(57)【要約】【課題】対象のオブジェクト画像から量を取得可能とする。【解決手段】デジタル画像から計量対象オブジェクトに相当する計量対象画像Ｖ１を切り出し、デジタル画像から計量単位となるオブジェクトに相当する単位要素画像Ｖ２を切り出す。計量対象画像の計量対象画素数Ｐ１を算出する。単位要素画像Ｖ２の単位要素画素数Ｐ２を算出する。計量対象画素数Ｐ１を単位要素画素数Ｐ２で除算（Ｐ１／Ｐ２）する。この除算結果と換算表に基づき、計量対象オブジェクトの推定量を算出する。【選択図】図１
2015052906.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像から計量対象オブジェクトに相当する計量対象画像を切り出す計量対象切出部と、
前記デジタル画像から計量単位となるオブジェクトに相当する単位要素画像を切り出す単位要素切出部と、
前記計量対象画像の画素数を算出する計量対象画素数算出部と、
前記単位要素画像の画素数を算出する単位要素画素数算出部と、
前記計量対象画像の画素数を前記単位要素画像の画素数で除算する除算部と、
前記除算部による除算結果に基づいて、前記計量対象オブジェクトの推定量を算出するオブジェクト量推定部と、を備えた画像処理装置。
【請求項２】
前記単位要素切出部の計量単位は、計量対象に基づきあらかじめ記憶された複数の計量単位から選択可能とした、請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記オブジェクト量推定部は、前記計量対象切出部で切り出された計量対象画像のオブジェクトの種類を識別するオブジェクト識別情報に基づき、あらかじめ用意された換算表から量を推定した、請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記オブジェクト識別情報は、前記計量対象画像に対応のオブジェクト識別情報を入力するか、前記計量対象画像を画像認識することにより取得した、請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記オブジェクト量推定部は、前記計量対象切出部で切り出された計量対象オブジェクトの数だけ繰り返し推定した、請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
対象のオブジェクト画像から量を取得する画像処理装置をコンピュータによって制御するプログラムであって、
デジタル画像から計量対象オブジェクトに相当する計量対象画像を切り出す計量対象切出部と、
前記デジタル画像から計量単位となるオブジェクトに相当する単位要素画像を切り出す単位要素切出部と、
前記計量対象画像の画素数を算出する計量対象画素数算出部と、
前記単位要素画像の画素数を算出する単位要素画素数算出部と、
前記計量対象画像の画素数を前記単位要素画像の画素数で除算する除算部と、
前記除算部による除算結果に基づいて、前記計量対象オブジェクトの推定量を算出するオブジェクト量推定部と、として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明の実施形態は、対象のオブジェクト画像から量を取得できる画像処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像処理装置を用いたスマートフォンなどのカメラで食事の写真を撮影して、栄養摂取記録を行う用途において、摂取量を取得するには、写真撮影とは別に計量または手動で記録するか、料理と共に写った食器等の大きさと比較するといった方法が知られている。
【０００３】
しかし、摂取量の取得は、計量などユーザにとって非常に煩わしいものがある。特に手動で記録する場合、食器の大きさ情報が別途必要となり、さらに煩わしさが増してしまう、という課題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１１２８５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
