OpenCVでアニメ顔検出をやってみた - kivantium活動日記
やったこと 顔などの特定の物体がどこにあるかを認識するときにはカスケード分類器というものをつかいます（物体検出 — opencv v2.1 documentation）。ここではOpenCVによるアニメ顔検出ならlbpcascade_animeface.xmlで公開されているアニメ顔検出器を使っています。 #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; void detectAndDisplay(Mat image); CascadeClassifier face_cascade; int main(void){ //カスケードのロード face_cascade.load("lbpcascade_animeface.xml"); Mat image; image = imread("face.jp
ご注文は機械学習ですか？ - kivantium活動日記
先日書いたOpenCVでアニメ顔検出をやってみた - kivantium活動日記の続編です。アニメ顔を検出するところまではうまくいったので、今度はキャラの分類をやってみようと思います。環境はUbuntu 14.10です。 ひと目で、尋常でない検出器だと見抜いたよ まずは分類に使う学習用データを用意します。投稿から半年以上経つのにまだランキング上位に残っている驚異の動画ご注文はうさぎですか？ 第1羽「ひと目で、尋常でないもふもふだと見抜いたよ」 アニメ/動画 - ニコニコ動画を使います。 動画のダウンロード Ubuntuならaptで入れられるnicovideo-dlというツールを使います。 sudo apt-get install nicovideo-dl nicovideo-dl www.nicovideo.jp/watch/1397552685その後avidemuxでOP部分だけの動画を
二次元絵の顔を検出する - Qiita
概要です。 ScalaでOpenCVを使って画像処理 http://t.co/dn1jvLDstM これを参考にClojureからOpenCVを、誰かがやってくれると思う — 島風/天江衣分類器作成マン (@AntiBayesian) April 8, 2014 上の記事の流れを全く無視して、二次元絵の顔の検出をします。 試した環境です。 Mac OSX 10.11.6 OpenCV 3.2.0 Clojure 1.8.0 Java 1.8.0_121 準備 インストールの様子です。 # Homebrew $ ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.github.com/Homebrew/homebrew/go/install)" $ brew update # Leiningen $ brew install leiningen # OpenCV $ brew
Face Recognition with OpenCV — OpenCV 2.4.13.7 documentation
Introduction¶ OpenCV (Open Source Computer Vision) is a popular computer vision library started by Intel in 1999. The cross-platform library sets its focus on real-time image processing and includes patent-free implementations of the latest computer vision algorithms. In 2008 Willow Garage took over support and OpenCV 2.3.1 now comes with a programming interface to C, C++, Python and Android. Open
JavaScriptの顔認識ライブラリをチューニングしたら実用レベルになったという話 (Kanasansoft Web Lab.)
ただ、WebRTCで顔認識させようとすると遅くてしかたがなかった。 最初は速いこともあるが、10回ぐらい認識をさせるとすぐに遅くなる。 とりあえず、デモ。 そこで、チューニングをしてみることにした。 まず、JavaScriptの定番の高速化を試してみた。 例えば、正の数で使える「Math.floor(x)」を「(x | 0)」に、整数で使える「x * Math.pow(2, y)」を「x << y」にする等。 これで、10~30%高速化できた。 次に、遅くなっている部分を調べたら、Web Workersで分散するための仕組みが遅くなる原因だとわかった。 これは、Web Workersを使わない場合にも影響が出ていた。 じゃあ、Web Workersを使えば速くなるのかといえばその逆で、20倍遅くなっていた。 詳しくは調べてないけど、多分Workerスレッドに処理データを渡す時にJSON化が
OpenCVで学ぶ画像認識 記事一覧 | gihyo.jp
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http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_objdetect/py_face_detection/py_face_detection.html
GitHub - tuiko/animfdetect: animfdetect