ycapture で OpenCV での処理結果を Windows のビデオソースとしてブラウザに流し込む - 自習室
はじめに WebRTC を使ってビデオチャットアプリを作る際に、ビデオ画像にエフェクトをかけたくなりました。モザイクとか、ブラーとか、漫画カメラとか。 ブラウザ上でJavaScriptでごりごり画像処理をするのはさすがに厳しそうですので、画像処理を行うのは別のアプリケーションで行うことにしました。 最終的に WebRTC で MediaStream として扱うことを考えると、画像処理の結果が通常のWebカメラと同様に navigator.getUserMedia() できれば一番手っ取り早いんじゃないかなーと思っていろいろ手法を探してみました。 便利なソフトを教えていただいた しかし調べれば調べるほど、Windows上だと DirectShowのお勉強しなきゃとかつらそうな気配が漂っていたのですが、Twitterに泣きついたところ、@jnakano さんが ycapture(わいきゃぷちゃ
OpenCV: Detection of ArUco Markers
Pose estimation is of great importance in many computer vision applications: robot navigation, augmented reality, and many more. This process is based on finding correspondences between points in the real environment and their 2d image projection. This is usually a difficult step, and thus it is common the use of synthetic or fiducial markers to make it easier. One of the most popular approach is
iOS / OpenCV 3.0 で画像の特徴点を検出する（AKAZE, SIFT, SURF, ORB） - Qiita
iOS / OpenCV 3.0 で画像の特徴点を検出する（AKAZE, SIFT, SURF, ORB）C++Objective-CiOS画像処理OpenCV 局所特徴量とは / SIFT, SURF 特徴量 下記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 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 （上述のスライドより） 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
[OpenCV] いまさら局所特徴量で物体検出！？ - Qiita
#１．はじめに OpenCVには，様々な処理が用意されています。画像処理，映像解析，カメラキャリブレーション，特徴点抽出，物体検出，機械学習，コンピュテーショナルフォトグラフィ，3D可視化などが基本モジュールで用意されています。さらに，エクストラモジュールを追加することで，より豊富うな処理が利用できます。[1] OpenCV 3.x系を中心に話をします。 今回は，OpenCVの局所特徴量がどの程度簡単に使えるのか興味があり，局所特徴量を利用した物体検出を作成しました。 最近世間では，ディープな物体認識で盛り上がっていますが。 特徴点抽出に関する詳しい説明は，検索すれば多数ありますので，ここでは割愛します。 藤吉先生 (中部大学)のスライド「画像局所特徴量SIFTとそれ以降のアプローチ」は，とてもわかり易く説明されています。 #２．特徴点検出と特徴量記述 特徴点検出と特徴量記述は，featu
![[OpenCV] いまさら局所特徴量で物体検出！？ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/65b4e3618a4887dabb0b6de8a750b3dc203f59ef/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTEzNjE2JTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNDczNzEyMzE2P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPWU1M2E5ZTMzMzQ5YjA0NWFmOTI0M2JkMDM5OTM0Zjkx%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Ddf48ec5c0ec00d3538c0e2b5e8befe97%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCT3BlbkNWJTVEJTIwJUUzJTgxJTg0JUUzJTgxJUJFJUUzJTgxJTk1JUUzJTgyJTg5JUU1JUIxJTgwJUU2JTg5JTgwJUU3JTg5JUI5JUU1JUJFJUI0JUU5JTg3JThGJUUzJTgxJUE3JUU3JTg5JUE5JUU0JUJEJTkzJUU2JUE0JTlDJUU1JTg3JUJBJUVGJUJDJTgxJUVGJUJDJTlGJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9Y2VmYWE4YWNkYWM0Njg4ZjA3YzBkYzhiNjg2ODU3OTA%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBobWljaHUmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz05MzE2ZGMzNDc0YzYyNDFlOGUxNzNhMjM5MDgzMTEzNQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dd684b251188a3f938177d39fe81e492e)
マーカー検出 向きがわかるようになりました
今週は色々とマーカーの向きを検出する方法を実験してましたが、 なかなかうまくいきませんでした。 うまくいかなかった例 ・マーカーの内側を四角ではなく、5角形（SDカードみたいに、4角形の角の一つを切り落としたもの）にしてみた 期待：内側の輪郭点のうち、隣り合う輪郭点との距離を計算し、2点間の距離が最短になれば、その2点が切り落とされた角になるはず。 結果：角の落とし方が足りない場合、カメラとの距離があると4角形と認識されてしまった。また、角を落としすぎた場合は2点間の距離がほかの4辺と似たような値になってしまい、安定しなかった。 ・5角形を再び利用。 期待：輪郭点間の距離ではなく、2組の輪郭点が成す直線が並行であれば、その輪郭点が基準点となるはず。（図形の赤い線） 結果：これも上記と同じく、誤判定が多く失敗。 いいマーカーの形は無いかな～とマーカー検出のネタを探してみると、 四角か丸のマー
【ライブラリ】pyFaceTracker：顔パーツ追跡「FaceTracker」のpythonラッパー... | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 Tweet 以下のpyFaceTrackerというpythonの顔パーツ追跡ライブラリを紹介します。 pyFaceTracker (bitbucket) https://bitbucket.org/amitibo/pyfacetracker このライブラリはC++版の顔パーツ追跡ライブラリFace Trackerのpythonによるラッパーです。 FaceTrackerはJason Saragihさんの研究からできあがった技術で、 以下の動画のように、顔をたくさんの特徴点で（リアルタイム相当の計算コストで
Practical Python and OpenCV: Learn Computer Vision in a Single Weekend
