2012/4/18 SSPSザーユ会(裏SPSSユーザ会)でのLT発表資料です。主にRのEBImageパッケージを利用しています。

1. R
SPSSでウォーリーを探してみた
2012/04/18
SSPSザーユ会
(裏SPSSユーザ会)
和田 計也
サイバー系

2. サイバー系
はじめに
※この発表は個人の
見解であり、所属す
る組織の公式見解で
はありません。
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3. サイバー系
自己紹介
 和田 計也（@wdkz）
 静岡県袋井市出身
 サイバー系企業でデータマイニングエンジニア職
 創立記念日が3月18日
 社長の出身地が福井県鯖江市
 前職はバイオベンチャー
 バイオマーカ探索してた
 学生時代は枯草菌の研究
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4. サイバー系
ウォーリーを探せ！
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5. サイバー系
ウォーリーをRで探してみます！
 準備
 ImageMagick-6.5.9-10-Q16-windows-dll.exe
 gtk2-runtime-2.16.1-2009-04-21-ash.exe
(↑どちらも利用可能なバージョンがシビアなので気をつけて下さい。
最新版では動きません。ファイルはググって見つけて下さい。)
 R-2.15.0の32bit版
 作戦
 赤色を抜き出す
 ノイズ除去してから大きな塊を抽出
 その塊がストライプかどうかの判定をして、もっともウォー
リーっぽい物体を一つ抽出
 有無を言わずそれがウォーリー
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6. サイバー系
事始め
install.packages(c(“abline”, “biOps”))
#基本はEBImageで処理を行っていくが、画像切り出しと拡大縮小のところに
biOpsを利用した。
source("http://www.bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("EBImage")
#EBImageとbiOpsのフォーマット変換に利用
source("http://rimagebook.googlecode.com/svn/installR
ImageBook.R")
installRImageBook()
require(EBImage)
require(biOps)
require(RImageBook)
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7. サイバー系
ウォーリーのjpgファイルを読み込む
wally <-
readImage(file="http://www.findwaldo.com/fankit/graphics/IntlManOfLiter
ature/Scenes/DepartmentStore.jpg")
display(wally)
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8. サイバー系
赤色抽出
wally.red <- as.vector(channel(wally, "red"))*255-
channel(wally,"green")*255-channel(wally, "blue")*255
wally.red[is.na(wally.red)] <- 0
wally.red[wally.red < 0] <- 0
display(wally.red)
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9. サイバー系
閾値を設定して2値化(強い赤みのところだけ残す)
wally.red2 <- thresh(wally.red,w=3,h=3,offset=50) #二値化
display(wally.red2)
#biOpsオブジェクトもつくっておく(後で使う)
eb.wally <- EBI2biOps(wally.red2)
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10. サイバー系
ぼかしフィルタ
wally.red3 <- blur(wally.red2, r=0, s=3) #ぼかし
display(wally.red3)
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11. サイバー系
2値化
wally.red4 <- (wally.red3 > 0.15) #閾値による2値化
display(wally.red4)
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12. サイバー系
ノイズ除去
kern <- makeBrush(7, shape=“diamond”) #ノイズ除去用のブラシ定義
wally.red5 <- closing(opening(wally.red4,kern),kern) #ノイズ除去
display(wally.red5)
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13. サイバー系
塊にナンバリング
wally.red5.label <- bwlabel (wally.red5)
dist.res.box <- rep(-1, length=max(wally.red5.label)) #結果入れる箱
塊①
for(i in 1:max(wally.red5.label)){
wally.cand <- matrix(wally.red5.label==i, 塊②
nrow=nrow(wally.red5.label))
#塊のx座標、y座標を取得
y_lim <- ceiling(which(wally.cand)/nrow(wally.cand))
x_lim <- which(wally.cand)-(y_lim-1)*nrow(wally.cand)
#塊周辺だけ抽出 塊③
eb.wally.crop <- imgCrop(eb.wally, x_start=min(x_lim),
y_start=min(y_lim), c_width= diff(range(x_lim)), c_height=
diff(range(y_lim)))
塊④
#行列にして
x <- matrix(eb.wally.crop,nrow=nrow(eb.wally.crop))
塊⑤
#塊に対しての距離を算出
dist.res.box[i] <- my.dist(x, 0.33)
}
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14. サイバー系
(参考)距離算出関数
my.dist <- function(x, contiguity.factor=0.5){
#ストライプを20行単位で考える
if(nrow(x)==20){ ストライプパターンを発見する上手な方法を
x.ebi <- biOps2EBI(imagedata(x)) ご存じの方いたら教えて下さい。よろしくお願いします。
}else if(nrow(x) < 20){
#拡大の場合
x <-
imgCubicScale(imagedata(x),round(20/nrow(x)*1000)/1000,round(20/nrow(x)*1000)/1000)
x.ebi <- thresh(biOps2EBI(x))
}else if(nrow(x) > 20){
#縮小の場合
x <-
imgMedianShrink(imagedata(x),round(20/nrow(x)*1000)/1000,round(20/nrow(x)*1000)/1000)
x.ebi <- thresh(biOps2EBI(x))
}
#行を集約して、一列のベクトルに変換
x2 <- apply(matrix(x.ebi,nrow=nrow(x.ebi)),2,function(y){sum(y)/length(y)})
#4つのストライプパターンを作成して
tmplts <- matrix(c(rep(c(1,1,0,0,0),4), rep(c(0,1,1,0,0),4), rep(c(0,0,1,1,0),4),
rep(c(0,0,0,1,1),4)),nrow=4, byrow=TRUE)
#それぞれのストライプパターンとの距離を出して、最短の値を返す
return(min(apply(tmplts, 1, function(y){return(sum(sqrt((x2-y)^2)) + sum(sqrt((x2[-1]-y[-
length(y)])^2))*contiguity.factor + sum(sqrt((x2[-length(x2)]-y[-1])^2))*contiguity.factor)})))
}
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15. サイバー系
ウォーリーの塊と判定された領域を照らす
w.clump <-
matrix(wally.red5.label==which(dist.res.box==min(dist.res.box)),
nrow=nrow(wally.red5.label))
#ウォーリーの塊のx座標、y座標を取得
y_lim <- ceiling(which(w.clump)/nrow(w.clump))
x_lim <- which(w.clump)-(y_lim-1)*nrow(w.clump)
#ウォーリーの塊の中心座標
circle.center <- c(median(x_lim), median(y_lim))
#最大距離
max.radius <- max(max(abs(x_lim-circle.center[1])), max(abs(y_lim-
circle.center[2])))
#○のマスクを3倍増しで作成して
circle.mask <- channel(drawCircle(matrix(0.5, nrow=nrow(wally),
ncol=ncol(wally)), circle.center[1], circle.center[2], max.radius*3, col=1,
fill=TRUE),"rgb")
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16. サイバー系
ウォーリーを探せた！
#元画像に上記マスクを合成
display(wally*circle.mask)
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17. サイバー系
おしまい
以上、 による
「ウォーリを探してみた」話でした。
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