(57)【要約】【課題】画像内の所定のオブジェクトを簡単な処理で検出することの可能なオブジェクト検出システム、オブジェクト検出方法を提供する。【解決手段】本発明のオブジェクト検出システムは、所定のオブジェクトを撮像した画像を取得する取得手段３１と、取得した画像の横方向をＸ軸方向とし、画像の縦方向をＹ軸方向としたときに、Ｘ軸及びＹ軸のうち一方の方向に並ぶ画素のうち輝度が所定の閾値以下の画素の数をＸ軸及びＹ軸のうち他方の座標毎にカウントするカウント手段３３と、カウントされた画素の数に基づいて、画像内の所定のオブジェクトの境界となる他方の座標を抽出することによって、所定のオブジェクトを検出する検出手段３４と、を備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のオブジェクトを撮像した画像を取得する取得手段と、
取得した画像の横方向をＸ軸方向とし、前記画像の縦方向をＹ軸方向としたときに、Ｘ軸及びＹ軸のうち一方の方向に並ぶ画素のうち輝度が所定の閾値以下の画素の数をＸ軸及びＹ軸のうち他方の座標毎にカウントするカウント手段と、
カウントされた画素の数に基づいて、前記画像内の前記所定のオブジェクトの境界となる前記他方の座標を抽出することによって、前記所定のオブジェクトを検出する検出手段と、
を備える、オブジェクト検出システム。
【請求項２】
前記カウント手段は、取得した画像を所定の回転角度だけ回転させた状態で前記画素の数をカウントする、請求項１に記載のオブジェクト検出システム。
【請求項３】
前記カウント手段は、前記閾値が複数設けられている場合に、複数の閾値の各々を用いて前記画素の数をカウントする、請求項１又は２に記載のオブジェクト検出システム。
【請求項４】
前記カウント手段は、前記複数の閾値のうち何れかの閾値を用いてカウントしたときの前記画素の数を前記何れかの閾値の値に応じて重み付けする、請求項３に記載のオブジェクト検出システム。
【請求項５】
前記検出手段は、前記画素の数に関する所定の条件を満たす前記他方の座標が所定の範囲内に複数存在する場合に、何れか１つの前記他方の座標を前記所定のオブジェクトの境界として抽出する、請求項１〜４の何れか１項に記載のオブジェクト検出システム。
【請求項６】
前記所定のオブジェクトが前記画像内の複数のエリアの各々に存在する場合に、前記画像に対して画像処理を行うことによって前記複数のエリアの各々を特定する特定手段を備え、
前記カウント手段は、前記複数のエリアのうち少なくとも１つのエリアについて前記画素の数をカウントし、
前記検出手段は、前記少なくとも１つのエリアに存在する前記所定のオブジェクトを検出する、請求項１〜５の何れか１項に記載のオブジェクト検出システム。
【請求項７】
コンピュータが、
所定のオブジェクトを撮像した画像を取得するステップと、
取得した画像の横方向をＸ軸方向とし、前記画像の縦方向をＹ軸方向としたときに、Ｘ軸及びＹ軸のうち一方の方向に並ぶ画素のうち輝度が所定値以下の画素の数をＸ軸及びＹ軸のうち他方の座標毎にカウントするステップと、
カウントされた画素の数に基づいて、前記画像内の前記所定のオブジェクトの境界となる前記他方の座標を抽出することによって、前記所定のオブジェクトを検出するステップと、
の各ステップを実行する、オブジェクト検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像内の所定のオブジェクトを検出するオブジェクト検出システム、オブジェクト検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えばコンビニエンスストアやスーパーマーケット等の実店舗では、商品の製造者や卸売業者と小売業者との間で予め契約された棚割に基づいて商品を陳列する場合がある。
【０００３】
ここで、契約された棚割通りに商品が陳列されているか否かを商品の製造者や卸売業者が確認するためには、商品の製造者や卸売業者が実店舗を訪れる必要があることから、商品の陳列状況を確認するための時間や労力が増加するおそれがあった。
【０００４】
そこで、陳列状況の確認作業の効率化を図るために、商品（オブジェクト）が陳列されている商品棚を撮影した画像データから、画像データに含まれる商品の画像領域を検出画像領域として検出する技術が開示されている（例えば特許文献１）。
