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
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
Real time Drone object tracking using Python and OpenCV | Terra Incognita
After flying this past weekend (together with Gabriel and Leandro) with Gabriel’s drone (which is an handmade APM 2.6 based quadcopter) in our town (Porto Alegre, Brasil), I decided to implement a tracking for objects using OpenCV and Python and check how the results would be using simple and fast methods like Meanshift. The result was very impressive and I believe that there is plenty of room for
Web から画像を up して Django で処理する雛形 | ぱろすけのメモ帳
なんとなく使えそうなので書きました。画像を受け取るとサーバに送信し、サーバは顔認識して結果を返します。以下みたいな感じです。以上はここで実際に見ることができます。クライアント側はふつうに Javascript で書かれています。ファイルを受け取ってアップロードするために Dropzone.js というライブラリを使ってみました。サーバ側は Python/Django で書かれています。なぜ Python かといいますと、まあ、使い慣れているからです。Django は最近はあまり流行らないそうですが、しかしちょっと調べてみた感じでは Python の Web フレームワークの中では一番将来性がありそうな印象でした。今回は本当に小さいプログラムですから、明らかに役不足（正しい意味で）ですね。画像ファイルをアップロードしてバックエンドで処理できるといろいろ楽しいですよね。一応コンピュータビジョン
CocoaPodsとOpenCV 2.4.6で始める画像処理 for iOS | Casley Deep Innovations株式会社 技術ブログ
田中（邦）です。 今回はOpenCV 2.4.6を使ってiOS上で画像処理を簡単に始める方法について紹介したいと思います。 CocoaPodsのインストール CocoaPodsとはiOSとOSX用のライブラリ管理ツールです。 オフィシャルサイトに書いてある通り、下記のコマンドだけでインストールは完了です。 $ [sudo] gem install cocoapods $ pod setup OpenCV 2.4.6のインストール OpenCVは様々なプラットフォームに対応したコンピュータビジョン向けライブラリです。 顔認識や様々な画像加工などに用いることができます。 今回はiOS上で動作するものを利用します。 https://github.com/Fl0p/OpenCV-iOS CocoaPodsを使わずにOpenCVを導入しようとすると、こちらの記事に書かれているように色々と面倒な手順を
Kinect Hack 現状まとめ
追記 : ofxKinectを使用したデモを、今週末の日曜日、11月28日に行われる「TMUG,TKSC,PICnome合同忘年会」でやらせていただくことになりました。記事を読んで興味をもった方、ぜひお越しください。 11/28 TMUG,TKSC,PICnome合同忘年会 マイクロソフトから発売された「Xbox 360」用に開発された「Kinect」というゲーム用コントローラが、いまアツい視線を浴びています。Kinectの特徴は、デバイスを手にもったり体に装置を装着することなしに、ジェスチャーや音声認識をすることがでるという点で、それをゲームのコントローラーとして利用しようとしているわけです。 ジェスチャーの認識機能の基本的なしくみは、Kinect前部にとりつけられたレンズのひとつから、レーザーのパターンを広範囲に照射して、そのパターンの粗さや幾何学的な歪み具合から、対象物の3D構造を認
yoshimasa niwa - iPhoneでOpenCVを使う方法
OpenCVはIntelが開発したコンピュータビジョンのライブラリで、例えば顔検出などを簡単に行うことができます。 覚え書きとして、OpenCVをiOS SDKをつかってiPhone上やiPadで使う方法を、ビルドスクリプトとデモアプリケーションつきでメモしておきます。 これらのサムネイルはデモアプリケーションのスクリーンショットです。 最新のOpenCVとiOS SDKに対応 プロジェクトをOpenCV 2.2.0、iOS SDK 4.3、Xcode4に対応しました (2011/4/17更新)。 ひとまず使ってみる すべてのソースコードとリソースはgithubのレポジトリに公開されています。 簡単に使えるように、事前にコンパイルしたOpenCVのライブラリとヘッダファイルを入れてあります。 すでにgitがあるなら、githubからレポジトリをcloneしてください。ない場合は、githu
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