数独を解く(画像解析) - cuspy diary
画像として与えられた数独を解きます。 新聞に掲載されていたこの問題をOpenCVを使って画像解析する。(画像が斜めなのはワザとです) グレースケール変換画像解析の前処理として、まずグレースケールに変換し、ガウシアンフィルタをかけてぼかします。ガウシアンフィルタをかける事で、安定した二値化画像が得られます。 二値化次に二値化を行います。 二値化には、普通の方法、大津さんの手法、適応的二値化、などさまざまな手法が在ります。いろいろ試した所、適応的二値化(Adaptive Threshold)が最も数独の認識に適していることが解りました。 適応的二値化(Adaptive Threshold)であれば、影になってしまった部分も上手く処理できます。 膨張処理次に、数独の盤面の外枠を認識を行います。 二値化の影響で枠線が途切れてしまう可能性がありますので、膨張処理(dilate)を行います。 (膨張処
Extend ScriptにComputer Visionを導入する - 手抜きLab＠DTPの現場
細かく説明すると、OpenCVを利用したExternal Objectを使った、Extend Script上でのFace Trackingテストの結果。というのがこの一連のテストの詳細です。 OpenCVというのは世界中の研究者がよってたかって開発しているライブラリで、画像認識の世界ではそれはそれはとてもポピュラーなものです。あんなカメラやあんなスマホで顔を認識させているフレームワークの基本となっているものです。 先日のフレームワークはこのライブラリをExtend Scriptから呼び出せるExternal Objectとして実装したものでした。長々と書き連ねていますが、それ程ややこしい事ではございません。要は「Adobeの各種アプリケーションで人間の顔を認識して、その情報を基に編集を自動化出来たら便利じゃね？？？」ってことです。 しかしながら、このフレームワーク自体はお約束に従って検出作
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
