Code Archive Skip to content Google About Google Privacy Terms
「ウェブリブログ」は 2023年1月31日 をもちましてサービス提供を終了いたしました。 2004年3月のサービス開始より19年近くもの間、沢山の皆さまにご愛用いただきましたことを心よりお礼申し上げます。今後とも、BIGLOBEをご愛顧賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。 ※引っ越し先ブログへのリダイレクトサービスは2024年1月31日で終了いたしました。 BIGLOBEのサービス一覧
作成者: 怡土順一, 最終変更者: 小枝正直, 最終変更リビジョン: 481, 最終変更日時: 2009-08-13 20:02:03 +0900 (木, 13 8月 2009) CXCORE サンプルコード 基本構造体(Basic Structures) 配列操作(Operations on Arrays) 初期化(Initialization) コピーと充填(Copying and Filling) 変形と置換(Transforms and Permutations) 線形代数(Linear Algebra) 離散変換(Discrete Transforms) 動的構造体(Dynamic Structures) 木(Trees) 描画関数(Drawing Functions) 曲線と形状(Curves and Shapes) テキスト(Text) データ永続性と実行時型情報(Data
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
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く