OpenCVでDeepFlow - whoopsidaisies's diary
opencv_contribを見てたら，DeepFlowというオプティカルフローのアルゴリズムが実装されていたので勉強ついでに使ってみる． DeepFlow DeepFlowはコンピュータビジョンの分野では有名な国際学会ICCV2013でWeinzaepfelらによって発表されたアルゴリズムである． HAL - INRIA :: [hal-00873592, version 1] DeepFlow: Large displacement optical flow with deep matching DeepFlowではDeep Matchingという画像のマッチング手法（これも同論文内で提案されている）を用いてオプティカルフローを求めている． 以下の画像にアルゴリズムの全体像がまとめられている． LEAR - DeepMatchingFlow パワーポイントの資料はこちら Deep Ma
Google グループ
Google グループでは、オンライン フォーラムやメール ベースのグループを作成したり、こうしたフォーラムやグループに参加したりすることで、大勢のユーザーと情報の共有やディスカッションを行うことができます。
Importing video using Javacv
Configuration steps for javacv on Eclipse running on windows 7 can be found in the link below. http://opencvlover.blogspot.in/2012/04/javacv-setup-with-eclipse-on-windows-7.html In this post we will see how to import video in javacv for processing. Opencv uses CvCapture function for importing video. Javacv uses FrameGrabber class for grabbing video. Framegrabber can be used with 2 methods for impo
TBBによる処理の並列化と高速化 | OpenCV.jp
OpenCV2.1から，それまでのOpenMPに（一部取って）代わり，Intel Threading Building Blocks（TBB）を利用した並列化が導入されました．OSS 版 TBB のライセンスは GPL v2 with Runtime Exception ですが，商用ライセンスの商品版も存在します． OpenMP はコンパイラに対するディレクティブでしたが，TBB ではライブラリの関数を呼び出します．つまり，OpenCV をコンパイルする際に，OpenMP の場合は OpenMP に対応したコンパイラが必要で，TBB の場合は TBB ライブラリをインストールする必要があります．この辺りの話やOpenMP，TBBの導入方法は，インストールに関する記事で簡単に触れました． 前述のように，すべての OpenMP 対応の関数が TBB に書き直されたわけではありませんが，現在の
Opeｎcv object detection_takmin
5. 物体検出徹底解説！ 物体検出の仕組み Viola & Johnsのアルゴリズムを解説 物体検出の使い方 2.0以降の変更点 物体検出器を作ってみよう！ opencv_createsamples opencv_traincascade 7. Viola & Johnsのアルゴリズム OpenCVの物体検出は、以下の手法を実装している Rainer Lienhart and Jochen Maydt, "An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection", IEEE ICIP 2002,Vol. 1, pp. 900-903, Sep. 2002. Ojala and M. Pietikainen, “Multiresolution Gray-Scale and Rot
OpenCV - LumberMill's Notes
HaarCascadeによる学習と物体認識 機械学習などなど、そこに出てくる理論の何たるかをさっぱり理解出来ていないのですが…便利な時代になったもので、ほとんど門外漢でも物体認識のプログラム（と、それに必要なアルゴリズムのトレーニング）が出来てしまいました。勿論、まだまだ改善点、チューニングの必要なところは沢山ありますし、そもそも勘違いしてる箇所もあるかもしれませんので、ご利用は計画的に。 今回、CentOS6.0を使いました。OpenCVのインストールが簡単だからですね。以下のコマンドで準備完了です。 # yum install opencv 認識させたい画像（=positive samples）を用意します。今回は自社のロゴマークを使いました。 それから、背景画像（=negative samples）です。どうやら数千枚という単位が必要らしく、ここで困ってしまったのですが、以下のURL
OpenCV 2.4.2で分類器を作る - shkh's blog
最近、OpenCVで遊んでいて、付属の顔検出用の分類器の精度があまり良くないので、自分で作ってみることにした。ドキュメントがとっ散らかっているので、メモとして残す。 次の画像は付属の分類器を使って検出したもの。False-Positiveも多くて、うまく顔を捕捉できていないのがわかる。 OpenCVはバージョン2.4.2を使った。 手順としては サンプルの収集 ラベル付け 分類器の生成 となる。 1. サンプルの収集 今回は、ポジティブサンプルとネガティブサンプル用にあわせて10392枚集めた。 画像検索のAPIでは、Bing Search API on Azureが一番いいと思う。Googleは制限がきつくて、Yahooはクレカの登録が要る。 Bingはこちらで無料プランを登録すれば良い。使うときはAuthヘッダにアカウントキーを入れてやれば良い。スクリプトは以下にあげておいた。 htt
コネタス株式会社 | 大阪府のスマホ・タブレット・パソコン修理 | インターネットサービス | 防犯カメラ工事
当社はスマートフォン・タブレット・パソコン修理を行うリペア事業と インターネット関連サービス・WEB構築などのITソリューション事業を行っております。 また企業様向けのWEB運用や販促物制作などのプロモーションやパソコン・OA機器・事務所環境のネットワーク構築、 工事部門では防犯カメラの設置設営・各種配線工事などにも対応させていただいております。 会社案内へ MISSION インターネット関連サービスにおいては、 インターネットプロバイダー・ホスティングサービスはサービス開始より20年以上の実績のもと、 中小企業様のインターネット環境の課題を解決や業務の効率化をサポートいたしております。 特に、WEBやメールサーバ管理については、お客さまの見えるところは勿論、 見えないところでは更に、重要な情報資産が格納されたサーバを、インターネットに関わる数多くの脅威からお守りし、 快適なパフォーマンス
Vehicle Detection, Tracking and Counting
