マイナビ様より「OpenCV 2 プログラミングブック」を献本頂きましたのでレビューを
簡単にまとめたいと思います．購入する際の参考にして頂ければと思います．

構成としては書籍ページの目次に沿って（本音ベースで）書いています．

▽Chapter.1 導入 編
OpenCVの歴史だけでなくてライセンス面の記載も
これまでの書籍に比べてしっかり書かれている印象です。

▽Chapter.2 スタートアップ 編
1 OpenCV 2.3簡単インストール(Windows編)
2 OpenCVをMacで利用する
3 Ubuntu 10.04 LTSでOpenCVを利用する
スクリーンショット付きで解説が丁寧なのと，Win，Mac，Linux一通り載っているのは○。
あと，Linuxでよくトラブルになりがちなカメラキャプチャについてもシステムの問題か
OpenCVの問題かを切り分けるための基本アプリ紹介は地味にうれしいかも。

4 C++インタフェース
従来の書籍ではあまり触れられていないC， C++ I/Fの違いやC，C++ I/Fの共存方法についての
記載はこれまでC I/Fで作った資産を再活用したい場合には嬉しいです。

5 Pythonインタフェース
スクリーンショット付きでわかりやすいのと結構嵌りがちなNumpyインストールも
きちんと書かれています。Mac，Linuxについては紙面の都合で省略？
　
6 GPUによる画像処理
GPU関連の記載はちょっと薄めな印象。
おそらく，執筆当時はあまりGPU機能が有効になる関数が多くなかったことや
最近のGPU実装更新のスピードが速いためだと思われます。ただ，基本的な使い方は
押さえてあるので導入についてはすんなり読めるはず。欲を言うなら，
GPU実装されている関数リスト等があると便利かも。

▽Chapter.3 リファレンス 編
1 cv::Matの基本処理
2 線形代数
3 画像処理
4 描画処理
C++ I/F最初の難関であるMatの使い方や基本的な画像処理の関数の使い方が
一通り網羅されています。サンプル付きなので非常にとっかかりやすいと思います。

5 入出力
6 その他の機能
画像の読み書きやカメラキャプチャ等よく使う機能は一通り網羅されているため，
サンプルを参考にすれば大抵のことはできると思います．
欲を言えばDirectShowを使ったキャプチャもVideoCaptureで使えることが
あまり知られていないようなのでその辺の記述もあるとなお良いかも。
あと，Qtを有効にした場合の基本的な使い方もあるとうれしかったです（結構便利なので）。

▽Chapter.4 ケーススタディ 編
1 画素値の直接操作
画素アクセス方法別の速度比較はパフォーマンス的に重要なトピックなので
初学者だけでなくとも読む価値があると思います。
　
2 カメラキャリブレーションとステレオ視による距離計測
基本的なキャリブレーションのやり方については記載されているので簡単に試せます。
欲を言えば2.3から導入されたCirclesGridを使ったキャリブレーションの
記事もあると嬉しかったかも。

3 画像のJPEG圧縮とPSNRの計算
これまでのOpenCV本ではあまり取り上げられていないと思われる画像指標PSNRについて
記載があるので，この辺りのデータを取る必要がある研究者向けとしては割とうれしいトピック。

4 簡単な笑顔度の算出
5 CAPTCHA画像の生成
比較的簡単なアルゴリズムの組み合わせによる笑顔度算出サンプルが紹介されている。
OpenCVの中身に慣れてきたら自身でアルゴリズム改善等をしてみて楽しめるトピック。

6 KinectとOpenCVの連携
Kinect連携はOpenCVを使ってやるサンプルはWeb上にそこまで多くない（Kinectを
他のSDK叩くサンプルが多い）のでサンプルとしてまとまっているのは重宝するかも。
　
7 ミニチュア風画像処理
8 SURF特徴を使ったイメージモザイキング
このあたりのトピックは最近のスマートフォン向け画像処理アプリでよく使われると思われるので
オリジナルの画像編集アプリ等を作りたい場合には参考になりそう。

9 機械学習と画像処理
クラスタリングの話がメイン。
この分野の需要はあると思われるのでもう少しボリュームがあると嬉しいかも。
（OpenCVの機械学習がアレなので意図的に削られた？）

