マルチコアCPU/GPU/FPGAを用いた高速化技術のグローバルリーダーである株式会社フィックスターズ（東証1部: 3687、代表取締役社長 CEO: 三木 聡）は、同社が開発した視差計算のオープンソースソフトウェア（OSS）「libSGM」が、コンピュータビジョン向けOSSライブラリ「OpenCV」に正式実装されたことをお知らせします。ステレオカメラの画像から視差計算をするlibSGMは、複雑化・高度化する自動運転システムの前方注視能力の向上など様々な用途に活用が期待されています。推定1800万ダウンロードを超えるOpenCVに採用されたことで、コミュニティを通じて世界中のデベロッパーにlibSGMを活用いただきやすくなりました。 OpenCV（https://opencv.org/）にフィックスターズのlibSGMが実装された libSGMとOpenCV libSGMは、Semi-Gl
<video id="player" controls playsinline muted autoplay></video> <script> const player = document.getElementById('player'); const constraints = { video: true, }; navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints) .then((stream) => { player.srcObject = stream; }); </script> <!DOCTYPE html> <html> <body> <video id="player" controls playsinline muted autoplay></video> <button id="capture">Capture</butto
OpenCVでQRコードを複数同時検出する方法 [detectAndDecodeMulti] - OPTiM TECH BLOG
OPTiM TECH BLOG Advent Calendar 2020 12/15 の記事です。 R&Dの加藤です。最近のマイブームは市場で魚を買う事です。（切り落としやテールですが）マグロも数百円で買えます。 今回は、タイトルにもある通り、OpenCVでQRコードを複数同時検出する方法をコードや動画を交えて紹介します。 前置き 覚えている方も多いかもしれませんが、MLKitの紹介をした時に以下のように説明しました。 OpenCVのQRコード検出のみ現状でマルチ検出に対応していません。 しかし、マルチ検出のプルリクエストが出ているので、気長に待ちましょう。 実はOpenCV 4.3からQRコード*1の複数同時検出に対応ました*2！ という事で、OpenCV 4.3以降であれば簡単にQRコードの複数同時検出が可能になりました。 今までは複数のQRコードがある場合にどちらも検出できなかった（
![OpenCVでQRコードを複数同時検出する方法 [detectAndDecodeMulti] - OPTiM TECH BLOG](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7714eb35a557b90d74f788fa9edbc5ce06a88544/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fo%2Foptim-tech%2F20201208%2F20201208145043.png)
[OpenCV] Pytorchの手書き数字（MNIST）分類モデルをOpenCVから利用してみました | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Pytorch入門ということで、MNIST（手書き数字のデータセット）から作成したモデルを使用して、OpenCVでWebカメラの動画を推論にかけてみました。 使用したモデルのコードは、Githubで公開されている、Pytorchの公式サンプルコードです。 https://github.com/pytorch/examples/blob/master/mnist/main.py 最初に動作しているようすです。 推論の対象となっているのは、画面の中央だけで、別ウインドウに表示されている部分です。 2 モデル 公開されているサンプルコードは、以下のようになっています。 (1) データセット データセットは、torchvisionによって、MNISTが利用されています。 取得時に、transformsによる変換を行って、訓練用とテスト用のデータロー
![[OpenCV] Pytorchの手書き数字（MNIST）分類モデルをOpenCVから利用してみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4339c888bf60e2c185a32451708e331b9d3ff47f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F07%2Fopencv_logo.png){kind=logo}
