*ARマーカー とは 　AR (Augmented Reality 拡張現実) による表示の，位置や角度を決めるために利用するマーカーです．例えば、画像上のマーカーに合わせて文字やCGを表示したいとします．これは，画像上でマーカーを検出することで実現できます．{{small:関連：[link:ARマーカーの応用]}} 　図１は実際にマーカーを検出し，そこに立方体のフレームを表示した例を示します． [img:f1lt] {{small:図１ ARマーカーとその検出結果}} {{small:(ネコのイラストは，stohnqo様の作品です．GATAG｜フリーイラスト素材集から頂戴しました．[link:http://free-illustrations.gatag.net])}} *サンプルコード (C++) ライブラリ：[link:simplesp] サンプルコード：simplesp/sample/cv/bitmarker_neko Webカメラで撮影中の画像からネコのマーカーを検出します． *アルゴリズム 　ここでは，四角形タイプのマーカーを検出する一般的な手順を，次の３つの段階で説明します． １．撮影した画像上から、マーカーの角の４点を検出する ２．マーカーの角の４点の位置から，カメラとマーカーの位置と角度の関係を推定する ３．マーカーの模様から、マーカーの回転とIDを特定する 　 **マーカーの角の検出 　シンプルな方法ですが，２値化に基づく方法が良く利用されます．画像を２値化することで，コントラストの高いマーカーの輪郭（２値化した領域の外周）を特定できるようにします．次に，その輪郭をなぞるように移動してカーブの強さを調べることで角を検出します．この時，輪郭の形状やサイズなどから，マーカーではなさそうな候補は外れ値として除外します． 　検出までの流れを図２に示します． [img:t1zr] {{small:図２ 左から入力画像，２値化画像，輪郭と角の検出結果}} **位置と角度の推定 　マーカーの４点の物理的な間隔と，画像上から検出した４点の座標が分かれば，位置と角度を推定できます．これは，PnP(perspective-n-point) problem と呼ばれる問題として知られています（ちなみに，数学のミレニアム問題P≠NP予想とは別物です）．具体的な解き方は，別途説明したいと思います．なお，この時点では四角形の回転（0度，90度，180度，270度）は不定です．この不定性は，実世界のマーカーの４点と検出した４点との組み合わせが４通り考えられるため発生します． **マーカーの回転とIDの特定 　マーカーの回転は，内側の模様や何かしらの特徴を手掛かりに決定します．内側の模様を手掛かりにする場合は，回転を特定できるような模様が必要です（回転対称の模様はNG）．また，何かしらの特徴を手掛かりにする場合は，他の処理をできるだけ邪魔しない特徴を考える必要があります．図１に示すマーカーについては，マーカーの四角形の１辺に小さな切れ込みを加え，その位置をもとに回転を特定します． 　次に，マーカーのIDを特定します．マーカーの種類は少なくとも１つ以上あるとします．その種類のうちどれか，或いはどれでもないか（つまり外れ値か）を判定します．その判定は，入力画像上のマーカーと，マーカーの理想画像とを比較することで計算します．ここで、前段の処理で推定した位置と角度の情報から，画像上のマーカーの見た目を正方形に変形しておくと，画像の比較は簡単に実行できます． 　画像上のマーカーを正方形に変形した例を図３に示します．　 [img:d3qr] {{small:図３ 入力画像上のマーカーを正方形に変形した画像と，マーカーの理想画像}}