10 顔の子供化
11 Photoshop向けプラグインの作成
OpenCVを使ったPhotoshop向けプラグイン作成の記事は
従来のOpenCV本には無いはずなので，自前で作ったアルゴリズムを俺々Photoshopプラグインを
作りたい場合には有用（おそらくWeb上にもあまり情報は無いはず）。

12 動画ファイルをカメラ入力のように扱う
研究の場合，動画ファイルを入力としてアルゴリズム実装することが多いので
開発効率という点でこのトピックは嬉しいと思います。よく動画読み込みで
コーデック関連のトラブルを耳にするのでその辺まで突っ込んだ記事があれば良かったかも。

なんと半年振りの更新です（苦笑）

OpenCV 2.2をiOS SDK上で動作させたい一心で
半徹夜状態でスクリプトを作って記事を書きました。。。
OpenCV/Using OpenCV 2.2 on iOS SDK 4.1

それでは良いお年を！

Open Computer Vision Library@SourceForge.netにて
OpenCV 2.0 beta（※2009/9/12現在はWindows版のみ）が
リリースされたということでインストールしてみました．

また，OpenCV 1.1preからの変更点について
ChangeLogの記述を抜粋しました．

>>> New functionality, features: <<<

– General:
* The brand-new C++ interface for most of OpenCV functionality
(cxcore, cv, highgui) has been introduced.
Generally it means that you will need to do less coding to achieve the same results;
it brings automatic memory management and many other advantages.
See the C++ Reference section in opencv/doc/opencv.pdf and opencv/include/opencv/*.hpp.
The previous interface is retained and still supported.

* The source directory structure has been reogranized; now all the external headers are placed
in the single directory on all platforms.

* The primary build system is CMake, http://www.cmake.org (2.6.x is the preferable version).
+ In Windows package the project files for Visual Studio, makefiles for MSVC,
Borland C++ or MinGW are note supplied anymore; please, generate them using CMake.

+ In MacOSX the users can generate project files for Xcode.

+ In Linux and any other platform the users can generate project files for
cross-platform IDEs, such as Eclipse or Code Blocks,
or makefiles for building OpenCV from a command line.

* OpenCV repository has been converted to Subversion, hosted at SourceForge:

http://opencvlibrary.svn.sourceforge.net/svnroot/opencvlibrary

where the very latest snapshot is at

http://opencvlibrary.svn.sourceforge.net/svnroot/opencvlibrary/trunk,

and the more or less stable version can be found at

http://opencvlibrary.svn.sourceforge.net/svnroot/opencvlibrary/tags/latest_tested_snapshot

– CXCORE, CV, CVAUX:

* CXCORE now uses Lapack (CLapack 3.1.1.1 in OpenCV 2.0) in its various linear algebra functions
(such as solve, invert, SVD, determinant, eigen etc.) and the corresponding old-style functions
(cvSolve, cvInvert etc.)

* Lots of new feature and object detectors and descriptors have been added
(there is no documentation on them yet), see cv.hpp and cvaux.hpp:

+ FAST – the fast corner detector, submitted by Edward Rosten

+ MSER – maximally stable extremal regions, submitted by Liu Liu

+ LDetector – fast circle-based feature detector by V. Lepetit (a.k.a. YAPE)

+ Fern-based point classifier and the planar object detector -
based on the works by M. Ozuysal and V. Lepetit

+ One-way descriptor – a powerful PCA-based feature descriptor,
(S. Hinterstoisser, O. Kutter, N. Navab, P. Fua, and V. Lepetit,
“Real-Time Learning of Accurate Patch Rectification”).
Contributed by Victor Eruhimov

+ Spin Images 3D feature descriptor – based on the A. Johnson PhD thesis;
implemented by Anatoly Baksheev

+ Self-similarity features – contributed by Rainer Leinhart

+ HOG people and object detector – the reimplementation of Navneet Dalal framework
(http://pascal.inrialpes.fr/soft/olt/). Currently, only the detection part is ported,
but it is fully compatible with the original training code.
See cvaux.hpp and opencv/samples/c/peopledetect.cpp.