【2020年版】NVIDIA Jetson Nano、Jetson Xavier NXの便利スクリプト (Jetsonの面倒な初期設定やミドルウェアのインストールを bashスクリプトの実行だけで簡単にできます)
・2020/06/27 【2020年】Jetson Xavier NX 開発者キットが安かったので衝動買いした件、標準販売価格５万円が４万４千円！ 【ザビエル元年】Jetson Xavier NX 開発者キットを最安値で購入で、しかも国内在庫で注文から翌日で到着、ザビエル開封レビュー ・2019/03/20 NVIDIA Jetson Nano 開発者キットを買ってみた。メモリ容量 4GB LPDDR4 RAM Jetson Nanoで TensorFlow PyTorch Caffe/Caffe2 Keras MXNet等を GPUパワーで超高速で動かす！ ● Jetson Nano、Jetson Xavier NXの便利スクリプト 対応環境 Jetson Nano Jetson Xavier NX 2021/02 JetPack 4.5.1 PR Production Release
はじめにこの記事は春の入門ブログ連載20236日目です。 新卒未経験でIT業界に飛び込んではや一年。だんだんと普段使うJavaに関しては余裕が出てきたところで他の言語にも手を出そうと思い、以前から気になっていた画像処理にチャレンジしました。 普段はコーディングしてもテストがうまくいく or いかないのどちらかでしか成果物を見ることができなかったので、視覚的に動いてる！ を感じてみたく、新宿の紀伊國屋で分かりやすそうな書籍を買い、いろいろ試したので同じように画像処理にちょっと興味があるような人に読んでいてもらたらうれしいです（入門編ということでセットアップなどに具体的に触れるよりも、いじっていみた面白さを伝える方に寄せています） 参考書籍：実践 OpenCV 4 for Python 画像映像情報処理と機械学習 実際にPythonで画像処理を体験した感想「めっちゃ簡単なのにめっちゃ楽しいじゃ
OpenCVを使えば、次のように画像を切り抜くことが可能です。 一般的には、台形補正・射影変換（透視変換）とも言われます。 個人的には、台形補正という表現がわかりやすいと思います。 以下では、台形補正で呼び名を統一します。 この記事では、OpenCVによる台形補正のやり方を解説しています。 本記事の内容 OpenCVで台形補正を行うための環境【サンプルコード】OpenCVによる台形補正実例で比率調整を行う それでは、上記に沿って解説していきます。 OpenCVで台形補正を行うための環境 この記事では、PythonでOpenCVを利用しています。 そして、OpenCVのインストールに関しては、次の記事を参考にしてください。
じゅん@4/19XRミーティング北海道エリアのお世話 10/22💉5 @jun_mh4g 8か月ぶりのMediapipe活用ハンズオンかな('ω') あんまり分かってないのでまた勉強する('ω')// AI x OpenCV x WebXR: Selfie Segmentationを使ってみよう xr-fukuoka.connpass.com/event/223467/ #AR_Fukuoka 2021-08-29 19:01:11
動画から静止画を切り出してみました - Qiita
＜経緯＞ 機械学習の教師データを作成するためにアノテーションを行う必要ができました。 そのために静止画が大量に必要になり、動画から静止画を切り出すことにしました。 はじめは動画から静止画を抽出するツールを使用して手作業で行っていましたが、 その作業が面倒であったので、自動化することにしました。 ＜手順＞ opeCVのインストール 動画の読み込み 単位フレーム毎に静止画を切り出す 静止画サイズを再調整する opeCVのインストール 今回はwindows+anacondaで行いましたので、anacondaプロンプトで C:Users\user\conda install -c conda-forge opencv コマンドでインストールできました。 基本的には全自動でできますが、時間は２時間程度かかりました。 実際に動かすために少しだけPythonでの記述が必要です。 ＜コード＞ ラプラシアン
輪郭から四角形を検出 - Qiita
OpenCVで輪郭を取得することはできますが、円などハフ変換の記事は インターネット上にたくさんありますが、四角形を検出するところまでの記事が ネット上では少なかったので書いて見ようかと思いました。 自分のブログでもCannyでエッジを取得して判定する記事を書きましたが 二値化処理が少し複雑で、エッセンスの部分が分かりにくかったため、 さらにシンプルなものを掲載しようかと思います。 処理の流れ プログラムはPythonとOpenCVを使います。 画像を読み込む 画像のグレイスケール・二値化 輪郭を取得 輪郭の近似 近似条件の近似カーブ最大距離を輪郭長の0.02とする（0.02は任意) 近似処理にはcv2.approxPolyDP()を使用します。 各オブジェクトの輪郭四角判定 1. 角が４つある 2. 面積値が条件以上ある 3. 凸形状である isContourConvex()を使用する