この発明が解決しようとする課題は、対象のオブジェクト画像から量を取得できる画像処理装置およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の画像処理装置は、デジタル画像から計量対象オブジェクトに相当する計量対象画像を切り出す計量対象切出部と、前記デジタル画像から計量単位となるオブジェクトに相当する単位要素画像を切り出す単位要素切出部と、前記計量対象画像の画素数を算出する計量対象画素数算出部と、前記単位要素画像の画素数を算出する単位要素画素数算出部と、前記計量対象画像の画素数を前記単位要素画像の画素数で除算する除算部と、前記除算部による除算結果に基づいて、前記計量対象オブジェクトの推定量を算出するオブジェクト量推定部と、を備えた。
【０００７】
また、実施形態のプログラムは、対象のオブジェクト画像から量を取得する画像処理装置をコンピュータによって制御するプログラムであって、デジタル画像から計量対象オブジェクトに相当する計量対象画像を切り出す計量対象切出部と、前記デジタル画像から計量単位となるオブジェクトに相当する単位要素画像を切り出す単位要素切出部と、前記計量対象画像の画素数を算出する計量対象画素数算出部と、前記単位要素画像の画素数を算出する単位要素画素数算出部と、前記計量対象画像の画素数を前記単位要素画像の画素数で除算する除算部と、前記除算部による除算結果に基づいて、前記計量対象オブジェクトの推定量を算出するオブジェクト量推定部と、として機能させる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】この実施形態の画像処理装置にかかるハードウェアの基本構成を示す図である。
【図２】この実施形態の機能ブロック図である。
【図３】計量対象を切り出す前の画像を示す図である。
【図４】切り出した計量対象の画像を示す図である。
【図５】換算表の例について説明するための図である。
【図６】計量対象のオブジェクト量を推定する処理例について説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１０】
この実施形態の画像処理装置にかかるハードウェア構成を図１に示す。画像処理装置は、制御部１１と記憶部１２とユーザＩ／Ｆ（インターフェース）１３と通信・入出力Ｉ／Ｆ１４とから構成され、各部は互いにデータ、アドレス、制御信号を伝達するバスラインＢＵＳを介して接続されている。
【００１１】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などによるコンピュータ構成を備えている。
【００１２】
記憶部１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの記憶装置である。記憶部２５は、制御部２１により実行される制御プログラムなどを予め記憶している。
【００１３】
ユーザＩ／Ｆ１３は、ディスプレーおよび制御部１１に連結し、入力設定などを行うインターフェースである。通信・入出力Ｉ／Ｆ１４は、カメラなどで取り込んだ画像データやデータなどを入力したり、他の端末との通信を行ったりするインターフェースである。
【００１４】
図1に示すハードウェアの機能ブロック構成を図２に示す。機能ブロックは、計量対象切出部２１、単位要素切出部２２、計量対象画素数算出部２３、単位要素画素数算出部２４、除算部２５、オブジェクト種類識別部２６、換算表供給部２７、それにオブジェクト量推定部２８から実現される。これら各部の動作は、制御部１１により駆動制御される。
【００１５】
計量対象切出部２１は、入力端子ＩＮに入力されるデジタル画像から計量対象領域を特定する。デジタル画像は、例えば図示しないデジタルカメラで取得する。計量対象領域を計量対象画像として切り出し、計量対象画素数算出部２３とオブジェクト種類識別部２６にそれぞれ供給する。計量対象領域を切り出すためのルールは、ユーザＩ／Ｆ（インターフェース）等を通してあらかじめ設定しておく。あるいは特開２０１２−２４２９０８などに記載された周知の画像認識技術等により入力画像から自動的に抽出するようにしてもよい。
【００１６】
図３は、計量対象切出部２１に入力され、計量対象が切り出される前の画像例を示す。計量対象切出部２１は、トレーに乗った例えば「ご飯」の量をはかりたい場合は、「ご飯」の部分を切り出す。図３から切り出されたご飯の画像を図４に示す。計量対象切出部２１で切り出されたご飯の画像は、計量対象画像Ｖ１として出力する。ご飯の全体の画像である計量対象画像Ｖ１は、オブジェクト種類識別部２６に供給される。また、計量対象画像Ｖ１は、計量対象画素数算出部２３に供給される。
