iOS / OpenCV 3.0 で画像の特徴点を検出する（AKAZE, SIFT, SURF, ORB） - その後のその後
局所特徴量とは / SIFT, SURF 特徴量 このスライドが超わかりやすかったです。 画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量 from takaya imai で、SIFT (Scale-invariant feature transform)、SURF (Speed-Upped Robust Feature) というのは、拡大縮小・回転・照明変化に強いロバストな特徴量、としてよく知られているようです。 SURF の方が軽量で、その代わり認識精度は SIFT の方が良い、とのこと。 特徴量の用途 複数写真からのパノラマ写真合成 （上に載せたスライドより） AR のマーカー認識 下記画像はARのマーカー認識とは違いますが、そういう使い方ができそうだ、ということは汲んでいただけるかと。。 （http://docs.opencv.org/3.0-rc1/d7/dff/tutorial_fe
ScalaでOpenCVを使って画像処理 – Rest Term
でインストールできます。簡単ですけどcmakeのオプションを自由にいじれないのでオススメできないかも。 sbt(Simple Build Tool) sbt(Simple Build Tool)はScala/Java用のビルドツール。ライブラリの依存関係を自動で解決してくれるし、Scalaで書かれたDSLを使ってビルド設定を簡潔に記述できます。今回はEclipseのようなIDEは使わずにemacs + sbtでストレスなく開発ができました。 参考: 始める sbt OpenCVのインストールに成功したら、ライブラリファイル(opencv-244.jar, libopencv_java244.so)をsbtプロジェクトのlibディレクトリにコピーしておきます。sbtが自動でクラスパスを追加してくれます。 Hello OpenCV in Scala Javadocを参考にしながら進めます。 *
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