【０００５】
特許文献１に記載された技術では、例えば「缶のトップ」や「ＰＥＴボトル」等のカテゴリ毎に用意された教師データを用いる学習手法によって、「缶」や「ＰＥＴボトル」等の商品の画像領域を検出画像領域として検出するようになっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１５−２１０６５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、画像データから学習手法を用いて商品を検出する場合には、検出精度を向上させるために多くの教師データを用意する必要があることから、教師データの収集コストが嵩むおそれがあった。また、学習処理を行うためには、数時間〜数日間の長い時間と負荷の高い計算処理とが必要になることから、商品の検出処理にかかるコストが嵩むおそれがあった。
【０００８】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、画像内の所定のオブジェクトを簡単な処理で検出することの可能なオブジェクト検出システム、オブジェクト検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、第一に本発明は、所定のオブジェクトを撮像した画像を取得する取得手段と、取得した画像の横方向をＸ軸方向とし、前記画像の縦方向をＹ軸方向としたときに、Ｘ軸及びＹ軸のうち一方の方向に並ぶ画素のうち輝度が所定の閾値以下の画素の数をＸ軸及びＹ軸のうち他方の座標毎にカウントするカウント手段と、カウントされた画素の数に基づいて、前記画像内の前記所定のオブジェクトの境界となる前記他方の座標を抽出することによって、前記所定のオブジェクトを検出する検出手段と、を備える、オブジェクト検出システムを提供する（発明１）。
【００１０】
かかる発明（発明１）によれば、Ｘ軸及びＹ軸のうち一方の方向に並ぶ画素のうち輝度が所定の閾値以下の画素（つまり、輝度が閾値以下の暗い画素）の数に基づいて、Ｘ軸及びＹ軸のうち他方の座標の中から所定のオブジェクトの境界となる座標が抽出されることによって、所定のオブジェクトを検出することができる。これにより、輝度が所定の閾値以下の画素の数をカウントすることによって所定のオブジェクトを検出することが可能になることから、例えば学習手法を用いて検出処理を行う場合と比較して、画像内の所定のオブジェクトを簡単な処理で検出することができ、さらには、検出処理にかかるコストを抑制することができる。
【００１１】
上記発明（発明１）においては、前記カウント手段は、取得した画像を所定の回転角度だけ回転させた状態で前記画素の数をカウントしてもよい（発明２）。
【００１２】
かかる発明（発明２）によれば、画像内の所定のオブジェクトの形状がＸ軸及びＹ軸の何れの方向にも沿わない場合（例えば、所定のオブジェクトがＸ軸及びＹ軸の何れの方向にも沿わない形状を有している場合や、所定のオブジェクトがＸ軸及びＹ軸に対して斜めに撮像された場合等）であっても、画像を回転させることによって、画像内の所定のオブジェクトの形状がＸ軸及びＹ軸の何れかの方向に沿うような状態で所定のオブジェクトの境界となる座標を抽出することができるので、所定のオブジェクトの検出精度を向上させることが可能になる。
【００１３】
上記発明（発明１〜２）においては、前記カウント手段は、前記閾値が複数設けられている場合に、複数の閾値の各々を用いて前記画素の数をカウントしてもよい（発明３）。
【００１４】
かかる発明（発明３）によれば、輝度のより高い画素がＸ軸及びＹ軸のうち一方の方向に多く並んでいる場合にカウントされる画素の数と、輝度のより低い画素が当該一方の方向に多く並んでいる場合にカウントされる画素の数との差を大きくすることができるので、所定のオブジェクトの境界となる座標の抽出精度を向上させることができる。
【００１５】
上記発明（発明３）においては、前記カウント手段は、前記複数の閾値のうち何れかの閾値を用いてカウントしたときの前記画素の数を当該何れかの閾値の値に応じて重み付けしてもよい（発明４）。
【００１６】