【００１７】
単位要素切出部２２は、入力端子ＩＮに供給される入力画像から単位要素領域を特定し、この領域を単位要素画像Ｖ２として切り出し、単位要素画素数算出部２４に供給する。ここでの単位要素切出部２２の切り出しの例は、ご飯１粒分を切り出し、これを単位要素画像Ｖ２として出力する。
【００１８】
ご飯１粒分からどのようにして量がわかるかについて説明する。例えば、味噌汁を構成する画素数、トンカツを構成する画素の数が、ご飯１粒分の画素の数に対して何倍あるかという情報に基づいている。ご飯１粒分の画素に対して何倍であるであるかがわかると、味噌汁、トンカツが何グラムかがわかる。汁ものの画素数がご飯１粒分の画素数に対して何倍だから何グラムの汁である、という換算表をあらかじめ用意しておけば可能である。トンカツの場合も同様に、画素数がご飯１粒分の何倍であるからトンカツは何グラムであるが、その換算表をあらかじめ用意しておくことでわかる。
【００１９】
単位要素の切り出しルールは、ユーザＩ／Ｆ等を通してあらかじめ設定しておくか、上記公報に記載された周知の画像認識技術等により入力画像から自動的に抽出するようにしてもよい。または、ユーザ設定と自動抽出との併用により切り出しを行ってもよい。例えば、入力画像として食事写真を扱う場合は、単位要素としてご飯1粒を用いることができる。その場合の単位要素画像は、ご飯1粒だけが写った画像となる。
【００２０】
単位要素の切り出しルールとして、あらかじめご飯粒を使うよう設定しておいた場合、ご飯粒の検出は、上記公報などの画像認識技術を用いて、まずご飯領域を探索し、得られたご飯領域に対して輪郭抽出処理でご飯粒の輪郭を抽出することで行う。この様子を図５に示す。抽出されたご飯粒の輪郭群から、代表的な１粒を選定することで、単位要素画素Ｐ２としてのご飯1粒の単位要素画像Ｖ２を切り出す。
【００２１】
計量対象画素数算出部２３は、計量対象画像Ｖ１の画素数をカウントする。すなわち、計量対象画像Ｖｌの情報からその領域には何画素あるかを計算する。これにより、計量対象画像Ｖ１の計量対象画素数Ｐ１が判明する。計量対象画素数算出部２３の出力からは、計量対象画素数Ｐ１の情報を除算部２５に供給する。
【００２２】
単位要素画素数算出部２４には、単位要素切出し部２２で切り出されたご飯1粒分が単位要素画像Ｖ２として供給される。単位要素画素数算出部２４は、単位要素画像Ｖ２の画素数、すなわち単位要素画素数Ｐ２を算出し、除算部２５に供給する。
【００２３】
除算部２５は、計量対象画素数Ｐ１を単位要素画素数Ｐ２で除算することにより、画素数比（Ｐ１／Ｐ２）を求め、オブジェクト量推定部２８に供給する。Ｐ１／Ｐ２を求めると、何単位分の画素数かが判明する。除算部２５から出力される答えは、画素数比として、オブジェクト推定部２８に供給される。
【００２４】
一方、オブジェクト種類識別部２６では、切り出した図４の画像が供給されると、計量画像Ｖ1は盛り付けられたご飯の画像であることを識別する。味噌汁ではなく、トンカツでもなく、ご飯である、ということが出力される。
【００２５】
オブジェクト種類識別部２６は、計量対象画像中のオブジェクトの種類および必要に応じてオブジェクトが配置（盛り付け等）された状況を識別することにより、オブジェクト種別情報Ｉｏを生成し、換算表供給部２７に供給する。オブジェクトの種類の識別方法としては、上記の公報等の画像認識技術を適用してもよい。
【００２６】
盛り付けられた状態であるかは、例えばご飯のテンプレート画像、トンカツのテンプレート画像、味噌汁のテンプレート画像を用意しておく。そして計量対象画像Ｖ１とテンプレート画像とを比較することにより、差の最も少ないテンプレートが計量対象画像Ｖ１にマッチした画像であると想定する。なお、業務用の場合のテンプレート画像は、例えばメニューに対応して用意しておく必要がある。
【００２７】
このように、計量対象画像Ｖ１に対してマッチングをとることによって、計量対象のオブジェクトを特定し、識別することが可能となる。この場合のオブジェクト種類識別部２６から出力されるオブジェクト種別情報としては、料理の名前ということになる。
【００２８】