Python, OpenCVを使って画像にモザイク処理を行う。 画像全体にモザイク処理 画像の一部をモザイク処理 顔検出して顔部分にモザイク処理 徐々にモザイクがかかるGIFアニメ作成 についてサンプルコードとともに説明する。 画像全体にモザイク処理 モザイク処理といっても複雑なアルゴリズムは必要なく、画像を一旦縮小してから拡大して元のサイズに戻すだけでOK。 以下のように実現できる。 import cv2 src = cv2.imread('data/src/lena.jpg') def mosaic(src, ratio=0.1): small = cv2.resize(src, None, fx=ratio, fy=ratio, interpolation=cv2.INTER_NEAREST) return cv2.resize(small, src.shape[:2][::-1],
UnityでOpenCVを使いたい場合には「OpenCV for Unity」と「OpenCV plus Unity」の２種類のアセットがあります。OpenCV for Unityは有償（$104）でメンテナンスもこまめに行われている一方、APIが独特でpythonやC++のOpenCVに慣れている人には少し使いにくいイメージです。 一方、OpenCV plus Unityは オープンソースのOpenCVSharpをUnity用にカスタムした無償のアセットです。APIの形式も他言語のものと似ていて比較的使いやすいため、この記事ではOpenCV plus Unityを使ったサンプルを紹介します。 ここで紹介するOpenCVのサンプルは以下のとおりです。 下準備 画像の読み込み グレースケール化 画像を2値化する 画像から輪郭検出する 画像を射影変換する 座標の射影変換 ガウシアンブラーでぼか
PythonのOpenCVでは画像をNumPy配列ndarrayとして扱う。NumPyの機能を使うと、2つの画像が完全一致しているか判定したり、差分画像を生成して保存したりできる。 ここでは以下の内容について説明する。 画像が完全に一致しているか判定 差分画像を算出し保存 差分の絶対値 差分0を128とする 差分を二値化 差分が生じている座標を取得 以下のサンプルコードではOpenCVで画像ファイルを読み書きしているが、画像の比較処理自体にはOpenCVの機能は使わない。 画像をNumPy配列ndarrayとして読み込めればOpenCVは必要なく、例えば、Pillowを使うことも可能。以下の記事を参照。ndarrayの処理例なども紹介している。 関連記事: Python, NumPyで画像処理（読み込み、演算、保存） なお、ここでは画素（ピクセル）ごとの単純な差分を考える。圧縮画像などの画
仕事でRaspberryPiにOpenCVを使う機会があったのですが、OpenCV公式ページの情報だけではインストールできず、信頼できる情報を見つけるのに苦労したため情報共有したいと思います。 記事の流れ 1.インストールの方法は大きく分けて2通り -非公式のビルド済パッケージ（opencv-python）をインストール -RaspberryPi上で公式のOpenCVをビルドする 2.OpenCVの動作確認 -importできるかどうかを確認 -カメラ読み込みサンプルプログラムによる動作確認 3.OpenCVのライセンスについて -OpenCVは、BCDライセンス -contribモジュールには商用利用できないものが含まれる 環境 ・RaspberryPi4（OS:Raspbian Buster with desktop）に環境構築します。 ・PythonでOpenCVを使うことを前提とし
OpenCVのAdvent Calenderです！ 気楽な投稿をかなりゆる～く、お待ちしております。 OpenCVに関わるならば、自由です。DeepでもLightでもなんでも。 URL https://opencv.org/ https://github.com/opencv/opencv 過去のOpenCV Advent Calendar OpenCV Advent Calendar 2020 OpenCV Advent Calendar 2018 OpenCV Advent Calendar 2017 OpenCV Advent Calendar 2016 OpenCV Advent Calendar 2015 edit_calendarHow to join the calendarYou can join the calendar by selecting an available
これはなに やっとApple SiliconなMacBookが届いたんですが、環境構築の為にいろんな記事を繋ぎ合わせて解釈する必要があったので、備忘録としてまとめます。
領域(輪郭)の属性情報 — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation
