初めての画像処理〜OpenCVって何ができるの？〜 | フューチャー技術ブログ
はじめにこの記事は春の入門ブログ連載20236日目です。 新卒未経験でIT業界に飛び込んではや一年。だんだんと普段使うJavaに関しては余裕が出てきたところで他の言語にも手を出そうと思い、以前から気になっていた画像処理にチャレンジしました。 普段はコーディングしてもテストがうまくいく or いかないのどちらかでしか成果物を見ることができなかったので、視覚的に動いてる！を感じてみたく、新宿の紀伊國屋で分かりやすそうな書籍を買い、いろいろ試したので同じように画像処理にちょっと興味があるような人に読んでいてもらたらうれしいです。（入門編ということでセットアップなどに具体的に触れるよりも、いじっていみた面白さを伝える方に寄せています） 参考書籍：実践 OpenCV 4 for Python 画像映像情報処理と機械学習 実際にPythonで画像処理を体験した感想「めっちゃ簡単なのにめっちゃ楽しいじゃ
顔認証のクラウドサービスMercury Cloudでさらに遊んでみる – 複数の顔検知 – | DevelopersIO
Mercury Cloudの顔検知APIは、一枚の画像に複数の顔が含まれていても全ての顔を検出できます。 どれくらいの精度で検知できるのかを確認するため、今回は検知した顔を四角の枠で囲ってみます。 やってみる 顔検知のAPIへのアクセス方法などは以前の記事で行ったので今回は割愛します。 スクリプトの準備 5.1 準備 に pythonのファイルがあるので、これらをダウンロードします。 api_parameters.pyをテキストエディターで開き、パラメーターを自身の情報に置き換えます。 スクリプトの編集 pythonのOpenCVを使って四角の枠を描画します。OpenCVは標準ライブラリではないのでインストールしておきます。 pip install opencv-python 四角の枠(長方形)の描画は、cv2.rectangle() を使ってできます。 サンプル import cv2 i
openCV.js を使ってスマホ上で画像処理をしてみた - Qiita
はじめまして。 普段はWebサービスの開発とかしてます。 もはや最近ではよく聞く単語となった「画像処理」をJavaScriptでやってみました。 openCV.jsとは 画像処理でよく使われるライブラリであるOpenCVのJavaScript版(opencvjs)。 これにより、jsファイルとブラウザさえあれば画像処理を実現できるので 面倒な環境設定をせずとも画像処理を行なえるようになりました。 そのOpenCV.jsを用いてスマホ上で画像処理を行う手順を備忘録として残しておきます。 やったこと 以下の手順でスマホ上の画像処理を実現しました。 OpenCV.jsの作成 htmlでOpenCV.jsを読み込む PythonでWebサーバを立てる 3で立てたサーバにスマホでアクセスする 環境 MacOS 10.13.1 Python 2.7.11 本記事はMacOS環境を想定して書いていますが
わかりやすい画像のdiffを求めて - Qiita
どうも。フロントエンドエンジニアの @Quramy です。 さて、前回、1日10万枚の画像を検証するためにやったことで書いているとおり、reg-suitという画像に特化した回帰テストツールをメンテしています。 画像回帰テストという文脈において、差分の可視化方法はとても重要なファクターです。なぜなら、画像(=スナップショット)に差分が発生したからといって、それすなわち棄却、というわけではなく、その差分の内容を判断して、意図せぬ変更であれば棄却、意図した変更であればexpectedを更新する必要があります。すなわち、ワークフローに目視による差分のレビューが発生するのです。 そこで、少しだけ異なる2枚の画像について差分を効果的に可視化する、というテーマに向き合ってみました。 主にC++とOpenCVでの実装ですが、これらの知識が無くとも読めるよう、コードやAPIへの言及を少なくして、中間画像で説
サイゼリヤの間違い探しが難しすぎたので大人の力で解決した
こんにちは。河本です。 僕はサイゼリヤに行くとまずキッズメニューの間違い探しを解くんですが、 今回は難しすぎたので、大人の力（＝画像処理）で解決することにしました。 2014年9月版。みんなもやってみよう！ （以下、間違い探しの答えが出てきます。見たくない人は↑の画像で頑張ってから読もう。） やり方 いろいろ書いてますが、左面と右面の違う部分を色の差分から見つけてるだけです。 紙の歪みを吸収するために、少しややこしいことをしてます。 (1) 間違い探しページの写真を撮る ↑の写真です。普通にiPhoneで撮りました。 (2) ページ領域を抽出する 画像からページの部分を見つける必要があります。 今回は面倒なので、左側は手作業で指定しました。 角を手作業でタグ付けして・・・ こっちは手作業。 射影変換で台形補正します。OpenCVならWarpPerspectiveです。 台形補正しても、紙が
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
