ラズベリー・パイとその専用カメラ，オープンソースの画像処理ライブラリ OpenCVを利用して，色合いや形状，明るさ，動き，顔，サイズの検出を行います．さらにこれらを組み合わせて，通行者の人数やスクワットの上下回数などを検出します． 本書は月刊『Interface』2019年7月号の特集「カメラで測る 画像センシング[ラズパイ・カメラ便利帳付き]」の内容を再編集・加筆してまとめたものです． 目次 ●イントロダクション　カメラによる画像センシングで広がる世界 ■産業分野 ■ロボット ■施設 ■自動運転 ■社会福祉 ●Appendix 1　実験に使うもの ■実験環境 ■ラズベリー・パイの操作 ●Appendix 2　体験用ラズベリー・パイの準備 ■ソフトウェアとライブラリのバージョン ■インストール ■OpenCVでPiカメラを使えるようにする ■プログラムを試す ●Appendix 3　パソコンだけでも体験できます ■画像処理ライブラリOpenCVのインストール ■開発環境Visual Studioのインストール ■サンプル・プログラムの試し方 ●Appendix 4　最低限おさえておきたい画像処理 ●第1部　基本の画像処理 1-0　プログラムと画像データ 1-1　カラー画像のグレー・スケール化 1-2　グレー・スケール画像の2値化 1-3　基本図形や文字の描画 1-4　画像をぼかす平滑化 1-5　円の検出 1-6　楕円フィッティング 1-7　色によるマスク処理 1-8　いろいろなマスク処理 1-9　明るさヒストグラム 1-10　特徴点検出 1-11　画像マッチング 1-12　背景差分を使った画像認識 1-13　ターゲットを探すカスケード分類器 1-14　テンプレート・マッチング 1-15　識別の前処理で広く使えるモルフォロジー変換 ●第2部　カメラで画像センシング 2-1　対象物の長さを測る 2-2　往復運動の回数をカウントする 2-3　侵入を検知する 2-4　通過物を数える 2-5　監視カメラを作る 2-6　ターゲットの接近を検知する 2-7　人数を数える 2-8　文字や数字を見つける 2-9　車のブレーキ・ランプを検知する 2-10　路面の白線を検知する ●第3部　覚えておくと便利なワザ 3-1　指定部分に背景を合成する「クロマキー合成」 3-2　画像の明暗を判定しノーマル/赤外線カメラを切り替える