Raspberry Pi3で自動ノート取り装置を作った - いきるちから
はじめに 数理情報工学実験第二という演習で、Raspberry Piをつかって何かを作ることになりました。そこでAMATERASUという自動ノート取り装置を作ったので紹介します。 そもそもRaspberry Piって? Raspberry Pi3 Model B ボード＆ケースセット (Element14版, Clear)-Physical Computing Lab 出版社/メーカー: TechShareメディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログ (3件) を見る これです。安くて小型で色んなセンサーをつけて遊べるコンピュータです。今回はカメラモジュールを使いました。 自動ノート取り装置とは 自動ノート取りの目標は、講義を撮影した動画*1を処理することで、ノートの代わりとして使える画像を出力することです。具体的には次のgifのような画像を次々出力していくのを目標にしています。黒くな
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
ゆゆ式を無限に楽しみたかった話 〜 ゆゆ式 Advent Calendar 2014 20日目 〜 - しゅみは人間の分析です
ある日のこと、後輩たちがこんなことを言いました。 「ゆゆ式のコマをランダムに並びかえたら無限にゆゆ式が楽しめるのでは？」 真面目に計算してみると、10の15乗くらいの組み合わせができることがわかりました。 この記事ゆゆ式アドベントカレンダー20日目は、そんな無限にゆゆ式をたのしむためのシステムを真面目に作ってみた話をします。 コマの切り出し 漫画のコマを並び替えるためには、コマがバラバラな画像として存在していなければなりません。 なので、まずは自炊で電子化された書籍をコマの線にそって切り出していく処理を自動化することにしました。 上の図がふつうの4コマの1ページですね。これの枠線を識別して、1ページから8枚のコマを取り出してくる方法を考えます。 ハフ変換で直線検出 OpenCVという画像処理のライブラリに直線を検出するツールがあったので、まずこれを試してみました。 が、結果はこのとおり。
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
第4回 オブジェクト検出器の作成方法 | gihyo.jp
お久しぶりです。私事でなかなか執筆の時間がとれず、前回の掲載から長く時間が空いてしまい申し訳ありませんでした。皆さんから寄せられたコメントには非常に励まされました。 というわけで、今回はいよいよ最終回です。前回はオブジェクト検出器を使って顔を検出するところまで行いました。今回は、オリジナルオブジェクト検出器を作成してみます。 今回作成するプログラムのソースコードは、こちらから一括してダウンロードすることができます。 Data.zip 学習の流れと仕組み 学習の流れ 前回のおさらいになりますが、オブジェクト検出器は機械学習という方法を通して作成されます。つまり、コンピュータプログラムに検出したいオブジェクトの画像（正解画像）とそうでない画像（非正解画像）を与えることで、オブジェクトが含まれている画像の傾向というのをコンピュータに覚えさせていきます。 学習の流れを簡単にまとめると以下の通りです
第1回 画像認識の基本を知ろう | gihyo.jp
この連載では、この表で言う画像認識技術を主に扱いますが、どの技術も非常に活発に研究されており、様々な分野で実用化されています。 画像認識・理解の基本原理 画像認識の基本原理 画像認識は、学習のフェーズと認識のフェーズの2つからなります。学習のフェーズでは、コンピュータに認識させたい対象画像を学習させる処理を行い、認識のフェーズではコンピュータに入力画像が学習した対象かどうかを判定させます。 図5 学習と認識の流れ 学習フェーズ 学習のフェーズでは、まず画像になんらかの処理を施して、ピクセルのデータ列から、より学習に適したデータ列（特徴量データ）へと変換を行います。 次に変換されたデータを、機械学習と呼ばれるアプローチを用いてコンピュータに学習させます。機械学習とは、その名の通り人間が行っているような学習の仕組みをコンピュータに持たせるための技術です。例えば人間は、初めて見る人の顔画像でも、
OpenCVで学ぶ画像認識 記事一覧 | gihyo.jp
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セクシー女優で学ぶ画像分類入門
2. 解析動機 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 2 最後の春だし画像処理の勉強でもしとくか 後輩からAV女優の類似画像検索の話を聞く （ぱろすけ 2012） DMMにはアフィリエイトあったよな これでウェブサービス作れば儲かるかも 決して下半身からの要望で解析したのではありません http://blog.parosky.net/archives/1506 3. 計算環境 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 3 使用言語：Python ２．７ （少しだけR） 使用モジュール：Numpy, Scipy, OpenCV 科学技術計算用のライブラリ MATLABにできることは大体できる numpy.ndarray 型付き多次元配列 numpy.linalg 線形代数計算 scipy.cluster 今回はこれのk-means法を使用
数独を解く(画像解析) - cuspy diary
画像として与えられた数独を解きます。 新聞に掲載されていたこの問題をOpenCVを使って画像解析する。(画像が斜めなのはワザとです) グレースケール変換画像解析の前処理として、まずグレースケールに変換し、ガウシアンフィルタをかけてぼかします。ガウシアンフィルタをかける事で、安定した二値化画像が得られます。 二値化次に二値化を行います。 二値化には、普通の方法、大津さんの手法、適応的二値化、などさまざまな手法が在ります。いろいろ試した所、適応的二値化(Adaptive Threshold)が最も数独の認識に適していることが解りました。 適応的二値化(Adaptive Threshold)であれば、影になってしまった部分も上手く処理できます。 膨張処理次に、数独の盤面の外枠を認識を行います。 二値化の影響で枠線が途切れてしまう可能性がありますので、膨張処理(dilate)を行います。 (膨張処
OpenCVを使って画像の物体認識をするPerlモジュール作った - spiritlooseのはてなダイアリー
作った。 http://search.cpan.org/dist/Image-ObjectDetect/ http://d.hatena.ne.jp/darashi/20070223/1172232765でRubyの拡張ライブラリを公開されていたので、こりゃやらなくちゃ・・・と思った次第です。すみません。 こんな感じで使えます。Imagerで顔を囲んでみた。 #!/usr/local/bin/perl use strict; use warnings; use Imager; use Image::ObjectDetect; my $file = 'picture.jpg'; my $image = Imager->new->read(file => $file); my $cascade = '/usr/local/share/opencv/haarcascades/haarcascad
きれいなおねいさんのあつめかた：Bijostagramのはなし。 - TMBのおぼえがき
Bijostagram（びじょすたぐらむ）というWebサービスを作ってみました。 Bijostagram - Cute Girls on Instagram きれいなおねいさんは、好きですか？ Bijostagramとは？ Bijostagramは、きれいなおねいさんの画像がたくさん眺められるサービスです（個人的に作りました）。一番の大きな特徴は、Instagramから自動的にきれいなおねいさんの画像を集めてくる、というところです。Bijostagramでは、集めてきたおねいさん画像をランダムに表示しています。 Instagramは写真版Twitterで、しかも撮影した画像をオサレな感じで加工できてツイートできるというサービス。２月末に公式のAPIが公開されたので、いじってみました。→インスタグラムのAPIについてはこちら Bijostagramは、画像抽出と画像配置のアルゴリズムをPer
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