料理名が判明すると、換算表があれば、オブジェクトの量がわかる。そこで、オブジェクト種類識別部２６から出力されるオブジェクト識別情報Ｉｏは、換算用供給部２７に供給される。
【００２９】
換算用供給部２７には、オブジェクト識別情報Ｉｏに基づいて、あらかじめ用意しておいた、複数種類の換算表から例えば図５に示す換算表を選択し、オブジェクト量推定部２８に供給する。
【００３０】
ここで換算表とは、画素数比と求めたいオブジェクト量とを対応させた表である。その例を図５に示す。換算表が必要な理由は、例えば、ご飯茶碗に盛り付けられたご飯の量を求めたい場合、入力画像から知り得るのは、盛り付けられたご飯の表面積（正確には画面に射影された面積）だけであり、ご飯の表面積と食器の形状とにもとづく、ご飯の体積（質量）の推定が必要となるからである。
【００３１】
換算表は、盛り付けられたご飯の表面積を相対的に表した画素数比から質量を求めるためのルックアップテーブルである。換算表は、オブジェクトの種類や盛り付けられた状況に応じてその内容が異なる。同じ盛り付け表面積でも、盛られた食器が皿とお椀とでは量が異なるからである。よって、換算表は、想定されるオブジェクトの種類や盛り付け状況の数だけ保有していることが望ましい。
【００３２】
オブジェクト量推定部２８は、選択され供給された換算表を参照することにより、供給された画素数比から、オブジェクトの量を算出する。
【００３３】
図５に示す換算表の例では、ご飯１粒に対する画素数比を１００００〜１８５００倍を５００倍刻みとしている。それぞれの画素数比に対し、例えば画素数比１００００倍の場合の計量推定値は、１００ｇとなる。別の例として画素数比１４０００倍の計量推定値の場合は、１６５．７ｇとなる。
【００３４】
当然のことながら、画素数比は、図５に示すように５００倍刻みの切りのいい倍率ばかりとは限らない。半端な値が入力された場合は、補間を行う。例えば、１０２５０という倍率の画素数比が入力された場合は、１００００倍と１０５００倍のちょうど中間である。従って、この場合の計量推定値は、１０３．８ｇとなる。これがオブジェクト推定部２８の機能である。
【００３５】
このような処理を行うことによって、最終的にオブジェクト推定量、この例では盛り付け量の推定値がオブジェクト推定部２８から出力される。
【００３６】
以上が１つの計量対象に対して行われる処理である。図３の例で言うと、量をはかりたい対象が大まかに「ご飯」、「味噌汁」、「トンカツ」、「野菜」、「サラダ」の５種類がある。
【００３７】
それぞれの量をはかるという想定シーンで説明する。上記説明でご飯の計量推定値については説明した。全く同じようにして、「味噌汁」の量をはかるには、入力画像から味噌汁の部分の画像を切り出し、ご飯と同様の処理を行う。もちろん単位要素については、先ほどと同じようにご飯１粒の情報があればこと済むので、単位要素については、ご飯と同じである。「トンカツ」、「野菜」、「サラダ」についても同様である。
【００３８】
図６に示すフローチャートを参照し、入力画像中の計量対象のオブジェクト量を推定する処理についてさらに説明する。
【００３９】
カメラ等により捉えたオブジェクトの入力画像を、入力端子ＩＮから取得する（ＡＣＴ１）。
【００４０】
取得した入力画像から単位要素領域を特定し、この領域を単位要素画像Ｖ２として切り出す（ＡＣＴ２）。
【００４１】
次に、切り出された単位要素画像Ｖ２の単位要素画素数Ｐ２を算出する（ＡＣＴ３）。なお、ＡＣＴ３では、ご飯の１粒分の画素数を算出した。味噌汁の場合は、入力画像から味噌汁画像を切り出し同様の処理を行う。この場合の単位要素画素数Ｐ２は、ご飯と同様にご飯１粒分の画素数を用いる。
【００４２】
入力画像から計量対象オブジェクト領域を特定し、該領域を計量対象画像Ｖ１として切り出す（ＡＣＴ４）。ここで、切り出される領域は１個とは限らず、切り出された領域の数Ｎを保持する。
【００４３】
次に、ループカウンタｉを［０］に初期化する（ＡＣＴ５）。
【００４４】
Ｎ個のうち、第（ｉ＋１）番目の計量対象画像Ｖ１を注目対象とする（ＡＣＴ６）。なお、ＡＣＴ７以降の説明中に記述される「計量対象画像」は、第（ｉ＋１）番目の計量対象画像を指すものとする。
【００４５】
ＡＣＴ７において、計量対象画像Ｖ１の計量対象画素数Ｐ１を算出する。
【００４６】