+ Extended variant of the Haar feature-based object detector – implemented by Maria Dimashova.
It now supports Haar features and LBPs (local binary patterns);
other features can be more or less easily added

+ Adaptive skin detector and the fuzzy meanshift tracker – contributed by Farhad Dadgostar,
see cvaux.hpp and opencv/samples/c/adaptiveskindetector.cpp

* The new traincascade application complementing the new-style HAAR+LBP object detector has been added.
See opencv/apps/traincascade.

* The powerful library for approximate nearest neighbor search FLANN by Marius Muja
is now shipped with OpenCV, and the OpenCV-style interface to the library
is included into cxcore. See cxcore.hpp and opencv/samples/c/find_obj.cpp

* The bundle adjustment engine has been contributed by PhaseSpace; see cvaux.hpp

* Added dense optical flow estimation function (based on the paper
“Two-Frame Motion Estimation Based on Polynomial Expansion” by G. Farnerback).
See cv::calcOpticalFlowFarneback and the C++ documentation

* Image warping operations (resize, remap, warpAffine, warpPerspective)
now all support bicubic and Lanczos interpolation.

* Most of the new linear and non-linear filtering operations (filter2D, sepFilter2D, erode, dilate …)
support arbitrary border modes and can use the valid image pixels outside of the ROI
(i.e. the ROIs are not “isolated” anymore), see the C++ documentation.

* The data can now be saved to and loaded from GZIP-compressed XML/YML files, e.g.:
cvSave(“a.xml.gz”, my_huge_matrix);

– MLL:
* Added the Extremely Random Trees that train super-fast,
comparing to Boosting or Random Trees (by Maria Dimashova).

* The decision tree engine and based on it classes
(Decision Tree itself, Boost, Random Trees)
have been reworked and now:
+ they consume much less memory (up to 200% savings)
+ the training can be run in multiple threads (when OpenCV is built with OpenMP support)
+ the boosting classification on numerical variables is especially
fast because of the specialized low-overhead branch.

* mltest has been added. While far from being complete,
it contains correctness tests for some of the MLL classes.

– HighGUI:
* [Linux] The support for stereo cameras (currently Videre only) has been added.
There is now uniform interface for capturing video from two-, three- … n-head cameras.

* Images can now be compressed to or decompressed from buffers in the memory,
see the C++ HighGUI reference manual

– Documentation:
* The reference manual has been converted from HTML to LaTeX (by James Bowman and Caroline Pantofaru),
so there is now:
+ opencv.pdf for reading offline
+ and the online up-to-date documentation
(as the result of LaTeX->Sphinx->HTML conversion) available at

http://opencv.willowgarage.com/documentation/index.html

– Samples, misc.:
* Better eye detector has been contributed by Shiqi Yu,
see opencv/data/haarcascades/*[lefteye|righteye]*.xml
* sample LBP cascade for the frontal face detection
has been created by Maria Dimashova,
see opencv/data/lbpcascades/lbpcascade_frontalface.xml
* Several high-quality body parts and facial feature detectors
have been contributed by Modesto Castrillon-Santana,
see opencv/data/haarcascades/haarcascade_mcs*.xml

>>> Optimization:
* Many of the basic functions and the image processing operations
(like arithmetic operations, geometric image transformations, filtering etc.)
have got SSE2 optimization, so they are several times faster.

– The model of IPP support has been changed. Now IPP is supposed to be
detected by CMake at the configuration stage and linked against OpenCV.
(In the beta it is not implemented yet though).

* PNG encoder performance improved by factor of 4 by tuning the parameters

>>> Bug fixes: <<<
TBD
(see http://sourceforge.net/tracker/?group_id=22870&atid=376677 of the list
of the closed and still opened bugs).

Many thanks to everybody who submitted bug reports and/or provided the patches!