かかる発明（発明４）によれば、例えば閾値の値が小さくなるほど画素の数が大きく重み付けされる場合には、輝度のより高い画素がＸ軸及びＹ軸のうち一方の方向に多く並んでいる場合にカウントされる画素の数と、輝度のより低い画素が当該一方の方向に多く並んでいる場合にカウントされる画素の数との差をより大きくすることができるので、所定のオブジェクトの境界となる座標の抽出精度をさらに向上させることができる。
【００１７】
上記発明（発明１〜４）においては、前記検出手段は、前記画素の数に関する所定の条件を満たす前記他方の座標が所定の範囲内に複数存在する場合に、何れか１つの前記他方の座標を所定のオブジェクトの境界として抽出してもよい（発明５）。
【００１８】
かかる発明（発明５）によれば、例えば画素の数に関する所定の条件を満たす複数の他方の座標が所定のオブジェクトのサイズより小さい範囲内に存在する場合に、これらの他方の座標の各々が所定のオブジェクトの境界として誤って抽出されるのを抑制することができるので、所定のオブジェクトの検出精度を向上させることができる。
【００１９】
上記発明（発明１〜５）においては、前記所定のオブジェクトが前記画像内の複数のエリアの各々に存在する場合に、前記画像に対して画像処理を行うことによって前記複数のエリアの各々を特定する特定手段を備え、前記カウント手段は、前記複数のエリアのうち少なくとも１つのエリアについて前記画素の数をカウントし、前記検出手段は、前記少なくとも１つのエリアに存在する前記所定のオブジェクトを検出してもよい（発明６）。
【００２０】
かかる発明（発明６）によれば、所定のオブジェクトが画像内の複数のエリアの各々に存在している場合であっても、各エリアの所定のオブジェクトを検出することができる。
【００２１】
第二に本発明は、コンピュータが、所定のオブジェクトを撮像した画像を取得するステップと、取得した画像の横方向をＸ軸方向とし、前記画像の縦方向をＹ軸方向としたときに、Ｘ軸及びＹ軸のうち一方の方向に並ぶ画素のうち輝度が所定値以下の画素の数をＸ軸及びＹ軸のうち他方の座標毎にカウントするステップと、カウントされた画素の数に基づいて、前記画像内の前記所定のオブジェクトの境界となる前記他方の座標を抽出することによって、前記所定のオブジェクトを検出するステップと、の各ステップを実行する、オブジェクト検出方法を提供する（発明７）。
【発明の効果】
【００２２】
本発明のオブジェクト検出システム、オブジェクト検出方法によれば、画像内の所定のオブジェクトを簡単な処理で検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一実施形態に係るオブジェクト検出システムの基本構成を概略的に示す図である。
【図２】検出装置の構成を示すブロック図である。
【図３】実施形態に係るオブジェクト検出システムで主要な役割を果たす機能を説明するための機能ブロック図である。
【図４】画像内のＲＯＩを特定する処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】（ａ）〜（ｄ）は、画像処理前後の画像の一例を説明する図である。
【図６】ＲＯＩ内のオブジェクトを検出する処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】カウントデータの構成例を示す図である。
【図８】（ａ）〜（ｂ）は、回転前後のＲＯＩの一例を説明する図である。
【図９】オブジェクト検出後のＲＯＩの一例を説明する図である。
【図１０】実施形態に係るオブジェクト検出システムの主要な処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の一実施形態に係るオブジェクト検出システム、オブジェクト検出方法について添付図面を参照して詳細に説明する。ただし、この実施形態は例示であり、本発明はこれに限定されるものではない。
【００２５】
（１）オブジェクト検出システムの基本構成
図１は、本発明の一実施形態に係るオブジェクト検出システムの基本構成を概略的に示す図である。図１に示すように、本実施形態に係るオブジェクト検出システムは検出装置１０を備えており、検出装置１０は、例えばコンビニエンスストアやスーパーマーケット等の実店舗内で通信端末２０を用いて撮像された商品棚Ｓの画像を通信端末２０から取得すると、画像内の所定のオブジェクト（本実施形態では、商品棚Ｓに陳列されている商品）を検出するようになっている。
