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巻頭言日本バーチャルリアリティ学会誌第 13 巻 4 号 2008 年 12 月

巻頭言コンピュータビジョンと VR− OpenCV が拓く新たな VR −斎藤英雄
慶應義塾大学

1．コンピュータビジョンと VR

2．OpenCV

コンピュータによる視覚機能の実現を目指し，画像にOpenCV (http://opencv.jp/) とは，インテルが提唱した撮影された対象に関する様々な情報 ( 形状，内容，性質，IPL という画像処理ライブラリ環境をベースに，コン名前，等 ) をコンピュータに理解させるための技術分野

ピュータビジョン関係の関数ライブラリを充実させたがコンピュータビジョンである．近年では，基本的要素ものである．OpenCV では，色々なアルゴリズムがオー技術・理論の進展と同時に，要素技術を様々な分野に応プンライブラリの形で誰にでも簡単に利用できるよう用するための方法論やシステム開発を扱った研究がさらになってきており，特に専門的知識がなくとも，簡単に発展しており，研究の質とともにそのボリュームがさにコンピュータビジョン技術を利用したプログラム・らに増加している傾向にあるという状況である．

システムを実装できる．OpenCV ができた当初は，ま一方，VR と言えば，80 年代から 90 年代にかけては，だマニュアルの記述と実際のコードに矛盾があるな

データグローブとヘッドマウントディスプレイが VR のど，いろいろと問題があり使いこなすのは困難であっシンボル的デバイスであった ( と思う )．これに対してコ

たが，最近は，そのような問題もなくなり安定に動作

ンピュータビジョンは，これらのデバイスが目的としてするようになってきた．また，以前は英語のドキュメ

いることを，カメラ映像を入力とすることにより実現しントだけだったが，奈良先端大の千原研究室が中心とようとする技術となっている．例えば，データグローブなって日本語で OpenCV を使うためのマニュアル本やが行っている人体の手の動作のセンシングは，コンピュー

WEB ページを充実させた．このことが，日本におけるタビジョンの分野では 90 年代ごろから盛んに研究されてOpenCV の普及に大きく貢献した．

いるトピックである．また，ヘッドマウントディスプレ

この OpenCV は，実際に使ってみると，私のようにイに出力する映像を生成する技術は，例えば，複合現実OpenCV が無い時代にコンピュータビジョン研究のため感の研究に見られるように，現実世界と仮想世界を融合のプログラミングで苦労した人間にとっては，信じられ表示する際のカメラトラッキングや，生成する映像コンないぐらいにプログラミングが簡単で驚かされる．驚くテンツの 3 次元情報の画像による獲得といったところに，点は，例えば，下記である．

コンピュータビジョン研究成果が活用されている．

・カメラから画像を取得し，処理し，画面に表示する，

このように，コンピュータビジョンと VR は，非常にという機能が極めて簡単に実現されている．

密接に関係し，親和性が高い分野であると言うことがで・提供されている関数・機能が多岐にわたる．基本的なきる．そして最近，VR におけるコンピュータビジョン画像処理の関数はもとより，コンピュータビジョン技術の利用をさらに加速するものが登場してきた．それに関する色々な機能が簡単に実現できるようになってが OpenCV である．

いる．

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JVRSJ Vol.13 No.4 December, 2008

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・オンラインマニュアルや実装事例が WEB から簡単にる人間の動作などを利用して，簡単なゲームなどを実装

入手可能である．特に，上記の奈良先端大の千原研究させることを行っている．要領の良い学生なら，数時間室のマニュアルページは，非常に充実している．どんで，90 年代ならそれだけで博士論文が書けてしまいそな関数があるか知らなくても，必要な機能名と OpenCVうなシステムを簡単に作り上げてしまう．もちろん，実をキーワードにして検索すれば，大抵のものが関数で際にはコンピュータビジョンの基礎的な知識をある程度提供されていることがわかる．

持ち合わせていないと，使いこなすのは大変かもしれな

OpenCV を使うための環境がこのように充実している

いが，OpenCV なしにスクラッチからプログラミングすため，従来は，それなりの時間と労力を必要としていたることに比べれば，その開発労力の違いは明確である．

ことが，1-2 時間で簡単に実装できてしまう．

また，OpenCV の利用は，プログラムの再利用を容易

例えば，カメラキャリブレーション．
チェッカーパターにしているというメリットもある．OpenCV を利用しなンを利用して簡単にカメラの内部・外部パラメータを推い場合は，画像を始めとするいろいろな配列の定義が，定できる手法として，Zhang によって提案されたアルゴプログラムの開発者によって様々となってしまい，そのリズムが，非常に簡単に利用できる形式で提供されてい違いが再利用の大きな障壁となっていた．もちろん，研る．特にこの場合は，Zhang のアルゴリズムに入力すべ究室単位でそのような部分を共通化するようなことはきチェッカーパターンのコーナーの座標等を推定するた

古くから行われているものの，そもそもコンピュータビめの基本的な画像処理関数群も用意されているために，ジョンを専門とする研究室ではソフトウエア工学が専門

簡単にカメラキャリブレーションを行うためのプログラでないために，あまり効果的にプログラムが再利用されムを作成することができる．さらに，こうして得られたているとは言い難かった．OpenCV の利用は，インテルカメラパラメータを利用した座標変換を行うための基本が提唱した特定の画像配列の定義の利用が前提になって的な行列計算や，最適化計算についても簡単に実装できいるので，プログラムの再利用が比較的容易に行えるのるようになっている．

である．

また，例えば，顔検出．最近は，デジタルカメラやプ3．将来の展開リンタにも実装されている技術であるが，OpenCV にも簡単に顔検出を実現できる関数が提供されており，これOpenCV は，単に関数を呼び出すだけで従来は難しいを使えば，簡単に PC に接続した USB カメラ映像から技術と思われていたコンピュータビジョンをベースにしリアルタイムで顔を検出するプログラムを実装できる．

たいろいろな機能を実現させる素晴らしい開発環境であ

このように，コンピュータビジョンについて，深い知識る．まるで，その近似計算の理論やアルゴリズムを理解や経験が無くとも，この OpenCV の関数を利用するだすることなしに，何気なく sin() や log() といった関数をけで，例えば，VR 応用のためのマルチモーダルインタ利用して数値計算を行っているのと同様に，OpenCV のフェースの一つとして，人間のジェスチャを利用すると関数を気軽に使い，新しいシステムを実現していくこといったようなプログラミングが簡単に実装可能となってができるのである．

いるのである．これは，OpenCV が普及する数年前とはこの OpenCV が，VR システムのためにコンピュータ隔世の感さえある．私が担当している学部 3 年生の学生ビジョンで培われてきた成果の利用を更に促進し，VR実験では，OpenCV を利用して，USB カメラに撮影されをより面白いものにしていくものと期待している．

【略歴】
斎藤英雄（SAITO Hideo）

慶應義塾大学

理工学部情報工学科教授

1987 年慶應義塾大学理工学部卒業，1992 年慶應義塾大学大学院

電気工学専攻博士課程終了．1992 年慶應義塾大学理工学部助手，2006 年より現職．専門は映像情報メディア工学．

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