画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
$k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す
必見「OpenCV-Python Tutorials」 - Qiita
「OpenCV-Python チュートリアル文書」 のサイトが立ち上がっています。 OpenCV-Python チュートリアル文書のページへようこそ! まとまった訳を読むためには、上記のサイトをご利用ください。 以下の訳は、訳として不十分であり、関連するpythonのライブラリとの比較をした部分に独自性がある程度の代物です。 OpenCV3.2のOpenCV-Python Tutorials が http://docs.opencv.org/3.2.0/d9/df8/tutorial_root.html で公開されています。 (最近はGoogle翻訳の精度も上がっているので、この記事を読むよりは、Google翻訳にかけてみれば十分かもしれません。) OpenCV3.1のOpenCV-Python Tutorials が http://docs.opencv.org/3.1.0/d6/d00
画像処理を導入するときに検討すべき10の手法 - LIFULL Creators Blog
あけましておめでとうございます。 おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 画像から何かを検出したい、ユーザーの動きに連動して何か作りたい、なんて思うことがあると思います。 そんなときに、どんな技術を使えばよいのか迷うと思うのですが、そんなときに検討すべきライブラリ、API、デバイスを紹介したいと思います。 画像処理といったらlennaさん オープンライブラリ系 こちらはソースが公開されている画像処理ライブラリで、自分で組み合わせて適切な処理を作成します。 ライブラリによって得手不得手があるので、単独というより、組み合わせて使うことが多いと思います。言語はC++, Pythonがメインになります。 OpenCV OpenCV | OpenCV 画像処理といったらこれ！という定番ライブラリです。 動かせるプラットフォームも、windows,mac,Linux,Android, iOS
全自動水玉コラ生成マシーン - onk.ninja
全自動水玉コラ生成マシーン 聖夜なので表題のものを作った。 https://github.com/onk/auto_circle_collage processing で書いたアプリだけど、この記事の内容はほぼ OpenCV の話です。 仕組み 水着を自動認識して「隠す」とマーク 顔を自動認識して「見せる」とマーク マークに沿って円充填 水着領域の自動認識 最初のアプローチ OpenCV を使って肌色認識 選択領域を膨張 -> 収縮させる 肌色との差分を取れば水着領域が完成 肌色認識 先人が大量に居た。RGB 色空間ではなく HSV 色空間を使うというのがコツなようだ。 HSV色空間 - Wikipedia HSV 色空間なら影になっている部分も抽出できる。 今回は Hue: 7..15 を肌色として定義した。 PImage detectHada() { // 作業用に hue で gra
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
UnityでOpenCVを動かしてみよう（主にMac対応）
UnityでOpenCVを動かしてみよう（主にMac対応） これは Oculus Rift Advent Calendar 18日目の関する記事です。 Oculus Riftで OpenCV 動かせたら夢広がりますよね？笑い男とか、電脳メガネとか、スカウターとか。 で、Oculus RiftでOpenCV動かすには、UnityでOpenCVで動かすのが一番簡単に使えます。僕が一番OpenCVをうまく動かせれるんだ！です。 UnityからOpenCVを使うには、C#ラッパーのOpenCVSharpを使います。これだとC#スクリプトから直接OpenCVが使えて、スーパー便利なんですよねー。 https://code.google.com/p/opencvsharp/ ただ本来、OpenCVSharpはWindows用のようで、通常のビルドでは必要の無いもの（GDI系WindowsAPIを使って
Raspberry PiとOpenCVでスプラトゥーンの勝敗を自動記録する仕組みを作ってみた - 無理しない感じ
ikashot.net ※ 現在、IEで画像が表示できない不具合があります。お手数ですがIE以外でのアクセスをお願い致します…すみません。 何を作ったか スプラトゥーンではバトルの履歴を見れないようになっているので、勝率がわかりません。自分の勝率がどの程度なのか知りたいなーと思ったので、勝敗を自動記録する仕組みを作ってみました。 仕組み 以下のような流れで処理しています。 Raspberry Piのpicameraで、TV画面をキャプチャする キャプチャ画像のなかにWIN or LOSEの結果が表示されているかOpenCVを使って判定する WIN or LOSEが検出されたら、WebAPIを通して結果画面のイメージと勝敗をアップロードする 不格好ですが、こんな具合にラズパイをセットしてTV画面をキャプチャしてます。 OpenCVの画像認識について WIN or LOSEの判定はOpenCV
【Processing】OpenCVをインストールする方法
OpenCVとは、画像処理を簡単におこなえる便利なライブラリです。 今回はProcessingを対象としたOpenCVの導入方法を紹介します。 1. 配布サイトへ 以下のGithubから「Download ZIP」といボタンをクリックし、 opencv-processing-master.zipをダウンロードする https://github.com/atduskgreg/opencv-processing 2. OpenCVのインストール ダウンロードしたファイルを解凍し、展開されたフォルダを丸ごとSketchbookフォルダの中にあるlibrariesフォルダに放り込みます。以上でインストール作業は終了です。 ※Sketchbookフォルダの場所は、ProcessingのPreferencesからSkeckbook locationの設定で確認できます。（Windowsの場合、大抵
JavaScriptの顔認識ライブラリをチューニングしたら実用レベルになったという話 (Kanasansoft Web Lab.)
