特徴点のマッチングとHomographyによる物体検出 — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation
目的¶ このチュートリアルでは 特徴点のマッチングとcalib3dモジュールのfindHomographyを組み合わせて，複雑な画像中から既知の物体を検出する方法を学びます． 基礎¶ 前のチュートリアルでは何をしましたか?クエリ画像上の特徴点を検出し，別の画像上で対応点を検出しました．端的に言うと，もう1枚の画像内にある物体の幾つかの部分の場所を見つけたことになります．この情報は学習画像上の物体の厳密な位置を見つけるのに十分な情報です． このために，calib3dモジュールの cv2.findHomography() という関数を使えます．両方の画像から得られた点の集合を与えると，その物体の射影変換を計算します．次に cv2.perspectiveTransform() を使いその物体を検出します．射影変換の計算には最低でも4組の対応点が必要となります． マッチングの際に，結果に影響を及ぼ
ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF, 方向付きFASTと回転BRIEF) — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation
ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF, 方向付きFASTと回転BRIEF)¶ 理論¶ OpenCVのファンとして、ORBについての最も重要なことはこれが“OpenCV Labs”から生まれたということである。このアルゴリズムはEthan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige & Gary R. Bradskiにより2011年の論文ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF (SIFTやSURFに変わる効率的な手法)で提案された。この題目が示すように、計算コスト、マッチング性能、特に特許の点においてSIFTやSURFに代わる良い手法である。そう、SIFTもSURFも特許が取られており、これらを使う場合には使用料を払わなければならない。しかし、ORBはそうではない!!! O
その他の画像変換 — opencv v2.1 documentation
cv::adaptiveThreshold¶ void adaptiveThreshold(const Mat& src, Mat& dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C)¶ 配列に対して，適応的な閾値処理を行います． src – 8ビット，シングルチャンネルの入力画像 dst – src と同じサイズ，同じタイプの出力画像 maxValue – 条件を満足するピクセルに割り当てられる非0の値．説明を参照してください adaptiveMethod – 利用される適応的閾値アルゴリズム： ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C または ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C （説明を参照してください） thresholdType – 閾値の種
Python+OpenCV+dlibで居眠りを検出してArduinoでエアコンの設定温度を下げる - nomolkのブログ
オフィスでの居眠りを監視し、眠そうな人がいたら空調の温度が下がって強制的に起こす、という空調管理システムが話題になっていました。 www.nikkei.com https://t.co/NhLc3GByQv これネガティブに受け取られてるけどよく居眠りするサイドの意見としては居眠りって意図的にしてるわけではなくてむしろしなくて済むならしたくないので空調等の自然な形でそれを抑止してくれるのは結構いいと思う、仮眠とは話が別— メルセデスベン子 (@nomolk) 2018年7月26日 自分はよくなにかやりながら寝てしまう体質で、家でゲームやってたり本読んでるときでも寝てしまいます。眠い状態を経由せずに覚醒状態からいつのまにか寝てるので、我慢は無力です。なのでAI等の第三者が冷気とかでやさしく起こしてくれるならそれに越したことはないです。なので作ることにしました。 慶洋エンジニアリング(KEIY
画像処理を始めよう ー特徴量2 SIFTー - プログラムdeタマゴ
今回はDavid Loweが1999年に提案したSIFTについて話していきます。今更、SIFTなんて解説してもそこらにいっぱい解説あるんだからと思うかもしれませんが、まぁ、マッタリ行きましょうや。なお、SIFTには特許があるので使用時には気をつけて下さい。また、オープンソースの実装にOpenCVの他、OpenSIFTもあります。ところで、昔JAVAで作ったSIFTのプログラムが見当たりません。(T_T) あいつはどこ行ってしまったのか…。 Scale-Invariant 前回話したハリスのコーナー検出の手法には、回転不変性がありました。画像が回転しても特徴が変わらないよ、というものです。チョロッとだけ、アフィン変換不変や、スケール対応する改良があるよとだけ言いましたように、基本的にはその他の変形に対して不変な特徴ではありません。 特に困るのが、画像の大きさの違いを吸収できないことでした。へ
opencv.jp - OpenCV: 離散変換（Discrete Transforms）サンプルコード -
作成者: 怡土順一, 最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 342, 最終変更日時: 2007-10-14 23:39:34 +0900 (日, 14 10月 2007) ■ DFT 離散フーリエ変換および，逆離散フーリエ変換とは，離散化されたデータに対するフーリエ変換である． これは，1次元信号や2次元画像の周波集解析，データ圧縮，畳み込み定理を利用した（F(f*g）=F(f)*F(g)）高速な乗算などに利用される． OpenCVでは，関数cvDFT()よよって，順変換，逆変換が可能である． #include <cv.h> #include <highgui.h> /* プロトタイプ宣言 */ void cvShiftDFT (CvArr * src_arr, CvArr * dst_arr); int main (int argc, char **argv) { IplIma
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
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