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
iOS + Swift で OpenCV を使う - Qiita
環境 Mac OS X 10.11.4 Xcode 7.3 CocoaPodsの導入 CocoaPodsはiOS用のライブラリ管理ツール。 下記のコマンドで導入が完了する。 10分くらいかかった。 Rubyのバージョンが足りないと gem install が失敗することがある。 rbenv で ruby の環境を整える を参照してバージョンアップする。 pod setup もgitの設定によっては失敗するらしい。 下記を参照。 Cocoapodsの設定がうまくいかない時 OpenCVの導入 あらかじめ、OpenCVを利用するプロジェクトを作成しておく。 (今回はOpenCVTestという名前で作成) Xcodeを終了してからプロジェクトのルートディレクトリに移動して、
Swift + OpenCV - vaguely
前回作成したサンプルを、そのままSwiftに置き換えてみたメモ。 準備 とりあえずXcode6 Beta6をインストールしたところ、Xcode自体は起動するものの、なぜかSimulatorが起動せず、エラーに。 ネットで調べつつ色々試したものの、結局Macを再起動したら問題なく動作するようになりました。 プロジェクトの作成はObjective-Cと同じで、言語をSwiftにするだけです。 opencv2.frameworkも同じように追加します。 SwiftとObjective-Cの振り分け Storyboardを使ったUI部分や、UIImageを使用する部分はSwiftで記述することにします。 しかし、SwiftにはCやC++との互換性がないため、C++を使用するOpenCVを扱う部分はObjective-Cで記述します。 Swift Delegate、ViewControllerのファ
NtKinect: Kinect V2 C++ Programming with OpenCV on Windows10
iOSプログラミング with Swift 2 2016.06.20: created by SwiftでOpenCVを利用して顔認識する(AVFoundationの例) 「SwiftでCamera を使う(AVFoundation 経由)」 と 「SwiftでOpenCVを利用して顔認識する(もっとも単純な例)」 を組み合わせて、リアルタイムで顔認識をする Swift のプログラムを作成してみましょう。 OpenCV のiOS用バイナリ を用意します。今回は http://opencv.org/ で公開されている OpenCV for iOS から opencv2.framework.zip をダウンロードします。 学内からはこちらからが速くダウンロードできます。 展開して opencv2.framework フォルダを生成します。 Xcode を起動して "Create a new X
『SwiftでOpenCVを使ってみた』
1年以上ぶりですがまだ息してますよ、こんばんは。 転職しまして2014年の４月から東京で暮らしてます。そのせいかあまり暇もなくなりOpenCVjsなにそれ状態です。しかたねえので話題を変えて今回はAppleがくそ迷惑にも新言語Swiftを発表しやがったので、SwiftでOpenCV使えんの！？を検証しました。 結論から言うと出来ました。そんなわけでSwiftでOpenCVを使うまでを解説します。 アメブロに全然慣れないんでいつまで経っても見辛いブログですが勘弁してください。 xcode6のダウンロードやらは色んなサイトに載ってるので省きます。 xcode6を立ち上げていつも通りに新しいプロジェクトを立ち上げると特に変わったことない画面が開きます。いつも通りNextを押すといつも通りプロジェクト名とか聞かれますが、いつもと違って赤で囲ってるところがSwiftになってる！！！！！ ここでSwi
Xcode 7.0 + Swift2 でTesseract-OCR-iOSを使う（追記あり） - 今日も微速転進
過去記事のXcode 7対応版です。 ※実機で動かす場合の注意を末尾に追加。 a244.hateblo.jp cocoapods で環境構築。前提はXcode 7.0.1、Swift 2。 新規プロジェクトを作ることを前提にします。 Podfile の作成 注意点としては、 確実にXcodeを終了しておく デフォルトでインストールされているrubyを使う cocoapods 側はOS標準のrubyを使うことを推奨していたはずなので。 プロジェクトのルートフォルダへ移動し、Xcodeを終了させておく。 pod init Podfileを編集する。2行目、4行目のコメントを外す。platformのiosバージョンはサポート対象に合わせて変更。 Tesseract-OCR-iOSの安定板（4.0.0）ではうまくビルドできないので、開発版を用いる。 逆に言うと、Swift 1.2とXcode 6.
