JP7378997B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
従来、物体を撮像して得られる画像を基に、物体の色を評価する技術がある。特に、光の当たり方に応じて色の見え方が異なる物体を評価する場合には、光源がどの方向から物体に対して光を照射しているかを特定する情報が必要となる。光源の方向を推定する技術として、評価対象の物体と鏡面球とを同じ撮像範囲に含めて撮像を行うことにより、評価対象の物体に光を照射する光源の方向を推定する技術がある。しかしこの技術では、物体の色を評価する度に鏡面球を画像内に写り込ませる必要がある。そこで、本実施形態においては、所定の物体を撮像して得られる画像データと、鏡面球を撮像して得られる画像データと、を学習データとして学習モデルを予め生成しておき、学習モデルから出力される情報を基に物体に対する光源の方向を推定する。これにより、鏡面球を毎度用意することなく、物体の色の評価を行うことができる。
本実施形態における色評価システムは、図5(a)に示すように、学習モデルを生成する情報処理装置1と、学習モデルから出力される画像データを基に光源情報推定及び色の評価を行う情報処理装置2と、から構成される。
図5(b)は、情報処理装置1のハードウェア構成を示すブロック図である。情報処理装置1は、CPU101、ROM102、RAM103を備える。また、情報処理装置1は、VC(ビデオカード)104、汎用I/F(インターフェース)105、SATA(シリアルATA)I/F106、NIC(ネットワークインターフェースカード)107を備える。CPU101は、RAM103をワークメモリとして、ROM102、HDD(ハードディスクドライブ)113などに格納されたOS(オペレーティングシステム)や各種プログラムを実行する。また、CPU101は、システムバス108を介して各構成を制御する。尚、後述するフローチャートによる処理は、ROM102やHDD113などに格納されたプログラムコードがRAM103に展開され、CPU101によって実行される。VC104には、ディスプレイ115が接続される。汎用I/F105には、シリアルバス109を介して、マウスやキーボードなどの入力デバイス110や撮像装置111が接続される。SATAI/F106には、シリアルバス112を介して、HDD113や各種記録メディアの読み書きを行う汎用ドライブ114が接続される。NIC107は、外部装置との間で情報の入力及び出力を行う。CPU101は、HDD113や汎用ドライブ114にマウントされた各種記録メディアを各種データの格納場所として使用する。CPU101は、プログラムによって提供されるGUI(グラフィカルユーザインターフェース)をディスプレイ115に表示し、入力デバイス110を介して受け付けるユーザ指示などの入力を受信する。尚、情報処理装置2も情報処理装置1と同様のハードウェア構成であるため説明を省略する。
図6は、情報処理装置1と情報処理装置2とを含む色評価システムの機能構成を示すブロック図である。CPU101は、RAM103をワークメモリとして、ROM102又はHDD113に格納されたプログラムを読み出して実行することによって、図6に示す機能構成として機能する。尚、以下に示す処理の全てがCPU101によって実行される必要はなく、処理の一部または全てがCPU101以外の一つまたは複数の処理回路によって行われるように色評価システムが構成されていても良い。
図9は、情報処理装置1が実行する処理を示すフローチャートである。以下、図9を参照して情報処理装置1の処理の詳細を説明する。図9のフローチャートが示す処理は、ユーザによって入力デバイス110を介して指示が入力され、CPU101が入力された指示を受け付けることにより開始する。以下、各ステップ(工程)は符号の前にSをつけて表す。
S311において、入力画像取得部211は、入力画像データを取得する。S312において、球画像生成部212は、入力画像データと学習モデルとに基づいて、鏡面球画像データを生成する。S313において、推定部213は、鏡面球画像データに基づいて、物体に対する光源の方向を推定する。以下に光源の方向を推定する方法の詳細を説明する。
以上説明したように、本実施形態における情報処理装置は、光源の位置を変化させながら物体を複数回撮像して得られる第1画像データ群を取得する。該物体を撮像した環境に配置された、表面が鏡面である球を、光源の位置を変化させながら複数回撮像して得られる第2画像データ群を取得する。第1画像データ群と第2画像データ群とを用いた機械学習によって、学習モデルを生成する。学習モデルは、撮像画像を基に、撮像画像を得るための撮像の際の環境における、物体から光源への方向を推定するために用いられる。これにより、鏡面球を撮像せずに、物体に対して光源を照射する光源に関する情報を推定することができる。
上述した実施形態においては、情報処理装置1と情報処理装置2とが別々の装置であったが、1つの情報処理装置が、学習モデルの生成、光源情報の推定、色の評価を行っても良い。
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
201 学習画像取得部
202 学習モデル生成部
Claims (9)
- 光源の位置を変化させながら物体を複数回撮像して得られる第1画像データ群を取得する第1取得手段と、
前記物体を撮像する環境に配置された、表面が鏡面である球を、前記光源の位置を変化させながら複数回撮像して得られる第2画像データ群を取得する第2取得手段と、
前記第1画像データ群と第2画像データ群とを用いた機械学習によって、撮像環境における光源の方向を得るための学習モデルを生成する生成手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 - 前記学習モデルから出力された画像に基づいて、前記撮像環境における光源の方向を推定する第1推定手段をさらに有することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記生成手段は、前記第1画像データ群と前記第2画像データ群とのうち、撮像の条件が同じ画像データをセットにして、前記機械学習に用いることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の情報処理装置。
- 前記学習モデルは、前記撮像環境における光源の位置を推定するために用いられることを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか一項に記載の情報処理装置。
- 複数の光源を映り込ませた鏡面球を撮像して得られる画像データを基にした前記学習モデルに基づいて、前記撮像環境における光源の数を推定する第2推定手段をさらに有することを特徴とする請求項1乃至請求項4のいずれか一項に記載の情報処理装置。
- 前記学習モデルに基づいて、前記撮像環境における光源の色温度を推定する第3推定手段をさらに有することを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれか一項に記載の情報処理装置。
- 前記学習モデルを基に推定された光源の方向に基づいて、物体の色を評価する評価手段をさらに有することを特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれか一項に記載の情報処理装置。
- コンピュータを請求項1乃至請求項7のいずれか一項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
- 光源の位置を変化させながら物体を複数回撮像して得られる第1画像データ群を取得する第1取得ステップと、
前記物体を撮像する環境に配置された、表面が鏡面である球を、前記光源の位置を変化させながら複数回撮像して得られる第2画像データ群を取得する第2取得ステップと、
前記第1画像データ群と第2画像データ群とを用いた機械学習によって、撮像環境における光源の方向を得るための学習モデルを生成する生成ステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。
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