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opencvに関するWeintraubのブックマーク (7)

  • 画像や写真に写る物体までの距離推定と精度検証 Python | みやしんのプログラミングスキル通信

    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

    画像や写真に写る物体までの距離推定と精度検証 Python | みやしんのプログラミングスキル通信
  • 技能実習生に対する聴取票PDFをOpenCVで加工する - 藤 遥のブログ

    要約 技能実習生に対する聴取票PDFOpenCVで画像解析して機械的に集計しようとしたが、前処理がすでに難しかった。 背景 政府が非公開としていた失踪した技能実習生に対する聴取票を野党の国会議員が書き写し、その全PDFが公開された。 失踪した技能実習生の聴取票の公開について - 立憲民主党 聴取票を手で書き写すのも大変な労力だが、手書きの聴取票を集計するのも大変な労力である。集計だけでも機械的にできれば、社会的にも意義があろう。 そこで、OpenCV を用いて聴取票画像を集計する上で扱いやすい形に加工する試みをする。いわゆる前処理である。実装する過程で「画像処理しやすい画像」と「画像処理しにくい画像」があることがわかったので、そのことについても書く。 ななめにスキャンされた聴取票の画像をまっすぐにする サンプルとして No.04 の聴取票を扱う。 若干ななめにスキャンされているので、まっ

    技能実習生に対する聴取票PDFをOpenCVで加工する - 藤 遥のブログ
  • OpenCV4 for Raspberry Pi

    (追記:2019-04-15) 最新版は、ラズパイ3にOpenCV3/4を簡単に導入 を見てください。 (2018-11-22 JST 更新3) libopencv4_4.0.0-20181122.1_armhf.deb をビルドしました。(pkgconfigのみの変更) rpi01向けは..そのうちできました. (2018-11-22 JST 更新1) OpenCV 4のラズパイ向けパッケージです。 OpenCV 3はこちら: ラズパイ3にOpenCV3を簡単に導入 TL;DR OPENCV_DEB=libopencv4_4.0.0-20181122.1_armhf.deb # OPENCV_DEB=libopencv4_4.0.0+rpi01-20181122.1_armhf.deb # RaspberyPi Zero/1 向け curl -SL https://github.com/

    OpenCV4 for Raspberry Pi
  • 画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita

    画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ!と心躍らせて開いた画像処理の。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ?」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が

    画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
  • OpenCV + Google Cloud Vision API + Intel Edison で笑った瞬間を撮るカメラを作る - from scratch

    やりたいこと 最近娘が生まれて二ヶ月経過し、そろそろ笑ったりするようになりました。今回のテーマは娘が笑った瞬間を逃さずにカメラで撮影する事です。ちなみにこういう子どもをネタにして行うハック、僕はこれを『親バカハック』と呼んでます。 TL; DR Intel Edison でカメラをセット、一定のタイミングで撮影しつつ OpenCV で粗く笑顔認識させてから Google Cloud Vision API で表情解析 笑顔だと判定された画像を Slack で飛ばして画像をいつでも見れるようにする。 かわいい笑顔が撮れたので最高でした。 ハードウェアセットアップ Intel Edisonを手に入れたのでそれを使って作ります。Edison は Arduino 拡張ボードなら普通のUSB web camera 対応しているので、それをただぶっさして使います。 Intel Edison はSDカード

    OpenCV + Google Cloud Vision API + Intel Edison で笑った瞬間を撮るカメラを作る - from scratch
  • 機械学習はじめの一歩に役立つ記事のまとめ - Qiita

    機械学習」というワードになんとなく惹かれつつも、具体的にやりたいことがあるわけでもないので、手を動かすことなくただひたすら「いつかやる」ために解説記事やチュートリアル記事を集める日々を過ごしていたのですが、このままじゃイカン!と Machine Learning Advent Calendar に参加登録してみました。 が、やはり何もしないまま当日を迎えてしまったので、お茶濁しではありますが、せめて「機械学習ってどんな手法やライブラリがあって、どんな応用先があるのか?」というあたりをざっくり把握して最初に何をやるのか方向付けをするためにも、たまりにたまった機械学習系の記事をいったん整理してみようと思います。 機械学習の概要 特定のライブラリや手法の話ではなく、機械学習全般に関する解説。 機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks 冒頭に、 初めて機械学習を聞いた⼈人

    機械学習はじめの一歩に役立つ記事のまとめ - Qiita
  • ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 (モデル配布) – Rest Term

    ねこと画像処理。 (アイシャ – 池袋 ねころび) 前回のねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは画像の集め方について整理しました。今回はその集めた画像を使って検出用の学習モデル(分類器)を作成したいと思います。それにはいろいろと準備が必要です。 モデル(分類器)の配布についてはこのエントリーの後半で説明します。 アノテーションデータの収集 学習モデルを作る前にのどの部分を検出するかを決める必要がありますが、今回はの顔(頭)部分の検出を行おうと思います。そのためのアノテーションデータ作成補助ツールを作成したのでそれを使ってひたすらデータを集めます。僕一人の作業だと限界があったのですが、クラウドソーシングによりネット上の顔も知らない有志達の協力のおかげであっという間にデータが集まりました。 アノテーションデータ作成補助ツールの作成にあたっては以下のサイトを参考にさせてもらいま

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