領域(輪郭)の属性情報¶ ここでは物体の特徴を表す時によく使われる輪郭の属性情報(ソリディティ, 等価直径, マスク画像，平均値など)について学びます． より詳細な情報については Matlab regionprops documentation を参照してください． (NB : 重心，面積，周囲長なども輪郭の属性情報ですが，前のチュートリアルで既に扱いました)
こんにちは。先端技術部、エバンジェリストの黒住です。（2020年10月に、グローバルイノベーションセンターから先端技術部に部署異動しました） 皆さまは、オープンソースのプロジェクトを自分でビルドする機会はあるでしょうか？ 私の場合は、独自環境に合わせてカスタマイズしたり、最新環境に対応させるために、独自にオープンソースプロジェクトをビルドする機会がよくあります。 ビルドや動作が保証されている環境ならまだしも、保証の無い最新環境でビルドする場合、1回でビルドが成功する確率は極めて低くなります。そのため、ビルドしてはエラー箇所を修正し、再びビルドしてエラー箇所を修正…という作業を、何回、何十回と繰り返すことも珍しくありません。 そのため、ビルド時間は短いほど良いのですが、実際のオープンソースプロジェクトはビルドに数十分から数時間を要するものもよく見られます。数時間待った上に、ビルドエラーが出る
【Raspberry Pi】ストリーミング配信した映像をOpenCVで受け取る - おもちゃラボ
この記事ではRaspberry Piに接続したカメラの映像をストリーミング配信して、その映像をMacやPCで受け取る方法を紹介します。 Raspberry Piからのストリーミング映像はブラウザでも受け取れますが、ここではOpenCVで受け取る方法も合わせて紹介します。 Raspberry Piでストリーミング配信する Raspberry Piに接続したカメラからストリーミング配信するにはmjpg-streamerを使用します。mjpg-streamerのインストール方法は次の記事のとおりです。 qiita.com インストールのコマンドだけこちらにまとめておきます。 $ sudo apt-get install -y cmake libv4l-dev libjpeg-dev imagemagick $ git clone https://github.com/jacksonliam/mj
この記事で行うこと こちらの写真に写っている自動車までの距離を推定します！スマホの広角レンズで撮っていますのでカメラキャリブレーション(OpenCV)をして写真の歪みをとった上で距離推定をします。写真上の車の大きさを調べるために物体検出(yolov5)も行います。この写真は自動車から5m離れたところから僕が撮影しました。距離推定後に5mと推定できたか推定精度の確認をしたいと思います。 対象物とカメラの情報を事前準備 下記の情報を事前に準備しておきましょう！ イメージセンサーって何？？ってなる人も多いかもしれません。イメージセンサーとは、アナログカメラで言うとフィルム部分のことです。今回のカメラで言うと、縦3mm×横4mmのイメージセンサーを使っていて、その中に800万画素分の微小な半導体センサーが付いた四角い板になります。 イメージセンサーはこんな感じのモノです。 距離推定の原理_ピンホー
OpenCVのFPGAハードウェア化 KRIAで行うOpenCVの高速化(Vitis2022.1版） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? FPGAでOpcnCVのハードウェア化 画像ライブラリーとして、人気の高い、OpenCV C言語でもPythonでも簡単に使えることが大きな特徴です。 このOpenCVをもっと高速化できないのか？ その答えの一つが、FPGAを使って、OpenCVをハードウェア化する方法です。 今回は、2021年に登場した、新FPGAボード KRIA AIスターターキットを使って、 OpenCVのハードウェア化を試したいと思います。 ザイリンクスの新FPGAボードKRIA登場。 2021年になりますが、ザイリンクスから新FPGAボート「KRIA」が登場し
まずはじめに LGTM 乞食なのでよろしくお願いします¥ この記事の目的 なんか顔認証のシステム作りたいなーと思い、OpenCVの基礎的な勉強から始めてます。 OpenCVでは、顔・目などを検出できるカスケード識別器の学習済みファイルを事前に用意されています。 学習済みファイルは下記リンク先からダウンロードできます。 今回は顔検出のために「haarcascade_frontalface_default.xml」を使ってみます。 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 以下も用意されてるのでまとめてgit cloneしましょう。 カスケード型の識別器のファイル ファイル名 対象物体
