマートデバイス10-2内で解析を行えば良い。
【００２６】
［実施の形態３］
図８は、被写体の実寸サイズを測定することのできるスマートデバイスについての説明図の一例である。
図８に示すスマートデバイス10-3は、加速度センサー11、ジャイロスコープ41、カメラ12、画像解析部13、距離測定部14、視野角測定部15、フォーカス測定部16、類似画像認識部17、及び傾き測定部42を有する。
【００２７】
ジャイロスコープ41は、物体、すなわちスマートデバイス10-3の角度や角速度を検出する計測器であり、ジャイロもしくはジャイロセンサとも言う。
ジャイロスコープ41は、例えばMEMSジャイロスコープが挙げられる。MEMSとはMicro Electro Mechanical Systemの略であり、機械要素部品、センサー、アクチュエータ、電子回路を一つのシリコン基板、ガラス基板、有機材料等の上に集積化したデバイスである。
加速度センサー11は、スマートデバイス10-3が実際に動いた移動量を測定する。
ジャイロスコープ41で、スマートデバイス10-3の傾きを測定する。
カメラ12は、視野角と、フォーカス時の距離とを測定する。
画像解析部13は、カメラ12で撮影した画像を拡大縮小するとどのような画像になるかを解析し、類似した画像部分を認識する。
【００２８】
図９は、被写体100とスマートデバイスS1(10-3)との撮影時の位置関係の説明図である。
被写体100からスマートデバイスS1(10-3)までの距離α１はフォーカス測定部16等から認識することができる。スマートデバイスS1(10-3)を用いて被写体100を接写した場合、その距離は０とみなすことができる。
スマートデバイスS1(10-3)に搭載されているカメラ12の実力値から、視野角θ１を検出することが可能である。本実施の形態において、被写体100の一部が撮影されている状態を示す。図中、長さβ１は、被写体100を視野角２×θ１のスマートデバイスS1(10-3)で撮影した時の画像検出部の１／２の長さである。
【００２９】
図１０は、被写体100上の撮影部分の長さβ１の算出方法の概要の説明図である。
図１０では被写体100の撮影部分Ｐ１の長さは（β１×２）で表される。
θ１、α１の値が既知の場合、正弦定理を用いることによりβ１を算出することができる。
正弦定理より数式（４）が成立する。
β１／ｓｉｎ（θ／２）＝α１／ｓｉｎ（π／２−θ／２）          …（４）
となるから、数式（５）が導出される。
β１＝α１×ｔａｎ（θ／２）                                    …（５）
これにより、被写体100の撮影部分Ｐ１の長さ（β１×２）が算出できるようになる。すなわち、数式（５）から数式（６）が得られる。
Ｐ１の長さ（β１×２）＝α×ｔａｎ（θ／２）×２                …（６）
図１０において、Ｃ１は撮影画像の中心位置を示す線であり、ＨＡ１は視野角の上限を示す線であり、ＬＡ１は視野角の下限を表す線である。
【００３０】
図１１は、被写体100に対してスマートデバイスS1(10-3)が傾いている場合の状態の説明図である。
図１０と同じ位置でスマートデバイスS1(10-3)を傾けた状態がスマートデバイスS2(10-4)である。
この場合は、スマートデバイスS2(10-4)の撮影の中心点から被写体100への距離はα２となりα１より長い。
また、視野角θ１が図１０と同一条件であるとすると、被写体100の撮影部分Ｐ２の長さは（β２＋β３）で表され（β１×２）よりも長くなる。
図１１において、Ｃ２は撮影画像の中心位置を示す線であり、ＨＡ２は視野角の上限を表す線であり、ＬＡ２は視野角の下限を表す線である。
【００３１】
図１２は、図１０の状態と図１１の状態とを重ね合わせた状態についての説明図である。
スマートデバイスS2(10-4)の傾きθ２はジャイロスコープで計測することができる。
このとき、撮影画像の中心位置を示す線Ｃ２、視野角の上限を表す線ＨＡ２、及び下限を表す線ＬＡ２も同じ傾きを持つことになる。
したがって、ＬＡ１とＬＡ２、Ｃ１とＣ２、ＨＡ１とＨＡ２、それぞれが成す角度もθ２となる。
【００３２】
図１３は、距離α１の算出方法についての説明図である。
