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
類似画像検索について簡単にまとめてみた - Qiita
類似画像検索手法について簡単にまとめました。 はじめに 画像検索には主に2種類の手法がある。 TBIR (Text Based Image Retrieval) 画像にテキストデータが紐付けられていて、テキストを元に検索する CBIR (Content Based Image Retrieval) 画像の特徴量を基盤として検索する ライブラリ Feature Extraction Library - FELib http://appsrv.cse.cuhk.edu.hk/~jkzhu/felib.html 下記の５つの特徴を持つ画像から特徴量を抽出できるライブラリである。 Color histogram, color moments. カラーヒストグラム・色統計) Edge histogram. 輪郭のヒストグラム Gabor wavelets transform. Wavelet tra
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意して
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