>>> Known issues:
* configure+autotools based build is currently broken.
Please, use CMake.
* OpenCV bug tracker at SF still lists about 150 open bugs.
Some of them may be actually fixed already, and most of the remaining bugs
are going to be fixed by OpenCV 2.0 gold.
* IPP is not supported. As the new OpenCV includes a lot of SSE2 code,
it may be not such a serious problem, though.
The support (at least for most important functions that do not have
SSE2 optimization) will be returned in 2.0 gold.
* The documentation has been updated and improved a lot, but it still
needs quite a bit of work:
– some of the new functionality in cvaux is not described yet.
– the bibliography part is broken
– there are quite a few known bugs and typos there
– many of the hyperlinks are not working.
* The existing tests partly cover the new functionality
(via the old backward-compatibility OpenCV 1.x API), but the coverage is
not sufficient of course.
* The new-style Python interface is not included yet

Many of the problems will be addressed in 2.0 gold.
If you have found some specific problem, please, put the record to the bug tracker:

http://sourceforge.net/tracker/?group_id=22870

Better if the bug reports will include a small code sample in C++/python +
all the necessary data files needed to reproduce the problem.

これに説明を書こうと思ったけど，変更が多すぎて大変そうなので
今回はインストール周りの注意点だけ書いてみます．

■（デフォルト）インストールディレクトリの変更

従来：C:\Program Files\OpenCV
OpenCV 2.0 beta：C:\Program Files\OpenCV1.2

個人的には
・バージョンがなぜ1.2なのか（OpenCV 1.2にしようとした名残？？）
・なぜインストールディレクトリ名を変更したのか
が気になるところ．

■インクルードパスの変更
OpenCV 2.0 betaでは必要なヘッダが一つのディレクトリにまとまっています．
そのため，インクルードパスとしては下記のパス一つだけ指定すればOK．
これは地味にうれしい．

C:\Program Files\OpenCV1.2\include\opencv

ただし，従来のインクルードパスとは異なるので，
Visual Studioの設定変更が必要となります．

■ライブラリパスの変更

従来：C:\Program Files\OpenCV\lib
OpenCV 2.0 beta：C:\Program Files\OpenCV1.2\lib

従来のライブラリパスとは異なるので，
Visual Studioの設定変更が必要となります．

■ライブラリ名の変更

従来：cv.lib
OpenCV 2.0 beta：cv120.lib

ライブラリ名が変わっているので，ソース中で

#pragma comment(lib,”cv.lib”)

としている場合にはライブラリ名の修正が必要になります．

■ライブラリビルド方法変更
従来のOpenCVはVisual Studioのソリューションファイルが
提供されていましたが，OpenCV 2.0 betaからCmakeを用いて
Visual Studioのソリューションファイルを生成し，ライブラリを
ビルドする必要があります．

以前書いたOpenCV/SVN版 OpenCVビルド – Point at infinityの
Cmakeを使ったビルド部分を参考にすることでビルドが可能です．
（※指定パスを変更する必要あり）

その他にもディレクトリ構成がかなり変更されていますが，
それは別の機会にでも。。。

ということで正式版が出るまでしばらく遊んでみようかなーと．

レビュー遅くなってゴメンナサイ。。。
オライリー様より「詳解 OpenCV」を献本頂いたのでレビューしたいと思います．

■帯コメント
OpenCVの開発者Gary Bradskiさんと某アニメの監督がコメントされてます．
気になる人は書店等で手にとって確認してみて下さい．
上記の写真は帯を外して撮りました（笑）

■原著（英語版）との違い
日本語版オリジナル記事として以下の2つが追加されています．

(1) iPhoneへの移植，高速化のための最適化手法
個人的にiPhoneアプリの一開発者としてこの記事だけのために
この本買ってもいいんじゃないかなーと思うくらい有益な内容が載ってます．

この記事ではFaceDetectionをターゲットとして，チューニングテクニックが
紹介されていますが，OpenCVだけに限らずiPhoneアプリのチューニングに
使えそうな内容．

そして半年の月日が流れ、、、「詳細 OpenCv」に寄稿しました My life as an APE
によるとFaceDetectionに高速化を施すと高速化前に比べて3倍くらい速くなったらしい（笑）

(2) 「Webカメラで手や物体を感知するディスプレイ」製作
・Pipe Renderさんによるレーザー水平器を用いたマルチタッチディスプレイ製作
・工学ナビさんによる偏光板を応用したディスプレイ製作
というOpenCVを使って作ってみた系の記事．

偏光板ネタはコンピュータビジョン・拡張現実感に関する普通じゃない勉強会 2.0
で橋本さんが発表されたものですね．


■他のOpenCV書籍との違い
2009年8月現在，日本語で読めるOpenCVの書籍は，
・OpenCV プログラミングブック
・実践OpenCV―映像処理&解析
だと思いますが，本のボリュームが明らかに違います．

