風景から歩行者を消す手軽な方法 | 配電盤
固定したカメラで撮った動画で、画素ごとに時間について平均を取れば、（適当な速度で）動くものを消せます。Mathematicaだとこんな感じです。（参照：フリーソフトウェアを使う方法） Export["result.jpg", Image[Mean[Map[ImageData, Import["movie.mov", "ImageList"]]]]] おまけ：フレームの平均を計算していく過程（最初の5秒を30秒で） 詳細：風景から歩行者が消えていく様子（リアルタイム版） 追記：画質的には平均ではなく中央値や最頻値を使った方がいいかもしれませんが、「手軽」ではなくなります。「平均でもできるんだ」という「手軽」さの実例だと理解していただければと思います。 中央値：MeanをMedianに置き換えるだけで試せますが、計算時間・消費メモリともに増大します。平均なら約90秒で終わるこの動画（1280x
Visual Wordsを用いた類似画像検索 - 人工知能に関する断創録
類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3） 3日で作る高速特定物体認識システム（2009/10/18） に続くOpenCVプロジェクト第三弾です。今回は、上の二つをふまえてカラーヒストグラムではなく、局所特徴量（SIFTやSURF）を用いた類似画像検索を試してみます。局所特徴量はグレースケール画像から抽出するため、カラーヒストグラムと違って色は見ていません。画像の模様（テクスチャ）で類似性を判定します。 実験環境は、Windows 7、MinGW C++コンパイラ、OpenCV2.0、Python 2.5です。EclipseでMinGWを使う方法はEclipseでOpenCV（2009/10/16）を参照してください。Visual C++にはないディレクトリスキャン関数を一部使っているのでVisual C++を使う場合は、少しだけ修正が必要です。 Bag-of-Visual Wor
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