この記事はOpenCV Advent Calendar 2020の23日目の記事です。 他の記事は目次にまとめられています。 はじめに https://www.kickstarter.com/projects/opencv/opencv-ai-kitでOpenCV AI KitのPre-orderが始まりました（現在はkickstarterだけでなく、https://store.opencv.ai/からもPre-orderできるようになっているようです）。この記事を読んでいる方でPre-order済で到着を心待ちにしている方も多いのではないでしょうか？完全に余談ですが筆者はOpenCV Tシャツも勢いで注文してしまいました。 これから一家に一台（？）となるかもしれないOpenCV AI Kitに関して、web上にある公開情報を調べてみたのでこの記事で情報共有しようと思います。 OpenCV
カフェチームの山本です。 前回の記事では、クラウド上で動画を処理するために、エッジデバイスから動画ファイルを送信する方法として、Pythonのプログラムを実装しました。（ここでは、予め動画ファイルが作成されていることが前提となっていました） 【Kinesis Video Streams】Pythonで動画ファイルを送信する 今回は、カメラで撮影した映像をすぐに送信するケースを考えます。送信する動画ファイルを作成するまでの時間（遅延）を短縮するために、撮影した画像をリアルタイムにエンコードする方法を調べました。この記事では、FFmpegを使用する方法を記載します。 実装したコード 早速結論ですが、以下のようなコードを実装することで、リアルタイムにエンコードできました。 video_writer.py from enum import Enum def video_filepath(devic
今ではディープラーニングに関する技術が向上し、画像や動画の処理は容易にできるようになりましたよね。こちらについてはPythonのライブラリによって開発されていることが多いですが、中でもOpenCV4は機能面が充実しており広く利用されています。 OpenCV4は、無料で使用ができるだけでなく学術利用や商用利用も可能です。そのため、画像処理やディープラーニングを行う際によく利用されています。 OpenCV4を自在に扱えるようになれば、手軽に画像認識ができるので、AI（人工知能）を利用した監視カメラやロボットなどの開発に生かせるでしょう。画像認識について興味がある人や将来そういったようなソフトウェア開発に携わりたい人は、無料で高品質な開発環境を獲得できるのでOpenCV4を利用するのがおすすめです。 この記事では新しく発行された書籍から、OpenCV4を学ぶ際に定番となっている一冊まで詳しく網羅
Python+OpenCVでHaar Cascade識別器（分類器）を実装し、画像から顔検出、アニメ顔検出、顔にモザイク処理する方法をソースコード付きで解説します。
この記事はOpenCV Advent Calendar 2021の 24 日目の記事です。文体は真面目ですが、内容はゆるふわにいきます。ふわふわ～。 はじめに OpenCV の Python bindings は便利ですよね。特に Jupyter notebook と組み合わせて処理結果を見ながら画像処理を組み立てて行ったりとかが簡単に出来ます。一方で C++ での OpenCV 開発の場合はどうでしょうか？ 結果を一々 imwrite してたりしませんか？ Windows で Visual Studio を使っている場合は、この記事で紹介する Visual Studio の Image Watch プラグインを使えばそんなことしなくても画像を見ながらデバッグが出来ます。 Image Watch plugin のインストール Visual Studio Marketplace で "ima
この記事で紹介している新しい顔検出がOpenCV 4.8.0からアップデートされYuNet v2（202303）になります。 APIに変更は無いのでソースコードは修正の必要は無く、モデルを差し替えるだけでそのまま利用できると思います。ただし、各種閾値などのパラメーターは調整が必要になる可能性があります。 詳しくは該当のPull Requestを参照してください。 https://github.com/opencv/opencv/pull/23020 https://github.com/opencv/opencv_extra/pull/1038 この記事はOpenCV Advent Calendar 2021の3日目の記事です。 新しい顔検出/顔認識のAPI OpenCVでは従来からHaar-like特徴量を用いたカスケード型分類器による顔検出やResNet10ベースのSSDモデル（Ope
2022年4月30日紙版発売 2022年4月8日電子版発売 吉村康弘，杉浦司，五木田和也 著 B5変形判／312ページ 定価3,740円（本体3,400円＋税10%） ISBN 978-4-297-12775-6 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 OpenCVはコンピュータビジョン分野でもっとも利用されているオープンソースフレームワークです。近年の人工知能ブームに呼応する形で機械学習やディープラーニングAPIが強化され，物体の名称と位置を認識するオブジェクト検出（Object Detection）といったタスクも容易に扱えるようにな