スマートデバイス10-3が被写体100に対して傾いていないS1の状態において、被写体100の撮影部分の中心とスマートデバイスS1(10-3)の撮影の中心との距離がα１である。
スマートデバイス10-3が傾いているS2の状態において、被写体100の撮影部分の中心とスマートデバイスS2(10-4)の撮影の中心との距離がα２であり、この距離α２はフォーカス測定部１６等から認識することができる。
また、スマートデバイスS2(10-4)の傾きθ２は、ジャイロスコープ41で認識することができる。
θ２、α２の値が既知の場合、正弦定理を用いると前述のようにα１を算出することができる。
これにより、スマートデバイス10-3上の撮影の中心点から被写体100への最短距離α１が算出できるようになる。
【００３３】
図１４は、スマートデバイス10-3が傾いている時に被写体100の撮影部分の長さを算出する方法についての説明図である。
図１１における撮影部分Ｐ２の長さ（β２＋β３）は、図１４における（Ｌ１＋Ｌ２）と同様である。
最初にＬ１の算出方法について説明する。
Ｌ１、α１、及びＬＡ２で直角三角形が形成されている。
【００３４】
ここでα１は既に算出方法を説明した。また、α１とＬＡ２とが成す角度は（θ１−θ２）で表される。
（θ１−θ２）、α１の値が既知の場合、正弦定理を用いることによりＬ１を算出することができる。
【００３５】
次にＬ２の算出方法について説明する。
Ｌ２、α１、及びＨＡ２により直角三角形が形成されている。
ここでα１は既に算出方法を説明した。また、α１とＨＡ２とが成す角度は（θ１＋θ２）で表される。
（θ１＋θ２）、α１の値が既知の場合、正弦定理を用いるとＬ２を算出することができる。すなわち、数式（７）が成立する。
Ｌ２＝α１ｔａｎ（θ１＋θ２）                                  …（７）
この結果、スマートデバイス10-3が傾いているS2の状態における被写体100の撮影部分Ｐ２の長さが（Ｌ１＋Ｌ２）として算出される。
【００３６】
図１５は、スマートデバイスが傾いている時に被写体の撮影部分の長さを算出する流れについて説明するフローチャートの一例である。
スマートデバイスS2(10-4)を用いて被写体100を撮影する（ステップＳ１）。
被写体100の撮影時、視野角θ１、スマートデバイスS2(10-4)の傾きθ２、被写体100の中心との距離α２を取得する（ステップＳ２）。
被写体100の中心との距離α２とスマートデバイスS2(10-4)の傾きθ２から、スマートデバイスS2(10-4)が被写体100に対して傾いていない場合の距離α１を算出する（ステップＳ３）。
距離α１から被写体撮影部分Ｐ２の長さ（Ｌ１＋Ｌ２）を算出して終了する（ステップＳ４）。
【００３７】
図１６は、スマートデバイスを移動し、類似画像から長さを類推する場合の説明図である。
スマートデバイス10-5が破線で示す初期位置10-51から被写体100の全てを写すように被写体100に沿って矢印Ａ２方向に移動する。
最初の位置の画像10-51を検出し、スマートデバイス10-5を矢印Ａ２方向に移動する際、画像を認識する。撮影された画像の移動量ｙと、加速度センサー11の移動量とを比べて誤差を減らしつつ、被写体100の長さを測定していく。
本実施形態において、スマートデバイス10-5は図の下から上へ矢印Ａ２方向に10-51、10-52、…、10-5m（ｍは自然数）の位置に順次移動するので、画像検出部100ｂの画像は相対的に上から下へと移動していく。移動量ｙは、視野角θ１およびスマートデバイス10-5から被写体100までの距離α１を用いて算出することができる。
すなわち、スマートデバイス10-5の撮影箇所10-51、10-52、…、10-5mの数をｍとし、移動量をｙとすると、数式（８）が成立する。但し、ｍは自然数である。
ｙ＝ｍ×α１×ｔａｎ（θ１）                                    …（８）
以上から、被写体の全景を一度に撮影できない場合も、スマートデバイスを移動して被写体の全体を連続して撮影することで、被写体の実寸サイズを測定することが可能となる。
スマートデバイスが被写体に対して傾いている場合にも図１３及び図１４で説明した方法により、その傾きを加味して被写体の実寸サイズを測定することができる。