tesseract-ocr 3.04のインストール（macOS/OSX）※追記あり - 今日も微速転進
今日もtesseract-ocrネタです。当面はブログのネタに困らないように思われます。 [2015/08/28 追記] tesseract-ocr のRuby 用のラッパー（ruby-tesseract-ocr）はまだ3.04に対応していないようです。 Ruby経由でtesseract-ocrを使用している場合は、アップグレードしないほうが無難です。 もしくはGoogle Driveより3.03(rc)をダウンロードしてインストールするのが良いかと思います。下記と同じ要領でインストール可能。 Homebrewでも最新のtesseract-ocr 3.04 がインストールできるようになっています。 しかしながら、肝心のcombine_tessdataコマンドを始めとする言語データ（language data）を扱うコマンドがインストールされません。 そこで、MacOSX (Yosemite
Tesseract-OCR-iOSと言語データ（jpn.traineddata） - 今日も微速転進
[2015/08/25 20:37] タイトルを修正しました。 懲りずにtesseractネタです。まだまだ続きます。 今回はiOSアプリでtesseract-ocr を使うためのラッパーライブラリ、Tesseract-OCR-iOSについて。 github.com 導入（for Swift） GitHubにあるテンプレートプロジェクトを使うのも一つの方法ですが、CocoaPodsを利用して導入します。 もう8月下旬ですが、Xcode 6.3、Tesseract-OCR-iOSは4.0*1を前提にしてます。 事前準備として対象言語の言語データをダウンロードしておく必要があります（後述）。 Xcodeで新規プロジェクト作成 Xcodeを終了する ターミナルで作成したプロジェクトの存在するディレクトリへ Podfileを作成する（下記参照） ターミナルでpod installを実行 ”プロジェ
Tesseract-ocr における漢字の対応（収録）状況 - Qiita
オープンソースのOCRエンジン、tesseract-ocrの日本語用データ（tessdata/langdata）について。 残念ながら、日本語の漢字すべてに対応していないのは既知の事実（参考サイト）。リンク先の情報は2014年のバージョン3.02用のデータ。 要するに認識できないであろう漢字についての調査結果。 記事にする意味があるかについては深く考えないものとする。 調査対象について 調査対象はバージョン3.04用のデータについて調査。JISX0213の漢字リストはこちらより入手したものを使用。 jpn.trainddataをcombine_tessdataコマンドでjpn.traineddata展開する。 $ combine_tessdata -u jpn.traineddata tmp/jpn. Extracting tessdata components from jpn.trai
iOS で OCR - Intelligent Technology's Technical Blog
こんにちは。中山です。 今日は、OCR機能（光学文字認識機能。つまり、画像から文字を識別して、文字データとして取り出す機能）を、iOS アプリに組み込んでみたいと思います。 しかも無料で。 サンプルアプリ ソースファイルの入手 今回も実際に動くサンプルアプリを作ってみました。 サンプルアプリのソースファイルは、こちらから取得することができます。 サンプルアプリの実行 XCode でソースファイルを開いて、iPad のシミュレータなどでアプリを実行します。 このサンプルアプリは、iOS 7.0 以降の iPad をターゲットにしています。 アプリを起動するとすぐに、画面上に表示されている画像の文字解析が始まります。 以下のような文字を含む画像を解析して、 このような文字抽出結果が出力されます。 ソースファイル内の ViewController.m の10行目あたりを少し編集して、 // kI
【Swift】文字認識ライブラリ、TesseractOCR for iOSを試してみた - Qiita
TesseractOCR for iOSとは 画像から文字を認識してくれるライブラリです。 こんな感じ CocoaPodから利用できるのも美味しいです。 TesseractOCR for iOS https://cocoapods.org/?q=tess サンプルをgithubにあげましたので、参考にしてみてください。 https://github.com/ktanaka117/TesseractTestWithSwift 導入手順 1.プロジェクトファイルを作ってPodのインストール Podfileの中身はこんな感じです。 platform :ios, '7.0' pod 'TesseractOCRiOS', '~> 4.0.0' 2.言語データファイルをプロジェクトにimportする ここのリストから使用したい言語データファイルをダウンロードします。 https://code.goog
iOSで手軽に文字認識 | isana.net BLOG
Google Code で公開されている Tesseract OCR を用いて、手軽に文字認識(OCR)アプリを作ってみます。
CMSampleBufferをUIImageに変換する(Swift) - Qiita
この文書について 以下に書かれた内容をSwiftで書きなおしただけです。 - http://qiita.com/hkato193/items/c0327e4c56ccf1c15e7d やり方 CMSampleBuffer -> CVImageBufferRef -> CIImage -> CGImage -> UIImage という順序で変換していくとUIImageが得られます。 サンプルコード //CMSampleBufferをUIImageに変換する func UIImageFromCMSamleBuffer(buffer:CMSampleBuffer)-> UIImage { // サンプルバッファからピクセルバッファを取り出す let pixelBuffer:CVImageBufferRef = CMSampleBufferGetImageBuffer(buffer)! // ピク
iOS9からのシステムフォント San Francisco を理解する - Qiita