【００２６】
なお、本実施形態では、商品棚Ｓに陳列されている商品が所定のオブジェクトである場合を一例として説明するが、所定のオブジェクトは、検出対象になり得るものであれば如何なるものであってもよい。
【００２７】
検出装置１０と、通信端末２０とは、例えばインターネットやＬＡＮ(Local Area Network)等の通信網ＮＷ（ネットワーク）に接続されており、通信網ＮＷを介して相互に通信可能となっている。
【００２８】
通信端末２０は、例えば、動画像や静止画像を撮像する機能を有する端末装置であって、例えば携帯端末、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、パーソナルコンピュータ、双方向の通信機能を備えたテレビジョン受像機（いわゆる多機能型のスマートテレビも含む）等のように、個々のユーザによって操作される端末装置であってもよい。
【００２９】
なお、本実施形態では、通信端末２０が、商品棚Ｓの画像を撮像して検出装置１０に送信する場合を一例として説明するが、通信端末２０は、例えばデジタルカメラやデジタルビデオカメラ等の撮像装置が撮像した商品棚Ｓの画像を検出装置１０に転送するための装置であってもよい。
【００３０】
（２）検出装置の構成
図２を参照して検出装置１０について説明する。図２は、検出装置１０の内部構成を示すブロック図である。図２に示すように、検出装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３と、不揮発性メモリ１４と、表示処理部１５と、表示部１６と、入力部１７と、通信インタフェース部１８と、を備えており、各部間の制御信号又はデータ信号を伝送するためのバス１９が設けられている。検出装置１０は、例えば、汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。
【００３１】
ＣＰＵ１１は、電源が検出装置１０に投入されると、ＲＯＭ１２又は不揮発性メモリ１４に記憶された各種のプログラムをＲＡＭ１３にロードして実行する。本実施形態では、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２又は不揮発性メモリ１４に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、後述する取得手段３１、特定手段３２、カウント手段３３及び検出手段３４（図３に示す）の機能を実現する。
【００３２】
不揮発性メモリ１４は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）であり、ＣＰＵ１１が実行するプログラムやＣＰＵ１１が参照するデータを記憶する。また、不揮発性メモリ１４には、後述するカウントデータ（図７に示す）が記憶されている。
【００３３】
表示処理部１５は、ＣＰＵ１１から与えられる表示用データを表示部１６に表示する。表示部１６は、例えば、マトリクス状に画素単位で配置された薄膜トランジスタを含むＬＣＤ（Liquid Crystal Display）モニタであり、表示用データに基づいて薄膜トランジスタを駆動することで、表示されるデータを表示画面に表示する。
【００３４】
入力部１７は、例えばマウスやキーボード等の情報入力デバイスである。通信インタフェース部１８は、通信網ＮＷを介して通信を行うためのインタフェース回路を含む。
【００３５】
（３）オブジェクト検出システムにおける各機能の概要
本実施形態のオブジェクト検出システムで実現される機能について、図３を参照して説明する。図３は、本実施形態のオブジェクト検出システムで主要な役割を果たす機能を説明するための機能ブロック図である。図３の機能ブロック図では、取得手段３１、カウント手段３３及び検出手段３４が本発明の主要な構成に対応している。なお、特定手段３２は必須の構成ではないが、本発明をさらに好ましくするための構成要素である。
【００３６】
取得手段３１は、商品棚Ｓに陳列された商品（所定のオブジェクト）を撮像した画像を取得する機能を備える。取得手段３１の機能は、例えば以下のように実現される。
【００３７】
検出装置１０のＣＰＵ１１は、通信端末２０から送信された商品棚Ｓの画像を通信インタフェース部１８を介して受信（取得）すると、受信した画像を例えばＲＡＭ１３又は不揮発性メモリ１４に記憶する。