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本。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。 本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、本記事自体、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
日本語のOpenCV 3.x 本の比較 - 今日も微速転進
（2017年の）6〜8月とOpenCV 関連本の出版ラッシュだったようなので簡単なまとめ。個人の主観によるものであり、独断と偏見に基づくものです。悪しからず。 opencv.org 環境構築、OpenCVの基本、応用（著者の得意分野）の3つのうち2つ、もしくは全てというのが基本パターン。 対象バージョンは3.0、3.1、3.2のいずれかで言語は基本的にC++。 [2018/05/09 追記・更新] 新しく出版された書籍の情報を追加。 さすがに最新のバージョン3.3（8月3日リリース）を対象にした本はない。 工学社から発売されている「画像処理アルゴリズム入門 」は新しいバージョンを前提にしている（基礎的なトピックだけだけど）。 オライリー 詳解 OpenCV 3 ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識 講談社サイエンティフィック（KS情報科学専門書） 『OpenCVによる画像
割と簡単に顔画像を集める方法 - Qiita
背景 機械学習用の顔画像を集めている時に「このワザだけでも１本の記事として成り立つんじゃね？」と思ったのでご紹介。 特定の人の顔画像を集める 機械学習の初歩でやりがちなことのひとつに、特定の人であるかどうかを判定させるみたいなものがあります。 そのためには、教師データとしてその特定の人の画像をたくさん集めたくなります。 検索して出てくるサイトの多くではクローラーでかきあつめたりするものが多いようですが、以下の手順でも顔画像収集は可能です。 例として、秋元真夏さんの画像をたくさん集めたいものと仮定します。 Webブラウザを開いて最大化 googleの画像検索で「秋元真夏」と検索 画面をキャプチャして画像としてとっておく 表示されていなかった画像が表示されるようにスクロール それ以上検索結果が出てこなくなるまで３と４を繰り返す OpenCVを使ってちょちょいと書いたスクリプト(後述)を用いて3
国旗には何色がよく使われているのか？ - Pythonで色相の頻度分布を調べてみる - roombaの日記
概要 Wikipediaを見ると206カ国の国旗が掲載されていますが、国旗にはどのような色が使われる傾向にあるのでしょうか。 ぱっと見では原色系の派手な色が多いような…？ 国旗の一覧 - Wikipedia 実際はどうなのか、画像処理によって調べてみました。 具体的には、 Python + Beautiful Soupによるスクレイピングで国旗画像を取得 Python + OpenCVによる画像処理で色相の頻度分布を計算 Javascript + Canvasによって頻度分布を分かりやすく可視化 ということを行います。 目次： 概要 方法・結果 基本的な方針 色相 頻度の定義 Pythonによるスクレイピング OpenCVによる画像処理 Javascriptによる頻度の可視化 考察 ソースコード Python（スクレイピング・OpenCV・ファイル出力） HTML, Javascript（
ディープラーニングを使わない顔認識 - ニートがプログラミングするブログ（はてな出張所）
2016 - 06 - 24 ディープラーニングを使わない顔認識 最近は様々なところで ディープラーニング が使われています。 ここで書く顔認識の分野でも主流となっています。 しかし、この記事ではあえてそれを使わない方法を説明します。 というか単に ディープラーニング がうまく扱えなくて、自己流で顔認識技術を改良して言っただけですが……。 ちなみにここでは、画像中から人の顔を見つけるのが顔”検出”、その顔が誰であるかを特定するのが顔”認識”ということにしておきます。 一昔前の顔認識ではeigen face、fisher faceやLBPなどが使われていました。 これらは OpenCV に実装されているので、簡単に利用することが出来ます。 しかし実際に試してみたところ、これらは精度があまり高くない気がしました。 他に良い方法がないか探していたら、ぱろすけさんがAV女優の顔認識に関する論文を書
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
画像内から検出した顔領域をImageMagickで固定サイズに切り出す - すぎゃーんメモ
TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 のためのデータ作成 - すぎゃーんメモ の記事で書いているけれど、学習用データとして使うために収集した画像から「顔の領域」だけを切り出して「固定サイズ」(112x112など)に切り出す必要があって。 以前にも書いたけど、自撮り画像はけっこう顔が傾いた状態で写っているものが多いので、それも検出できるようにしたりしている。 Heroku + OpenCVで簡易顔検出API - すぎゃーんメモ で、せっかく傾きの角度も含めて検出できるならそのぶんを補正して回転加工して切り出すようにしていて。 …というのを RMagick のRVGを使ってcanvasっぽい感じでどやこや書いていたのだけど、どうも使っているImageMagickのバージョンなどの影響もあるのかもしれないけど #destroy!とか明示的に呼んでるはずなのにメ
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
Heroku + OpenCVで簡易顔検出API - すぎゃーんメモ
Docker Image of Python with OpenCV 3.0 for Heroku - すぎゃーんメモ の続き的なかんじで。 OpenCVでよく使われるObject Detection機能で、画像から顔を検出するAPIを作ってみた。 Heroku app https://face-detector.herokuapp.com/ Github repository https://github.com/sugyan/face-detector 顔検出 基礎 一番簡単なオブジェクト検出の手法が、Haar-like特徴に基づくカスケード型分類器(Haar Feature-based Cascade Classifiers)というのを用いるやつ。 OpenCV: Face Detection using Haar Cascades OpenCVには顔や目などに関して学習済みのデータ
OpenCVで猫検出 (モデル配布) - Qiita
(2014/09追記) Deep Learning (ディープラーニング、深層学習) の技術を用いて、猫の品種を識別する方法の記事も書いています。もし興味があればご参照ください。 Deep Learningで猫の品種識別 (ショコラ - 吉祥寺 きゃりこ) ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは猫画像の集め方について整理しましたが、ここではその集めた猫画像を使って猫検出用の学習モデル(分類器)を作成しました。 技術的な内容詳細についてはブログの方に書いてありますので興味があれば。モデル配布についてはこのエントリーの後半で説明します。 ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 学習はお馴染みのBoosting(アンサンブル学習手法の1つ)で。特徴量はモデル作成と検証を速く繰り返すことができるLBP特徴を採用しました。また、約7,000枚のアノテーションデータはクラウドソーシングを活用
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
opencvで文字認識その１ Tesseractラッパ - whoopsidaisies's diary
OpenCV3.0系から文字認識モジュールが搭載されるようなので使ってみる．現状の3.0 alphaや3.0 betaでは，文字認識モジュールはメインレポジトリに組み込まれておらず開発用レポジトリのopencv_contribの方に入っているようで，opencv_contribと一緒にOpenCVをビルドする必要がある． OpenCVの文字認識モジュール OpenCVのドキュメントによると，以下の２種類の文字認識方法があるらしい． オープンソースのOCRライブラリtesseract-ocrを呼び出す方法 隠れマルコフモデルによる認識方法 今回は，1の方法について試してみる． 文字認識モジュールの準備 tesseract-ocrのダウンロード https://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/listからVC++からtesseract-ocr
Unity と OpenCV を組み合わせて現実・仮想双方を加工した AR な世界を Oculus Rift 越しに覗いてみた - 凹みTips
はじめに 通常のカメラ画に AR オブジェクトを描画すると、解像感や色のズレで AR オブジェクトにバーチャルっぽさを感じてしまいます。そこで逆に現実の世界の方をバーチャルっぽくしてあげることで、AR オブジェクトに感じる違和感が低減されるのではないかと思い、カメラ画、AR オブジェクトを共に線画化し、Oculus Rift x Ovrvision で覗いてみました。 デモ 現実の世界を線画化しても立体感を感じるか、という実験は以前行いました。 Oculus Rift × OVRVISION × OpenCV で線画だけの世界を覗いてみた - 凹みTips 実際に立体っぽく感じた体験が合ったので結構うまくいくのではないかとあたりはつけていたのですが、実際に試してみると結構違和感が低減されていて面白かったです。他にも、アニメ調にしたりサイバー感ある感じにしたりすると面白そうです。 環境 Wi
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