【００３８】
＜プログラム＞
以上で説明した本発明に係る情報処理装置は、コンピュータで処理を実行させるプログラムによって実現されている。一例として、プログラムにより本発明の機能を実現する場合の説明を以下で行う。
【００３９】
例えば、
報処理装置の実質的なコンピュータに、
撮影手段が、被写体の撮影を行う手順、
移動量検出手段が、前記情報処理装置が移動される際に、前記撮影手段によって撮影された複数の画像に基づいて、前記情報処理装置の移動量を検出する手順、
画像処理手段が、前記移動量検出手段によって検出された前記情報処理装置の移動量に基づいて、前記被写体の実寸サイズを計算する手順、
を実行させるプログラムが挙げられる。
【００４０】
これにより、プログラムが実行可能なコンピュータ環境さえあれば、どこにおいても本発明にかかる情報処理装置を実現することができる。
このようなプログラムは、コンピュータに読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。
【００４１】
＜記憶媒体＞
ここで、記憶媒体としては、例えばCD−ROM、CD−R等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体、フラッシュメモリ、RAM、ROM、FｅRAM等の半導体メモリやHDDが挙げられる。
【００４２】
CD−ROMは、Compact Disc Read Only Memoryの略である。CD−Rは、CD Recordableの略である。RAMは、Random-Access Memoryの略である。ROMは、Read-Only Memoryの略である。FｅRAMは、Ferroelectric RAMの略で、強誘電体メモリを意味する。HDDは、Hard Disc Driveの略である。
【００４３】
＜作用効果＞
以上において、本実施形態によれば、被写体を撮影する際、加速度センサーを用いて、スマートデバイスが移動した距離や視野角等の情報から三角関数で被写体のサイズを測ることができるので、スマートデバイスだけで被写体の実寸サイズを測ることができる。
【００４４】
本実施形態によれば、画像パターン認識機能を用いて、連続する画像の距離を算出する距離算出手段を備えることにより、連続して撮影された画像の一致条件から距離を得ることができる。
【００４５】
本実施形態によれば、撮影デバイスの移動量から画像の大きさを算出することにより、撮影デバイスの移動量を検出して被写体からの距離を得ることができる。
【００４６】
本実施形態によれば、移動量検出手段を用いて得られたパラメータと、撮影機能を用いて得られた画像データから、被写体の実寸サイズを計算する被写体サイズ算出手段を備えることにより実寸サイズを得ることができる。
【００４７】
本実施形態によれば、被写体サイズ算出手段を別サービス手段で実施している場合、そのサービス手段とデータの送受信を行うデータ送受信手段を備えることによりCloud上での実寸サイズをとれる。
【００４８】
尚、上述した実施の形態は、本発明の範囲を限定するものではなく、サーバがアプリケーションのリストを記憶する機能、装置情報によりリストを作成する機能を備えていても良く、画像処理装置がアプリケーションのリストを記憶する機能、装置情報によりリストを作成する機能を備えていても良い。また、システムを構成するサーバは複数台でも良く、どのサーバに機能させても良い。
【符号の説明】
【００４９】
１０−１、１０−２、１０−３、１０−４、１０−５    スマートデバイス
１１    加速度センサー
１２    カメラ
１３、３２    画像解析部
１４    距離測定部
１５    視野角測定部
１６    フォーカス測定部
１７    類似画像認識部
２０    データ通信部
３０    Ｃｌｏｕｄ
３１    送受信制御部
３３    類似画像認識部
１００    被写体
【先行技術文献】
【特許文献】
【００５０】
【特許文献１】特開２００９−１３５５７８号公報
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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