【００３８】
特定手段３２は、商品棚Ｓに陳列された商品（所定のオブジェクト）が画像内の複数のエリアの各々に存在する場合に、当該画像に対して画像処理を行うことによって当該複数のエリアの各々を特定する機能を備える。これにより、商品が画像内の複数のエリアの各々に存在している場合であっても、各エリアの商品を検出することができる。なお、本実施形態では、画像内で商品棚Ｓの複数の棚によって区切られた複数のエリアの各々を特定する場合を一例として説明する。
【００３９】
特定手段３２の機能は、例えば図４のフローチャート及び図５を参照して以下のように実現される。図５は、画像処理前後の画像の一例を説明する図である。検出装置１０のＣＰＵ１１は、先ず、画像に対して前処理を行う（ステップＳ１００）。具体的に説明すると、ＣＰＵ１１は、取得手段３１の機能によって取得した画像（図５（ａ）に示す）をグレイスケール化した後に、例えばガウシアンブラー処理を行うことにより平滑化する。
【００４０】
次に、ＣＰＵ１１は、平滑化した画像を２値化した後に、例えばＣａｎｎｙ法等のエッジ抽出アルゴリズムを用いてエッジを抽出する（ステップＳ１０２）。エッジ抽出後の画像は、例えば図５（ｂ）のように示される。
【００４１】
次いで、ＣＰＵ１１は、エッジが抽出された画像に対して例えば確率的ハフ変換等の特徴抽出法を行うことによって、画像内で横方向（図中Ｘ軸方向）に延在する直線を検出する（ステップＳ１０４）。なお、本実施形態では、商品棚Ｓの複数の棚の各々が直線として検出される場合を想定している。ここで、直線を検出する場合には、ＣＰＵ１１は、横方向に延在する線分のうち、両端部の画素の縦方向（図中Ｙ軸方向）の座標差が所定値（例えば１０ピクセル）未満の線分を直線として検出してもよい。直線検出後の画像は、例えば図５（ｃ）のように示される。図５（ｃ）では、５つの横方向の直線Ｌが検出された場合を一例として示している。
【００４２】
そして、ＣＰＵ１１は、直線検出後の画像を、検出された直線Ｌを用いて複数のエリア（注目領域（ＲＯＩ；Region of Interest））に区切ることによって、ＲＯＩを設定する（ステップＳ１０６）。ここで、本実施形態におけるＲＯＩとは、複数の商品（オブジェクト）を含む領域を意味している。なお、複数の直線Ｌを用いてＲＯＩを設定する際には、ＣＰＵ１１は、画像の縦方向（図中Ｙ軸方向）に隣接する２つの直線Ｌの各々の端部の画素の縦方向（図中Ｙ軸方向）の座標差が所定値以上の場合に、当該２つの直線Ｌに挟まれたエリアをＲＯＩとして設定してもよい。ＲＯＩ設定後の画像は、例えば図５（ｄ）のように示される。図５（ｄ）では、３つのＲＯＩが設定された場合を一例として示している。
【００４３】
カウント手段３３は、取得した画像の横方向をＸ軸方向とし、画像の縦方向をＹ軸方向としたときに、Ｙ軸方向（Ｘ軸及びＹ軸のうち一方の方向）に並ぶ画素のうち輝度が所定の閾値以下の画素の数をＸ軸（Ｘ軸及びＹ軸のうち他方）の座標毎にカウントする機能を備える。
【００４４】
また、カウント手段３３は、商品（所定のオブジェクト）が画像内の複数のエリアの各々に存在する場合に、特定手段３２の機能によって特定されたエリアのうち少なくとも１つのエリアについて画素の数をカウントしてもよい。
【００４５】
さらに、カウント手段３３は、取得した画像を所定の回転角度だけ回転させた状態で画素の数をカウントしてもよい。この場合、画像内の商品（所定のオブジェクト）の形状がＸ軸及びＹ軸の何れの方向にも沿わない場合（例えば、商品がＸ軸及びＹ軸の何れの方向にも沿わない形状を有している場合や、商品がＸ軸及びＹ軸に対して斜めに撮像された場合等）であっても、画像を回転させることによって、画像内の商品の形状がＸ軸及びＹ軸の何れかの方向に沿うような状態で商品の境界となる座標を抽出することができるので、商品の検出精度を向上させることが可能になる。
【００４６】
さらにまた、カウント手段３３は、閾値が複数設けられている場合に、複数の閾値の各々を用いて画素の数をカウントしてもよい。この場合、輝度のより高い画素がＸ軸及びＹ軸のうち一方の方向に多く並んでいる場合にカウントされる画素の数と、輝度のより低い画素が当該一方の方向に多く並んでいる場合にカウントされる画素の数との差を大きくすることができるので、商品の境界となる座標の抽出精度を向上させることができる。