ただ、WebRTCで顔認識させようとすると遅くてしかたがなかった。 最初は速いこともあるが、10回ぐらい認識をさせるとすぐに遅くなる。 とりあえず、デモ。 そこで、チューニングをしてみることにした。 まず、JavaScriptの定番の高速化を試してみた。 例えば、正の数で使える「Math.floor(x)」を「(x | 0)」に、整数で使える「x * Math.pow(2, y)」を「x << y」にする等。 これで、10~30%高速化できた。 次に、遅くなっている部分を調べたら、Web Workersで分散するための仕組みが遅くなる原因だとわかった。 これは、Web Workersを使わない場合にも影響が出ていた。 じゃあ、Web Workersを使えば速くなるのかといえばその逆で、20倍遅くなっていた。 詳しくは調べてないけど、多分Workerスレッドに処理データを渡す時にJSON化が
OpenCVで学ぶ画像認識 記事一覧 | gihyo.jp
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CCV.jsで顔検出 | ゆっくりと…
CCV.js （C-based Computer Vision Library） は、オープンソースな画像処理ライブラリ OpenCV の純粋なアルゴリズム部分を一部 JavaScript に移植したライブラリです。しかも元のライブラリではかなりの仮想化・階層化されていた画像処理用メモリ管理部分を簡素化し、Canvas で扱えるようにしてありますので、現在のモダンブラウザでも動作する軽量なライブラリとなっています。 ライブラリとはいうものの、現時点はまだ物体検出のアルゴリズムしか移植されていないようなのですが、顔検出のサンプルがありましたので試してみました。 サンプル CCV.jsで顔検出 – jsdo.it – share JavaScript, HTML5 and CSS JavaScriptライブラリの中身 ccv を GitHub から落とすと、js ディレクトリに顔検出のサンプル
第3回 オブジェクト検出してみよう | gihyo.jp
第1回、第2回と画像認識の基礎とOpenCVについて紹介してきました。第3回目の今回は、いよいよ本連載の目玉であるOpenCVを使ったオブジェクト検出に挑戦してみます。 オブジェクト検出の仕組み 基本原理のおさらい オブジェクト検出のプログラムを書き始める前に、そもそもどんな仕組みでオブジェクト検出を行っているのかを理解しましょう。 第1回では画像認識の原理として、学習フェーズと認識フェーズがあることを説明しましたが、OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムもこの流れに従います。つまり、画像から特徴量を抽出し、学習アルゴリズムによってオブジェクトを学習します（詳しくは第1回を参照してください）。 図1 画像認識の流れ OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムは、Paul Violaらのオブジェクト検出の研究［1］をベースに、Rainer Lienhartらが
第1回 OpenCVとは？ 最新3.0の新機能概要とモジュール構成
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「www.buildinsider.net」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 1. OpenCV 1.1 OpenCVとは OpenCV（正式名称： Open Source Computer Vision Library）は、オープンソースのコンピューター・ビジョン・ライブラリです。コンピューターで画像や動画を処理するのに必要な、さまざま機能が実装されており、BSDライセンスで配布されていることから学術用途だけでなく商用目的でも利用できます。加えて、マルチプラットフォーム対応されているため、幅広い場面で利用されていることが特徴です。 OpenCVは、Intelで開発さ
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
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