Learn computer vision in a single weekend... ...with the Practical Python and OpenCV eBook Are you interested in computer vision and image processing, but don't know where to start? My new book is your guaranteed quick start guide to learning the fundamentals of computer vision and image processing using Python and OpenCV. Take a sneak peek at what's inside... Inside Practical Python and OpenCV +
OpenCV Track Object Movement - PyImageSearch
PyImageSearch You can master Computer Vision, Deep Learning, and OpenCV - PyImageSearch This past Saturday, I was caught in the grips of childhood nostalgia, so I busted out my PlayStation 1 and my original copy of Final Fantasy VII. As a kid in late middle school/early high school, I logged 70+ hours playing through this heartbreaking, inspirational, absolute masterpiece of an RPG. As a kid in mi
OpenCV Tracking API について - IrohaLog
この記事はOpenCV Advent Calendar 2015の21日目の記事です。 fps計測の環境が異なったため、再実験して修正しました。(2015.12.22) 再実験してKCFのオリジナルコードを追加しました。(2015.12.26) 概要 OpenCV Tracking APIの導入方法、使い方、パフォーマンス評価のまとめ OpenCV Tracking APIに入っている追跡アルゴリズムのうち、KCF*1はstate-of-the-artと言えるアルゴリズムで、速度・精度共に高パフォーマンスなので有用そう はじめに OpenCV 3.0 になって、opencv_contribというリポジトリが追加された。 Tracking APIはその中に入っているモジュールの1つ。物体追跡を行うモジュールで、Trackerという共通インタフェースを経由して様々な物体追跡アルゴリズムを使うこ
Contour Features — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation
To find the different features of contours, like area, perimeter, centroid, bounding box etc You will see plenty of functions related to contours. 1. Moments¶ Image moments help you to calculate some features like center of mass of the object, area of the object etc. Check out the wikipedia page on Image Moments The function cv2.moments() gives a dictionary of all moment values calculated. See bel
SSD: Single Shot MultiBox Detector 高速リアルタイム物体検出デモをKerasで試す - Qiita
リアルタイムに物体検出するのってどうやるんだろう？と思い調べてみたら、想像以上に高機能なモデルが公開されていたので試してみました。こんな感じです。 自動運転で良く見るようなリアルタイムの物体認識をしています。このモデルは「Single Shot MultiBox Detector（SSD）」という深層学習モデルで、Kerasで動いています。 環境さえ整えればレポジトリをクローンして簡単に実行できます。今回はデモの実行方法をまとめてみます。 環境 ちょっと古いiMacにUbuntu16.04を入れたものを使いました。詳しくはこのへんとかこのへんをご参照ください。 ##SSD: Single Shot MultiBox Detector 深層学習を利用したリアルタイムの物体検出は次々と新しい技術が公開されているようです。ざっと調べたところ、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-C
9 OpenCV tutorials to detect and recognize hand gestures - Into Robotics
The interaction between humans and robots constantly evolve and adopt different tools and software to increase the comfort of humans. In this article, I explore nine tutorials that show you different methods to detect and recognize hand gestures. The OpenCV library is not enough to start your project. This library provides you the software side, but you also need hardware components. In the hardwa
ofxOpenCv背景差分処理ソースメモ - Qiita
一行、getPixels().getData()に変更しました このコピペでも動きますが、 基礎からちゃんとやるのをオススメします。 僕も最近になってブログ書きながら勉強始めました。 ホンキートンクスーダラブルース http://www.sudara-bluse.tokyo/entry/openframeworks_9 あとはyoppa大先生のとかアルゴリズム乗ってます http://yoppa.org/ma2_10/2214.html #pragma once #include "ofMain.h" #include "ofxOpenCv.h" class ofApp : public ofBaseApp{ public: void setup(); void update(); void draw(); void keyPressed(int key); void keyRelease
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【Python】OpenCV(cv2)のインストール方法を簡単に解説
Blue Sky Paint - App Review (iOS)
龍 lilea / Ryo Fujiwara on Twitter: "電車のスピードでもリアルタイムにこのオクルージョン！ 手などの近景はデプスでマスクし、遠景は画像ベースでマスクしてる印象。 遠景オクルージョンには開発者のAidan_Wolf氏いわく専用のCVコードを書いてるとのこと。… https://t.co/tUTt8Z61Pt"
Python + OpenCVで画像の類似度を求める - Qiita
OpenCV Tutorials, Resources, and Guides | PyImageSearch
Ahmad Adnan Kaifi
OpenCV shape detection - PyImageSearch