Using Android binary package with Eclipse — OpenCV v2.4.2 documentation
Using Android binary package with Eclipse¶ This tutorial was tested using Ubuntu 10.04 and Windows 7 SP1 operating systems. Nevertheless, it should also work on any other OSes supported by Android SDK (including Mac OS X). If you encounter errors after following the steps described here, feel free to contact us via OpenCV4Android discussion group or OpenCV Q&A forum and we will try to help you. Qu
OpenCVを使ってみよう(1.ライブラリのインポート) | TechBooster
OpenCVはIntel社が提供するコンピュータビジョンライブラリです。 OpenCVでは画像加工や画像認識などをおこなうための機能が備わっています。 OpenCV2.2以前ではNDKを使用してネイティブとして実装する手間がありましたが、OpenCV2.3.1以降から、Javaのライブラリとしてしようすることができるようになりました。 詳細は以下から。 ライブラリの取得 まずはライブラリーを下記URLからOpenCV-2.3.1-beta1-android-bin.tar.bz2ダウンロードして下さい。 http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-android/2.3/ 次にダウンロードしたファイルを解凍します。 解凍すると以下の2フォルダが入っています。 OpenCV-2.3.1 ライブラリ本体です。 sampl
OpenCV for Android の導入方法 - Qiita
ダウンロード まずはこちら（ http://opencv.org/downloads.html ）からOpenCV-2.4.6-android-sdk-r2.zipをダウンロード、展開 解凍した中のsdk/java/ をEclipseにインポート このとき、Copy projects into workspaceのチェックをつけておくと、 後々面倒になるので、チェックを外しておきます。 そのままではビルドエラーになることがあります プロジェクトのproperties->Androidからビルドターゲットを選択して 再ビルドすれば治るはずです。 サンプル動作方法 サンプルはダウンロードしたファイル群の中の、 samples/ 配下に入っています。まとめてEclipseでインポートします。 ビルドエラーになることがあります。 先ほどと同じくプロジェクトのproperties->Androidか
画像認識ライブラリ | ラボ | ギャップロ
最新の画像認識ライブラリV2をご利用ください。 画像認識ライブラリは、iOS と Android に対応したライブラリです。 このライブラリを利用すると、画像認識機能をアプリへ簡単に組み込むことができます。 特徴 わずか十数行のコードでカメラの起動から画像認識までを実装することができます。 被写体の回転、遠近、ゆがみ等を考慮した画像認識が行えます。 カメラ以外から入力した画像に対しても画像認識を行うことができます。 画像認識に必要な特徴量データを生成する Mac アプリケーションが付属しています。 認識可能なものについて 本ライブラリで認識可能なものは次のとおりです。 認識対象は平面であること ポスター、パッケージ、写真、雑誌の表紙などが該当します。 認識対象は複雑な絵柄であること 標識や記号、境界線が曖昧な色合いの画像は認識できない場合があります。 動作確認環境 本ライブラリは下記の環境
画像認識ライブラリVer.2.0 | ギャップロ
画像認識ライブラリv2は、iOS と Android に対応したフレームワークです。 本ライブラリを利用すると、画像認識機能を簡単にアプリへ組み込むことができます。 特徴 わずか十数行のコードで、カメラを用いた画像認識を実装することができます。 被写体の回転、スケール、多少のゆがみを考慮した画像認識が行えます。 カメラ以外から入力した画像に対しても画像認識を行うことができます。 画像認識に必要な特徴量データを生成する Mac アプリケーションが付属しています。 v1との違い 「認識器」のしくみを追加しました。 高速な画像認識を重視するか、高精度な画像認識を重視するかで、 目的に応じて使い分けることが可能になりました。 認識物について 本ライブラリは、平面上に形や模様などの特徴があるものを対象としています。 ポスター、パッケージ、写真、雑誌の表紙などが該当します。 ※一部の交通標識など、形や
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