そして、計量対象画素数Ｐ１を単位要素画素数Ｐ２で除算することにより、注目中の計量対象画像に関する画素数比（Ｐ１／Ｐ２）を求める（ＡＣＴ８）。
【００４７】
計量対象画像Ｖ１が表すオブジェクトの種類を識別することにより、オブジェクト種別情報Ｉｏを生成する（ＡＣＴ９）。
【００４８】
オブジェクト種別情報Ｉｏに基づいて、あらかじめ格納それたこのオブジェクト種別に対応する、換算表を選択する（ＡＣＴ１０）。
【００４９】
次に、選択された例えば図５に示す換算表を参照することにより、画素数比（Ｐ１／Ｐ２）に基づいて、オブジェクトの量を算出する（ＡＣＴ１１）。
【００５０】
ループカウンタｉを１だけインクリメントする処理を行う（ＡＣＴ１２）。
【００５１】
そして、判断ブロックで、ループカウンタｉがＮ未満か否かを判定する（ＡＣＴ１３）。ＡＣＴ１３において、ｉがＮ未満の場合（Ｙｅｓ）は、ＡＣＴ６に戻り、ＡＣＴ１３までを繰り返す。他方、ＡＣＴ１３において、ｉがＮ未満でない場合（Ｎｏ）は、処理を終了する。
【００５２】
以下、入力画像の例として食事画像を取り上げ、盛り付けられた料理の量を推定する具体的な処理について、図６のフローチャートに沿って説明する。この説明で取り上げる食事画像例を、図３を用いる。図３の画像は、トレー上にご飯、汁物、主菜などが配置された内容となっている。
【００５３】
ＡＣＴ１２に単位要素画像Ｖ１としてご飯１粒の画像を切り出す。ＡＣＴ１３では、ご飯１粒画像の画素数を算出する。ＡＣＴ１４では、料理の領域を計量対象画像Ｖ２として切り出す。図３の画像の場合は、ご飯、汁物、主菜（揚げ物）、副菜１（生野菜）、副菜２（和え物）といった５個の領域が抽出される。
【００５４】
そこで、領域数Ｎの値として［５］を保持する。図３の画像において、どの料理の領域が第何番目の計量対象画像となるかは、ＡＣＴ１４のアルゴリズムに依存する。この例のアルゴリズムは、次の（１）〜（５）の結果が得られたものとする。
【００５５】
（１）  第１番目の計量対象画像：  ご飯
（２）  第２番目の計量対象画像：  汁物
（３）  第３番目の計量対象画像：  主菜（揚げ物）
（４）  第４番目の計量対象画像：  副菜１（生野菜）
（５）  第５番目の計量対象画像：  副菜２（和え物）
例えば、第１番目の計量対象画像Ｖ１であるご飯部分の画像は、図４のようになっている。
【００５６】
ＡＣＴ６からＡＣＴ１１までの一連の処理は、領域数Ｎが５であるから、カウンタｉ（整数）が０から４までの５回繰り返される。各回の処理内容は、次の通りである。
【００５７】
ｉ＝０のとき
ＡＣＴ６では、第１番目の計量対象画像すなわちご飯部分の画像を注目対象とする。
【００５８】
ＡＣＴ７では、ご飯部分の画像の画素数Ｐ１を算出する。
【００５９】
ＡＣＴ８では、ご飯部分の画像の画素数Ｐ１を、ご飯１粒画像の画素数Ｐ２で除算することにより、ご飯部分についての画素数比（Ｐ１／Ｐ２）を求める。
【００６０】
ＡＣＴ９では、「ご飯茶碗に盛り付けられたご飯」を表すオブジェクト種別情報Ｉｏを生成する。
【００６１】
ＡＣＴ１０では、「ご飯茶碗に盛り付けられたご飯」に対応する換算表を選択する。
【００６２】
ＡＣＴ１１では、選択された換算表を参照することにより、画素数比に基づいて、入力画像の一部であるご飯部分の画像に写っている「ご飯茶碗に盛り付けられたご飯」の量を出力する。
【００６３】
ｉ＝１のとき
ＡＣＴ６では、第２番目の計量対象画像Ｖ１、すなわち汁物部分の画像を注目対象とする。
【００６４】
ＡＣＴ７では、汁物部分の画像の画素数Ｐ１を算出する。
【００６５】
ＡＣＴ８では、汁物部分の画像の画素数Ｐ１を、ご飯１粒画像の画素数Ｐ２で除算することにより、汁物部分についての画素数比（Ｐ１／Ｐ２）を求める。
【００６６】
ＡＣＴ９では、「お椀に盛り付けられた味噌汁」を表すオブジェクト種別情報Ｉｏを生成する。
【００６７】
ＡＣＴ１０では、「お椀に盛り付けられた味噌汁」に対応する換算表を選択する。
【００６８】
ＡＣＴ１１では、選択された換算表を参照することにより、画素数比（Ｐ１／Ｐ２）に基づいて、入力画像の一部である汁物部分に写っている「お椀に盛り付けられた味噌汁」の量を出力する。
【００６９】
ｉ＝２のとき
ＡＣＴ６では、第３番目の計量対象画像Ｖ１、すなわち主菜（揚げ物）部分の画像を注目対象とする。
【００７０】