【００４７】
また、カウント手段３３は、複数の閾値のうち何れかの閾値を用いてカウントしたときの画素の数を当該何れかの閾値の値に応じて重み付けしてもよい。この場合、例えば閾値の値が小さくなるほど画素の数が大きく重み付けされる場合には、輝度のより高い画素がＸ軸及びＹ軸のうち一方の方向に多く並んでいる場合にカウントされる画素の数と、輝度のより低い画素が当該一方の方向に多く並んでいる場合にカウントされる画素の数との差をより大きくすることができるので、商品の境界となる座標の抽出精度をさらに向上させることができる。
【００４８】
検出手段３４は、カウントされた画素の数に基づいて、画像内の商品（所定のオブジェクト）の境界となるＸ軸の座標（他方の座標）を抽出することによって、商品を検出する機能を備える。
【００４９】
また、検出手段３４は、画素の数に関する所定の条件を満たすＸ軸の座標（他方の座標）が所定の範囲内に複数存在する場合に、何れか１つのＸ軸の座標を商品（所定のオブジェクト）の境界として抽出してもよい。これにより、例えば画素の数に関する所定の条件を満たす複数のＸ軸の座標が商品のサイズより小さい範囲内に存在する場合に、これらのＸ軸の座標の各々が商品の境界として誤って抽出されるのを抑制することができるので、商品の検出精度を向上させることができる。
【００５０】
カウント手段３３及び検出手段３４の機能は、例えば図６のフローチャートを参照して以下のように実現される。なお、ここでは、画像を複数の回転角度（例えば回転角度が−２０°〜＋２０°）の各々で回転させたときの画素の数を、複数の閾値（例えば、閾値の値が５０〜２００）を用いてカウントする場合を一例として説明する。
【００５１】
検出装置１０のＣＰＵ１１は、カウント手段３３の機能として、１つのＲＯＩをグレイスケール化し、当該ＲＯＩを所定の回転角度（例えば０°）だけ回転させた状態で、当該ＲＯＩ内の縦方向（図中Ｙ軸方向）に並ぶ画素のうち輝度が閾値（例えば２００）以下の画素（つまり、輝度が閾値以下の暗い画素）の数を、当該ＲＯＩのＸ座標毎にカウントする（ステップＳ２００）。ここで、ＣＰＵ１１は、あるＸ座標において輝度が閾値以下の画素を１つ検出する毎に、当該Ｘ座標における画素の数を１つ増加する。
【００５２】
また、ＣＰＵ１１は、カウントした画素の数を、図７に示すカウントデータに記憶する。カウントデータは、複数の回転角度の各々と複数の閾値の各々とに対応して、１つのＲＯＩ内の縦方向（図中Ｙ軸方向）に並ぶ画素のうち輝度が閾値以下の画素の数及び当該画素の数に対応するカウント値が当該ＲＯＩのＸ座標毎に記録されたデータである。
【００５３】
次に、ＣＰＵ１１は、カウント手段３３の機能として、ステップＳ２００においてカウントした画素の数を、閾値の値（例えば２００）に対応する重み係数を用いて重み付けする（ステップＳ２０２）。ここで、重み係数は、例えば複数の閾値の各々に対応付けられた状態でカウントデータに記録されていてもよい。また、重み係数は、閾値の値が小さくなるほど画素の数が大きく重み付けられるように設定されてもよい。ＣＰＵ１１は、所定の閾値を用いてカウントしたＸ座標毎の画素の数を、当該閾値に対応する重み付け係数を用いて重み付けして、当該画素の数に対応するカウント値としてカウントデータに記録する。
【００５４】
次いで、ＣＰＵ１１は、全ての閾値について画素数のカウント処理を行ったか否かを判別し（ステップＳ２０４）、全ての閾値についてカウント処理を行った場合に（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）、ステップＳ２０６の処理に移行する。なお、ステップＳ２０４において全ての閾値についてカウント処理を行っていない場合には（ステップＳ２０４：ＮＯ）、カウント処理が行われていない閾値を用いてステップＳ２００の処理に移行する。
【００５５】
また、ＣＰＵ１１は、全ての回転角度について画素数のカウント処理を行ったか否かを判別し（ステップＳ２０６）、全ての回転角度についてカウント処理を行った場合に（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、ステップＳ２１０の処理に移行する。なお、ステップＳ２０６において全ての閾値についてカウント処理を行っていない場合には（ステップＳ２０６：ＮＯ）、カウント処理が行われていない回転角度だけＲＯＩを回転させて（ステップＳ２０８）、ステップＳ２００の処理に移行する。