iOS9からシステムフォントがSan Franciscoに変更されました。 San FranciscoはApple純正のフォントで、OS X, iOS, watchOS, tvOSというAppleのデバイス上で動作するOSのためのフォントです。 UI & Compact San Franciscoフォントは2種類用意されています。 Apple公式のSan Franciscoのページを見ると以下のようなすみわけとなっていることがわかります。 San FranciscoとSan Francisco Compactの2種類です。 San Franciscoは、iOS, OS X, tvOSとなっていいます。San Francisco CompactはwatchOS専用のフォントとなっています。 Display & Text 上記、Appleのページから以下のような.otfファイルがダウンロード可
キーボードに追従するViewをAutolayoutで実装してみた - Qiita
はじめに キーボード非表示時には画面下に配置され、キーボードが表示された時には「キーボードの移動に追従して」移動するViewを作ってみました。 キーボードが表示/非表示された事をNSNotificationCenterで拾って、その後UIView.animationWithDuration()にてアニメーションしながらViewが移動します。このアニメーションにはAutolayoutの制約を使います。 サンプルコード Storyboardの構成 Storyboard上の構成では、「アニメーションで移動するViewの底」と「ViewControllerの底(Bottom Layout Guide)」の間に、高さの制約を作ります。またこれをIBOutletとしてViewControllerに接続しておきます。 この高さ制約の値は0としておきます。キーボードが表示された時には、この値をアニメーショ
頭と尻尾はくれてやる！ 画像に影を付けたいのでいろいろプロパティをいじってみた
↑こういうボタンの画像に影がありますが、こういうのを作りたくなったのでいろいろと試してみました（もちろんこの画像がどのように作成されているのかはわかりません）。 使った画像がこれ→ 円の外側が透過したpng画像です。 png画像を表示する基本的なコードはこちら : UIImage *image = [UIImage imageNamed:@"image.png"]; UIImageView *imageView = [[UIImageView alloc] initWithImage:image]; imageView.frame = CGRectMake(xx, yy, image.size.width, image.size.height); [self.view addSubview:imageView]; [imageView release]; もちろんこれだけでは影はできません
CALayer を用いた「影」の描画処理を軽くする - その後のその後
CALayerを用いてUIViewを継承したクラスに影をつける方法は、下記のような感じで（CoreGraphicsで描画する方法などと比べて）わかりやすくお手軽で、質感もグッと増すので、ついつい多用したくなります。 self.layer.shadowOpacity = 0.5; self.layer.shadowRadius = 2.0; self.layer.shadowOffset = CGSizeMake(0.0, 0.0); ただ、影とか透過とかの処理はなかなか重いらしく、例えば UITableViewCell に置いた背景用画像に影をつけると、iPhone4ぐらいでも完全に体感できるぐらいに遅くなってしまいます。 で、このコードに下記の３行を付け加えてやると、体感でわかるぐらいに改善されます。 self.layer.shadowPath = [UIBezierPath bezie
[iOS 9] iOS 9 で追加された App Transport Security の概要 | DevelopersIO
はじめに iOS 9 で追加された「App Transport Security」について調べてみましたのでご紹介します。 目次 App Transport Security とは App Transport Security の基本動作 Info.plist に例外を設定 Info.plist の設定例 SSL/TLS 暗号スイート ログ出力について まとめ App Transport Security とは App Transport Security (以降、ATS と呼びます) は iOS 9.0 または OS X 10.11 以上で有効な機能であり、アプリとウェブサービスとの間のセキュアな接続のために利用できます。 ATS が有効の場合、HTTP での通信はできません。また、Apple が推奨する必要条件を満たさない接続は強制的に接続失敗扱いになります。例えば、Apple 推奨の
![[iOS 9] iOS 9 で追加された App Transport Security の概要 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/03e3e1f7bece5c287ef701d12939ee3d5ca2b3d1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F06%2Fe9f52821a8f079bdb1ddf4f17fd9632e.png)
anchorPoint は CALayer 配置の強力なサポーター - ShobonEngineの日記
例えば View の中心に Layer の中心を合わせたり、View の隅に Layer の隅を合わせたりしたい場合、CALayer の anchorPoint プロパティを有効活用すると便利です。 anchorPoint は 0.0 から 1.0 までの正規化座標値（デフォルトで {0.5, 0.5} ）を取り、setPosition: で Layer を配置するときの焦点を決定できます。 中央配置では、anchorPoint:{0.5, 0.5} であれば setPosition:{centerX, centerY} とすることで、{centerX - layerWidth / 2.0, centerY - layerHeight / 2.0} といった記述をしなくて済みます。 More Cocoa Programming for OS X: The Big Nerd Ranch Gu
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