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OpenCV 入門 (10) - 色の抽出｜npaka
OpenCVで任意の色を抽出する処理についてまとめました。 ・Python 3.7 ・OpenCV 4.5 前回 1. HSV「HSV」は、色相(Hue)、彩度(Saturation)、明度(Value)の3つの成分からなる色空間です。 ・色相 (H) : 色の種類（赤青緑など） ・彩度 (S) : 色の鮮やかさ。 ・明度 (V) : 色の明るさ。照明条件が変わっても色相にあまり変化が及ばないため、WEBカメラや写真から任意の色を抽出する際によく利用されます。 2. HSVの値の範囲お絵描きソフト（PhotoShopなど）なHSV値の範囲と、OpenCVのHSV値の範囲は異なります。お絵描きソフトの色相は0〜360°ですが、OpenCV（cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL）では0〜255になります。 ・色相 : 0〜360° (赤 0〜255 赤 ※ループ) ・彩度 : 0%〜1
Dear PyGuiとOpenCVを組み合わせて動画再生アプリを作成してみる - Elsaの技術日記(徒然なるままに)
前回はDear PyGuiというpython用のGUIライブラリについてご紹介しました。 elsammit-beginnerblg.hatenablog.com 今回はこちらのDear PyGuiとOpenCVを組み合わせて動画再生アプリを作成してみたいと思います。 ■Dear PyGui上で動画を表示してみる ■動画再生アプリのご紹介 ■最後に ■参考 ■Dear PyGui上で動画を表示してみる では早速Dear PyGuiとOpenCVを組み合わせて動画表示方法についてまとめていきます。 まずはコードを載せます。 import dearpygui.dearpygui as dpg import numpy as np import cv2 import time dpg.create_context() dpg.create_viewport(max_width=550, max_h
OpenCVの描画機能 — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation
OpenCVを使って色々な幾何学的形状を持つオブジェクトを描画する方法を学びます 以下の関数の使い方を学びます: cv2.line(), cv2.circle() , cv2.rectangle(), cv2.ellipse(), cv2.putText() etc. img : オブジェクトを描画する画像 color : オブジェクトの色．BGRで指定する場合はtupleとして指定する，例えば青であれば (255,0,0) ．グレースケールで指定する場合は単にスカラー値を指定する． thickness : 線や円などの太さ． 閉じている図形(例えば円)に対して -1 が指定された場合，そのオブジェクトは塗りつぶされる． デフォルト値は1 lineType : 線のタイプ， 8連結，アンチーエイリアス等．デフォルトは8連結． cv2.LINE_AA を指定すると曲線の描画に適したアンチーエ
はじめに 前職で産業機械に使用する画像処理の設定などを作っていたこともあり、サイゼリヤの間違い探しのアルゴリズムに気になった部分があったので、手を出してみました。 今回のお題 さすがに同じものを使うのは芸がないので、今回は下記の画像で間違い探しを行います。 Copyright Saizeriya Co,. Ltd All rights reserved. ここからは間違い探しの答えの情報が乗っています。 もしネタバレが嫌であれば、サイゼリヤのホームページからチャレンジしてみてください。 変更点…を実装する前に 前提の確認 まず、サイゼリヤの間違い探しについて確認しましょう。 サイゼリヤの間違い探しで注視すべきは次の2点です。 通常は印刷されているメニューを使う 色の違いも答えに含まれる 1は、画像ファイルは解像度を印刷用からディスプレイ用に変換している可能性が高いことを意味しています。 そ
####はじめに PysimpleGUIを使った画像処理表示のデモを作成したので、覚えとして記載します。 ####作成したデモ （1）OpenCVでカメラから画像を受け取りリアルタイムで、ヒストグラムを表示するプログラム 参考： PysimpleGUIを用いたOpenCVのカメラ画像表示 （2）OpenCVで静止画を読み込み、閾値を設定するプログラム 参考： PySimpleGUIで画像処理ビューアーを作る [PythonでUSBカメラの映像を取り込み、ヒストグラム（RGB）をリアルタイムに表示する方法](PythonでUSBカメラの映像を取り込み、ヒストグラム（RGB）をリアルタイムに表示する方法 – Tomoblog (tomomai.com)) [PythonでGUI画面を作る方法::PySimpleGUIでグリッド表示機能のついたキャプチャ画面を作る](PythonでGUI画面を作