【００５６】
なお、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２０８の処理において、例えば図８（ａ）〜（ｂ）に示すように、ＲＯＩの原点（図の例では、左上の端部）を中心として所定の回転角度だけ回転させる。そして、ＣＰＵ１１は、図８（ｂ）に示す回転後のＲＯＩについてステップＳ２００の処理を行う。
【００５７】
ＣＰＵ１１は、検出手段３４の機能として、全ての回転角度についてカウント処理を行った場合に（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、カウントした画素数に基づいて、商品の境界となるＸ座標を抽出する（ステップＳ２１０）。例えば、ＣＰＵ１１は、ＲＯＩ内の複数のＸ座標のうち、何れかの回転角度でＲＯＩを回転させた状態で何れかの閾値を用いた場合にカウントした画素数又は当該画素数に対応するカウント値が所定値（例えば、ＲＯＩの縦方向（図中Ｙ軸方向）のサイズ（縦方向の画素数）×所定の指定値（例えば、０．０〜１．０））以上のＸ座標を商品の境界として抽出してもよい。
【００５８】
さらに、ＣＰＵ１１は、ＲＯＩ内の複数のＸ座標のうち、少なくとも１つの回転角度に対応する少なくとも１つの閾値毎の画素数又はカウント値の合計が所定値以上のＸ座標を商品の境界として抽出してもよい。
【００５９】
なお、ＣＰＵ１１は、画素の数に関する所定の条件を満たすＸ軸の座標が所定の範囲（例えば１００ピクセル）内に複数存在する場合に、何れか１つのＸ軸の座標を商品の境界として抽出してもよい。ここで、画素の数に関する所定の条件とは、例えば、何れかの回転角度でＲＯＩを回転させた状態で何れかの閾値を用いた場合にカウントした画素数又は当該画素数に対応するカウント値が所定値以上であることであってもよいし、少なくとも１つの回転角度に対応する少なくとも１つの閾値毎の画素数又はカウント値の合計が所定値以上であることであってもよい。また、ＣＰＵ１１は、例えば、所定の条件を満たすＸ軸の座標のうち、カウントした画素数又は当該画素数に対応するカウント値が最大のＸ軸の座標を商品の境界として抽出してもよい。なお、ＣＰＵ１１は、このような抽出処理を例えばステップＳ２００とステップＳ２０２との間に行ってもよいし、ステップＳ２０２とステップＳ２０４との間に行ってもよい。
【００６０】
また、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２１０において商品の境界となるＸ座標を抽出すると、図９に示すように、抽出したＸ座標を通過してＹ軸方向に沿って延在する境界線ＢをＲＯＩに付してもよい。
【００６１】
以上のようにして、ＲＯＩ内に存在する商品を検出することができる。
【００６２】
（４）本実施形態のオブジェクト検出システムの主要な処理のフロー
次に、本実施形態のオブジェクト検出システムにより行われる主要な処理のフローの一例について、図１０のフローチャートを参照して説明する。
【００６３】
先ず、検出装置１０のＣＰＵ１１は、通信端末２０から送信された商品棚Ｓの画像を通信インタフェース部１８を介して受信（取得）する（ステップＳ３００）。また、ＣＰＵ１１は、受信した画像を例えばＲＡＭ１３又は不揮発性メモリ１４に記憶する。
【００６４】
次に、検出装置１０のＣＰＵ１１は、取得した画像に対して画像処理を行うことによって、画像内の複数のエリアの各々をＲＯＩとして特定する（ステップＳ３０２）。なお、ステップＳ３０２の処理の内容は、上述した図４のステップＳ１００〜Ｓ１０６の処理内容と同様である。
【００６５】
次いで、検出装置１０のＣＰＵ１１は、特定した複数のＲＯＩの中から１つのＲＯＩを選択し（ステップＳ３０４）、選択したＲＯＩ内に存在する商品を検出する（ステップＳ３０６）。なお、ステップＳ３０６の処理の内容は、上述した図６のステップＳ２００〜Ｓ２１０の処理内容と同様である。
【００６６】