OpenCV プログラミングブック：496ページ
実践OpenCV―映像処理&解析：275ページ

詳解 OpenCV：640ページ

というわけでページ数が多いので，チェックする側は苦労したという（以下略）

他の書籍に比べて理論的な部分について数式を交えて網羅的に書かれているので，
結構ボリュームになってます．その分，学生の画像処理の教本としても使えるし，
研究者として最低限押さえておくべき知識も得られるという割と広いレンジで
使える本になってるのかなと（若干値が張りますが。。。）．

また，OpenCVの開発者が書いたと言うこともあって，アルゴリズムを単純に
実装するとパフォーマンス出ないので実装上こういう工夫してるよーとか
OpenCVの一部の関数名に付いている謎の2の理由とかも書かれてます．
＃やっぱりあの2はそういう意味だったんかい！！って思ったり．

なので，OpenCVをディープなレベルで使い倒したい人にもオススメ．


■OpenCV 1.1対応？
英語の原著がOpenCV 1.0ベースで書かれているため，
「詳解 OpenCV」もOpenCV 1.0ベースの記述です．
＃なので，OpenCV 1.1で追加されたSURF等の話は載ってません．

まぁ，基本的な仕組みは大きく変わらないのでそこまで困らないのかなと


■どんな人にオススメ？
・画像処理を使って何か面白いものをつくろうと画策しているGeekな方
・研究，仕事でOpenCV使うことになっちゃった人
・OpenCVを本気で使い倒したい人（学生，社会人）
・iPhoneアプリで画像処理やりたい人
・iPhoneアプリでチューニングのやり方を知りたい人


■他の方のレビューまとめ
・hirax.net::inside out::読めばワクワク楽しくなる「詳解 OpenCV」
・詳解 OpenCV – 将来が不安
・オライリー 詳解 OpenCV | My Codex Leicester
・elevenido: 「詳解 OpenCV」レビュー

ということで今日はこの位で締めたいと思います．気付いたら随時追記していきます．

Learning OpenCVの和訳本「詳解 OpenCV」が
Amazonで予約できるようになっているようです．



※書籍サイト
詳解 OpenCV -コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識-


個人的には，画像処理アルゴリズムが体系立てて述べられているので，
研究にOpenCVを使いたい人に有用かなと．また，この手の書籍には珍しく，
章毎に練習問題が用意されていて，学生向けの教材としても使えるので
OpenCVを使う方は一冊手元にあると便利かも．


また，原書Learning OpenCVにはない

・iPhone OSへのOpenCV移植（パフォーマンス向上に関する記述も含む）
・Webカメラを使った物体を感知するディスプレイ製作

という内容が追加されているので，原書を持ってるよーって人でも
一読の価値ありかなと思います．

このサイト（atinfinity.info）のコンテンツも一部引用されているので，
お時間がある方は探してみて下さい．

******************

【以下余談】

今回，工学ナビの橋本さんに声を掛けていただき，

・原書評価
・原稿チェック（脱字，内容のチェック）

等に微力ながら参加させていただきました．

上記のAmazonリンクから書籍を購入していただくと，
アフィリエイトで少しだけお金が入るので助かります（笑）

OpenCV@Chihara-Lab.を作った張本人が言うのもなんだけど，
掲示板をwikiにしたのは失敗だったな－と
卒業してからスゴく後悔してます（苦笑）

何がマズいかというと，

・以前書かれた内容を参照しづらい
・投稿者が内容を書き直せない
・質問がカテゴライズできない
・ソースコードを書きにくい
・学内サーバなので外部からメンテできない

とか挙げ出すとキリがない。。。orz

うーん，自分のサーバにNUI Group Community Forumsみたいなのを
作ったらいいのかなー．需要があるようだったらちょっと考えます．

あとは，公式OpenCV WikiにあるようなOS・カメラ対応表とか
OpenCV MLの日本語版もあったら結構便利かもなーとも
思ってみたりもしますが，そこまでは手が回らない（苦笑）