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事はOpenCV Advent Calendar 2022の12月33日の記事です。 TL;DR OpenCV 4.7.0が12/29にリリースされました、ということで、そのご紹介。 はじめに 自己紹介 どこにでもいる画像処理エンジニアでした！2023年はどうなるか分かりません!! ChangeLogの場所 OpenCVのChangeLogは、wikiで管理されている。 この修正内容のサマリーをざっくりと読み解いていきたい。こんな対応を入れたんだ、へー、というレベルで。 個人的気になったポイント SPNGライブラリ対応！libpn
概要 OpenCV の cv2.distanceTransform() で距離変換を行う方法について解説します。 画像における距離の定義 2 つの画素を $(x_1, y_1), (x_2, y_2)$ としたとき、距離関数には次の種類があります。 $L^\infty$ ノルム: $\max(|x_1 – x_2|, |y_1 – y_2|)$ $L1$ ノルム (マンハッタン距離): $|x_1 – x_2| + |y_1 – y_2|$ $L2$ ノルム (ユークリッド距離): $\sqrt{(x_1 – x_2)^2 + (y_1 – y_2)^2}$ 画像における距離 距離変換 (distance transform) とは、2 値画像を入力として、各画素から最も近い画素値 0 までの距離を計算し、距離マップ (distance map) を作成する処理です。 距離変換 cv2.d
この記事で、OpenCVで直線検出・矩形検出する方法を解説しています。 ただし、OpenCVだけには頼りません。 助っ人を用意しています。 その助っ人は、Pylsdです。 Pylsdを利用することで、余計なパラメータ調整とはサヨナラできます。 本記事の内容 Pylsdとは？LSDで直線検出・矩形検出する環境LSDで直線検出・矩形検出を行う【結論】Pylsdを直線検出・矩形検出では使うべき それでは、上記に沿って解説していきます。 Pylsdとは？ 主役となるのは、Pylsdです。 このPylsdでは、LSD (Line Segment Detector)というアルゴリズムを採用しています。 通常OpenCVで直線検出をやろうとすれば、ハフ変換が出てきます。 このハフ変換を使いこなすのは、また大変なのです。 パラメータ調整を画像毎に行う必要があります。 正直、素人では使いこなせません。 LS
概要 プロジェクトでポストイットを判別したいという話があり、それを実現するためにOpenCVに手を出してみました。使う上での備忘録をメモしていきます。 なお、今回紹介する内容はおもちゃラボさんの以下の記事を、OpenCV for Unityに置き換えて実装しなおしたものになります。その過程でいくつかの違いがあったのでそれを主にメモしています。 nn-hokuson.hatenablog.com 今回記載した内容はGitHubにアップしてあります。（ただしOpenCV for Unityは当然含まれていないので、実際に動かす場合はご自身でご購入ください） github.com 概要 OpenCV for Unityとは 単語・機能 CvType Matクラス OpenCVForUnity.UnityUtils OpenCVForUnity.ImgprocModule 2x2行列を作る 画像（
Be one of the first to get an OAK-1 module, at a $100 discount off MSRP! All OAK hardware pledges come with a high-quality 0.5 meter USB-C cable and a limited-edition sticker. Note: Shipping, duty and VAT will be collected separately post-campaign. Your pledge is not tax deductible. Includes: OAK-1 Exclusive Sticker Less
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フィックスターズ、独自開発した画像情報ソフトウェアがOpenCVに正式実装
OpenCV.jsとWebカメラ画像表示 - Qiita
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OpenCVによる台形補正・射影変換を解説【Python】
AI x OpenCV x WebAR: Selfie Segmentationを使ってみよう
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M1 Mac (Big Sur 11.2) でNode.js, Python3 開発環境を用意する
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