また、ＣＰＵ１１は、全てのＲＯＩについて商品の検出処理を行ったか否かを判別し（ステップＳ３０８）、全てのＲＯＩについて検出処理を行った場合に（ステップＳ３０８：ＹＥＳ）、全ての処理を終了する。なお、ステップＳ３０８において全てのＲＯＩについて検出処理を行っていない場合には（ステップＳ３０８：ＮＯ）、検出処理が行われていないＲＯＩが選択されるようにステップＳ３０４の処理に移行する。
【００６７】
上述したように、本実施形態のオブジェクト検出システム、オブジェクト検出方法によれば、ＲＯＩの縦方向（Ｙ軸方向）に並ぶ画素のうち輝度が所定の閾値以下の画素（つまり、輝度が閾値以下の暗い画素）の数に基づいて、ＲＯＩの横方向（Ｘ軸方向）の座標の中から商品の境界となる座標が抽出されることによって、商品を検出することができる。これにより、輝度が所定の閾値以下の画素の数をカウントすることによって商品を検出することが可能になることから、例えば学習手法を用いて検出処理を行う場合と比較して、画像内の商品を簡単な処理で検出することができ、さらには、検出処理にかかるコストを抑制することができる。
【００６８】
なお、本発明のオブジェクト検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。このプログラムを記録した記憶媒体は、例えば図２に示された不揮発性メモリ１４であってもよい。また、例えばＣＤ−ＲＯＭドライブ等のプログラム読取装置に挿入されることで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ等であってもよい。さらに、記憶媒体は、磁気テープ、カセットテープ、フレキシブルディスク、ＭＯ（Magneto Optical disk）／ＭＤ（MiniDisk）／ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等であってもよいし、半導体メモリであってもよい。
【００６９】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記各実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。
【００７０】
例えば、上述した実施形態では、ＲＯＩの縦方向（Ｙ軸方向）に並ぶ画素のうち輝度が所定の閾値以下の画素（つまり、輝度が閾値以下の暗い画素）の数に基づいて、ＲＯＩの横方向（Ｘ軸方向）の座標の中から商品の境界となる座標を抽出する場合を一例として説明したが、ＲＯＩの横方向（Ｘ軸方向）に並ぶ画素のうち輝度が所定の閾値以下の画素の数に基づいて、ＲＯＩの縦方向（Ｙ軸方向）の座標の中から商品の境界となる座標を抽出してもよい。
【００７１】
また、上述した実施形態では、商品棚Ｓの画像を、通信端末２０を用いて検出装置１０に送信する場合を一例として説明したが、この場合に限られない。例えば、商品棚Ｓの画像がコンピュータで読み取り可能な記憶媒体（例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等）に記憶されている場合には、検出装置１０は、当該記憶媒体にアクセスすることによって商品棚Ｓの画像を取得してもよい。
【００７２】
さらに、上述した実施形態では、検出装置１０によって、取得手段３１、特定手段３２、カウント手段３３及び検出手段３４の各機能を実現する構成としたが、この構成に限られない。例えば、これらの手段のうち少なくとも一部の手段を通信端末２０によって実現する構成としてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７３】
上述したような本発明のオブジェクト検出システム、オブジェクト検出方法によれば、画像内の所定のオブジェクトを簡単な処理で検出することができ、例えば実店舗における商品の陳列状況を画像データに基づいて確認するためのシステム等に好適に利用することができるので、その産業上の利用可能性は極めて大きい。
【符号の説明】
【００７４】
１０…検出装置
２０…通信端末
３１…取得手段
３２…特定手段
３３…カウント手段
３４…検出手段
Ｂ…境界線
Ｓ…商品棚
【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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