誰かやってくれないかなー．工学ナビさんあたりとか．

熱の勢いだけでOpenCV/SVN版 OpenCVビルドを書いて
アップしてみました．間違いや御指摘ありましたらお願いします．
（書こう書こうと言ってて遅くなりました．ゴメンなさい。。。）

＃あと，twitterでこのことを書いたらアクセスが
＃急に増えててビックリした．恐るべしtwitter…

1週間ほど更新サボってました（苦笑）

何でも一人でどうにかしようとしちゃうのが
自分の悪い癖だよなーと最近痛感しています．

あと，今後のキャリアパスとか．
深く考えすぎなのかもしれないけど。。。

*****************

読んでみました．

確かにAmazonレビューにもあるように
ちょっと誤字が多い気がする。。。

あと，この手の書籍で載っているObjective-Cの文法的な
解説は端折られているので，全くの初学者がいきなり
この本を読むとちょっと辛い予感．
ただ，ちょっとObjective-Cの文法を知ってればサクサクと
読めるので自分には合ってるかも．

というわけで，読む側のスキル次第で評価が分かれそうな感じですね．

巻末にある対談は開発者側の視点で書かれていて
かなり共感できるところがあって面白かったです．

*****************

OpenCV（svn版）のビルド方法の記事を書こうとしているけど，
最近のリビジョンになってから，OpenMP関連の処理部分で

コンパイラ エラー C3017
OpenMP ‘for’ ステートメントの終了テストには、正しくない形式が含まれています

参考：コンパイラ エラー C3017 (C++)
というのが出て，ビルドが正常に終了しないので困ってます．

CMakeファイルではOpenMPを有効にするのがデフォルトに
なってるので，それをOFFにすればいいんだけど．
それだと根本的に解決してないしなー．うーん。。。

******
【追記】

google検索で「atinf」と入力するとこのサイトのドメイン「atinfinity.info」が
候補にリストアップされるようになったみたいです．本当に余談ですが。。。

をごにょごにょ読んでいます．これまで出ているiPhone SDK関連の和書は
立ち読み等で一応チェックしてるけど，この本は個人的にイチオシです．

他の入門書ではあまり触れられていないけど知りたかったトピックや
Interface Builderの使い方についての丁寧な説明があって痒いところに手が届く感じ．
あと，クラス図やシーケンス図を使ってクラス間の関係や処理の流れをわかりやすく
解説しているのも好印象．

それと，



という本も最近気になってます．

Amazonレビューでは微妙な感じですが，OpenALとOpen Sound Control（OSC）について
取り上げている章があるようで個人的に気になります．というか，今やっていることと若干かぶってる。。。
OpenALは情報が少なくてちょっと挫折しかけているので，内容次第では買ってしまうかも．

***********************************



OpenCVの日本語書籍第2号？？
とりあえず，立ち読みしてみて気になった点を中立的な視点で書いてみます．

【良い点】
・機械学習が取り上げられている
・GLUTとの連携方法が紹介されている
・MFC との連携方法が紹介されている

【残念な点】
・OpenCV 1.1preを取り上げているのに，1.1preの追加機能にはあまり触れていない
・取り扱う開発環境はWindows，Visual Studioのみ
・DirectShowを使ったキャプチャの説明がない
（1.1preからはだいぶ敷居が低くなったと思うので。。。）
・アルゴリズムの説明がやや少ない

ということで，個人的にはOpenCV プログラミングブックよりも
初学者かつさくっと使いたい人向けという印象かなー．

Willow Garage、東大にてロボット研究用ソフトウェアセミナーを開催
という記事でWillow Garageがセミナーやってたことに気付きました．
まー，平日だから行けなかったけど。。。orz

と非常に残念がっていたところ，OpenCV_Talks – OpenCV Wikiにて，
資料やムービーが公開されているみたいですね．

パラパラと眺めた感じだけど，最新のOpenCVの機能についても
触れてあって面白かったです．あと，IPPを導入すると高速になるって
グラフを何度か見てるけど，その度にちょっと欲しくなってしまう（苦笑）

まぁ，IPP 6.0 Windows 版の価格が\30,975（※2009/05/27現在）なので
躊躇して結局買わないんだけどね。。。
性能評価やレビューをやるので誰か提供してくれないかなーと小声で言ってみたり．