ＡＣＴ７では、主菜（揚げ物）部分の画像の画素数Ｐ１を算出する。
【００７１】
ＡＣＴ８では、主菜（揚げ物）部分の画像の画素数Ｐ１を、ご飯１粒画像の画素数Ｐ２で除算することにより、主菜（揚げ物）部分についての画素数比を求める。
【００７２】
ＡＣＴ９では、「皿に盛り付けられたトンカツ」を表すオブジェクト種別情報Ｉｏを生成する。
【００７３】
ＡＣＴ１０では、「皿に盛り付けられたトンカツ」に対応する換算表を選択する。
【００７４】
ＡＣＴ１１では、選択された換算表を参照することにより、画素数比（Ｐ１／Ｐ２）に基づいて、入力画像の一部である主菜（揚げ物）部分に写っている「皿に盛り付けられたトンカツ」の量を出力する。
【００７５】
ｉ＝３のとき
ＡＣＴ６では、第４番目の計量対象画像Ｖ１、すなわち副菜１（生野菜）部分の画像を注目対象とする。
【００７６】
ＡＣＴ７では、副菜１（生野菜）部分の画像の画素数Ｐ１を算出する。
【００７７】
ＡＣＴ８では、副菜１（生野菜）部分の画像の画素数Ｐ１を、ご飯１粒画像の画素数Ｐ２で除算することにより、副菜１（生野菜）部分についての画素数比（Ｐ１／Ｐ２）を求める。
【００７８】
ＡＣＴ９では、「皿に盛り付けられた千切りキャベツ」を表すオブジェクト種別情報Ｉｏを生成する。
【００７９】
ＡＣＴ１０では、「皿に盛り付けられた千切りキャベツ」に対応する換算表を選択する。
【００８０】
ＡＣＴ１１では、選択された換算表を参照することにより、画素数比（Ｐ１／Ｐ２）に基づいて、入力画像（入力画像の一部である副菜１（生野菜）部分の画像）に写っている「皿に盛り付けられた千切りキャベツ」の量を出力する。
【００８１】
ｉ＝４のとき
ＡＣＴ６では、第５番目の計量対象画像Ｖ１すなわち副菜２（和え物）部分の画像を注目対象とする。
【００８２】
ＡＣＴ７では、副菜２（和え物）部分の画像の画素数Ｐ１を算出する。
【００８３】
ＡＣＴ８では、副菜２（和え物）部分の画像の画素数Ｐ１を、ご飯１粒画像の画素数Ｐ２で除算することにより、副菜２（和え物）部分についての画素数比（Ｐ１／Ｐ２）を求める。
【００８４】
ＡＣＴ９では、「皿に盛り付けられたポテトサラダ」を表すオブジェクト種別情報Ｉｏを生成する。
【００８５】
ＡＣＴ１０では、「皿に盛り付けられたポテトサラダ」に対応する換算表を選択する。
【００８６】
ＡＣＴ１１では、選択された換算表を参照することにより、画素数比（Ｐ１／Ｐ２）に基づいて、入力画像の一部である副菜２（和え物）部分に写っている「皿に盛り付けられたポテトサラダ」の量を出力する。
【００８７】
以上のようにして、図３の入力画像に写されている食事の、全品目の量が取得される。
【００８８】
この実施形態では、食事画像だけから食事摂取量が取得できるため、食事記録が簡単になり、食事管理システムの使い勝手が向上する。
【００８９】
上記の実施形態では、食事の記録例を挙げたが、これに限るものではない。例えば、店舗における量り売り商品の簡易的な計量決済法として応用できる。上記での単位要素画像Ｖ１は、ご飯１粒分とした。量り売りの商品が例えば豆類であった場合は、基準となる豆の１粒分の画素数とこの画素数に対する換算表をあらかじめ格納しておく。そして、オペレータが豆類を選択することにより、豆類の分量を推定することが可能となる。
【００９０】
豆類以外にも、小さく数量の多い電子部品や機械部品などのようなものの分量を推定することにも利用可能である。
【００９１】
いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、組み合わせ、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００９２】
２１  計量対象切出部
２２  単位要素切出部
２３  計量対象画素数算出部
２４  単位要素画素数算出部
２５  除算部
２６  オブジェクト種類識別部
２７  換算表供給部
２８  オブジェクト量推定部
【図１】
2015052906.tif 000003
【図２】
2015052906.tif 000004
【図３】
2015052906.tif 000005
【図４】
2015052906.tif 000006
【図５】
2015052906.tif 000007
【図６】
2015052906.tif 000008