Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
nekoIoTLT_SearchBlackObject
Search
NearMugi
October 21, 2020
Technology
1
670
nekoIoTLT_SearchBlackObject
NearMugi
October 21, 2020
Tweet
Share
More Decks by NearMugi
See All by NearMugi
nekoIoTLT_NearMugiLLM
nearmugi
0
390
nekoIoTLT_CatAndColorSensor
nearmugi
0
920
VisualProgramming_GoogleHome_LINE
nearmugi
1
570
EnebularMeetup_GoogleCalendar
nearmugi
0
300
nekoIoTLT_ToyAndVoiceAnalysis
nearmugi
0
400
nekoIoTLT_Demachi
nearmugi
0
430
nekoIoTLT_nekoDeeplearning
nearmugi
0
330
nekoIoTLT_nekoGohan
nearmugi
0
530
nekoIoTLT_Tsumetogi
nearmugi
1
720
Other Decks in Technology
See All in Technology
Jakarta Agentic AI Specification - Status and Future
reza_rahman
0
110
Databricks向けJupyter Kernelでデータサイエンティストの開発環境をAI-Readyにする / Data+AI World Tour Tokyo After Party
genda
1
540
モダンデータスタック (MDS) の話とデータ分析が起こすビジネス変革
sutotakeshi
0
510
非CUDAの悲哀 〜Claude Code と挑んだ image to 3D “Hunyuan3D”を EVO-X2(Ryzen AI Max+395)で動作させるチャレンジ〜
hawkymisc
2
200
re:Invent2025 コンテナ系アップデート振り返り(+CloudWatchログのアップデート紹介)
masukawa
0
390
ログ管理の新たな可能性?CloudWatchの新機能をご紹介
ikumi_ono
1
850
re:Invent 2025 ふりかえり 生成AI版
takaakikakei
1
220
文字列の並び順 / Unicode Collation
tmtms
3
610
AI駆動開発における設計思想 認知負荷を下げるフロントエンドアーキテクチャ/ 20251211 Teppei Hanai
shift_evolve
PRO
2
420
ChatGPTで論⽂は読めるのか
spatial_ai_network
11
29k
「図面」から「法則」へ 〜メタ視点で読み解く現代のソフトウェアアーキテクチャ〜
scova0731
0
320
Lambdaの常識はどう変わる?!re:Invent 2025 before after
iwatatomoya
1
620
Featured
See All Featured
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
80
6.1k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
34k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
65
8.3k
Bash Introduction
62gerente
615
210k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
76
5.2k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
55
12k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
304
21k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
61k
Fireside Chat
paigeccino
41
3.7k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
791
250k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
37
2.6k
Transcript
トイレにある黒い物体を検知する 2020.10.21 夜開催! ねこIoTLT vol.4
自己紹介 NearMugi(ニアムギ) ねこ2匹飼っています。
ねこ紹介 ニア ・3月8日生まれ 11歳 ・もふもふでかわいい ・寒くなってきたのでさらにもふもふに
ねこ紹介 ムギ ・5月8日生まれ 8歳 ・黒猫でかわいい ・メーメー鳴く ・この子も少し毛が伸びた
イントロ みなさんのおうちでこんなこと ありませんか?
イントロ ねこがトイレの前でじっとしている…
イントロ トイレを見てみると中に 黒い物体が。
イントロ 「これを取ってくれ」と言わんばかりに 立っている。
イントロ すぐに取ってあげたい。 気づいてあげたい。
イントロ IoTで解決してみます。
1.トイレの様子を定期的に撮影 2.撮影した画像から黒い物体を検知 3.LINEで通知 大まかな手順
・30分ごとに撮影する ・部屋の明るさの変化を考慮する ・前回撮影した画像と似ている場合は通知しない ・機械学習は使わずに黒い物体を検知する 細かい仕様
1. ESP32+カメラで撮影、GoogleCloudStorage(GCS)へ画像をアップロードする 2. GCSに画像がアップロードされたイベントをトリガーに Cloud Pub/Subからメッセージが 送信される 3. Node-REDフロー内でCloud Pub/Subのメッセージを受信する
4. 画像をGCSから取得して解析する 5. 黒い物体を検知したとき、 LINEに通知する 手順の詳細 GoogleCloudStorage Cloud Pub/Sub GoogleComputeEngine メッセージ受信 画像取得 解析 通知
Cloud Pub/Subのメッセージを受信したら、 画像を取得する 手順の詳細(Node-REDフロー) 前回の画像をGCSから取得する 処理で使うパラメータを GCSから取得する 解析する ログと解析後の画像を GCSへ保存する
黒い物体を検知できたら LINEへ通知する
黒い物体の検知方法 黒い物体を検知するため OpenCVを使いました
黒い物体の検知方法 カメラで撮った画像 → 2値化(白黒)→白黒反転→輪郭を検出→面積を取得 → 面積の大きさから黒い物体があるか判断 画像から黒い物体を検知するまでの処理
黒い物体の検知方法 adaptiveThreshold : 画像をいい感じに2値化(白黒)する findContours : 黒い背景から白い物体の輪郭を検出する contourArea : 輪郭内の面積を取得する
OpenCVの関数
黒い物体の検知方法 -関数の説明(adaptiveThreshold) 元画像 void adaptiveThreshold(const Mat& src, Mat& dst, double maxValue,
int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C) 定数Cを変化させることで、白黒の範囲を調整できる C:10 白黒割合:0.29 C:20 白黒割合:0.23 C:30 白黒割合:0.18 C:40 白黒割合:0.13 C:60 白黒割合:0.06 C:70 白黒割合:0.04 C:80 白黒割合:0.03 C:90 白黒割合:0.02 C:50 白黒割合:0.09 ここらへんがちょうど良い
黒い物体の検知方法 -関数の説明(findContours, contourArea) void findContours(const Mat& image, vector<vector<Point> >& contours, int
mode, int method, Point offset=Point()) double contourArea(const Mat& contour) 輪郭を検出すると細かい部分も含まれてしまうので、面積の大きさから判断する 元画像に輪郭を検出したデータを合成したもの 面積の大きさにしきい値を設けたもの
通知 黒い物体を検知するとLINEに通知がきます
結果 検出結果をお見せしたいのですが、 黒い物体があれなので 今回は控えさせていただきます。 そこそこの検出具合でした。 明るさの調整が一番難しいです。
黒い物体の検知のポイント 白黒がはっきりしていると検知しやすいので、 大玉の猫砂がおすすめです
まとめ ・機械学習を使わなくてもある程度の検知が出来ると知りました。 照度センサーなどの補助があればもう少し精度が上がりそうです。 ・検知しやすくさせるため砂を平らにならしたり、砂の汚れ具合を 気にするようになりました。 以上となります。 ご清聴ありがとうございました。