There are several ways to perform vehicle detection, tracking and counting. An easy way to do vehicle detection is by using Haar Cascades (please, see Vehicle Detection with Haar Cascades section). Currently, I don't have a tutorial about it, but you can get some extra information in the OpenCV homepage, see Cascade Classifier page. Another way to do vehicle detection is by using Background Subtra
OpenCVで学ぶ画像認識 記事一覧 | gihyo.jp
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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
iOS - 「顔以外」のものを画像認識する - Qiita [キータ]
iOS SDK では Core Image の CIDetector クラスで簡単に顔認識をおこなうことができます。iOS 7 からは、笑顔やまばたきの検出も可能に なりました。 が、CIDetector は detectorOfType:context:options: というメソッドの第1引数で Detector Type を指定できる設計になっているものの、 public let CIDetectorTypeFace: String public let CIDetectorTypeRectangle: String public let CIDetectorTypeQRCode: String public let CIDetectorTypeText: String Detector Types - CIDetector Class Reference と、4つしか定義されてない
![iOS - 「顔以外」のものを画像認識する - Qiita [キータ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ac2542e64412a689b53886bce83863eaccb2c245/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUUzJTgwJThDJUU5JUExJTk0JUU0JUJCJUE1JUU1JUE0JTk2JUUzJTgwJThEJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJTgyJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJTkyJUU3JTk0JUJCJUU1JTgzJThGJUU4JUFBJThEJUU4JUFEJTk4JUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJTIwb24lMjBpT1MmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWE5ZDNiYmYyZTYxOGI0YzAxY2I3NGU3NTYzMTE2OTEy%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDBzaHUyMjMmdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTQzNzNjMmUzMzBmNDUyODgwM2ZjMjk5ODcyM2E5NjU5%26blend-x%3D120%26blend-y%3D445%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g44Ko44Oz44K444OL44Ki44Go5Lq655Sf44Kz44Of44Ol44OL44OG44Kj%26txt-width%3D972%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%25233A3C3C%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D134%26txt-y%3D546%26s%3Deac3525e93017a22324c78a48de50853)
OPENCV \ library
Processing and Java Library OpenCV is an open source computer vision library originally developed by Intel. It is free for commercial and research use under a BSD license. The library is cross-platform, and runs on Mac OS X, Windows and Linux. It focuses mainly towards real-time image processing, as such, if it finds Intel's Integrated Performance Primitives on the system, it will use these commer
Thrift + OpenCV – Rest Term
Thriftを利用してOpenCVの関数をスクリプトから呼んでみます。 といってもRPCで繋げるだけで特別なことをする必要はありません。 ここでは、画像の各チャンネルの平均値と標準偏差を求めてみます。 サーバ側でOpenCVの cvAvgSvd() を利用すればOK。 まず、最初にRPCのインタフェースをThrift IDLに書きます。 ここでは、平均と標準偏差を求める関数を2つ作ることにしました。 各チャンネルの値が欲しいので戻り値は list<double> に、 引数は画像ファイル名を指定したいので string にしておきます。 * cv.thrift (サービス名は CV) service CV { list<double> calcAvg(1: string img) list<double> calcSdv(1: string img) }
Visual Wordsを用いた類似画像検索 - 人工知能に関する断創録
類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3） 3日で作る高速特定物体認識システム（2009/10/18） に続くOpenCVプロジェクト第三弾です。今回は、上の二つをふまえてカラーヒストグラムではなく、局所特徴量（SIFTやSURF）を用いた類似画像検索を試してみます。局所特徴量はグレースケール画像から抽出するため、カラーヒストグラムと違って色は見ていません。画像の模様（テクスチャ）で類似性を判定します。 実験環境は、Windows 7、MinGW C++コンパイラ、OpenCV2.0、Python 2.5です。EclipseでMinGWを使う方法はEclipseでOpenCV（2009/10/16）を参照してください。Visual C++にはないディレクトリスキャン関数を一部使っているのでVisual C++を使う場合は、少しだけ修正が必要です。 Bag-of-Visual Wor
mono's Tech Blog » OpenCV on Java
JavaでOpenCVを扱おう OpenGLをJavaで扱うAPIとしては，JOGL(参考記事)というものがあるが，同様なものとして，OPENCV Processing and Java Libraryというものを発見． 前にも探したことがあるものの，そのときは見つからず．いつの間に出来たんだろう． JNIを用いたブリッジライブラリらしい． ただ，ver. 1.0までしか対応していないので，2.0とかを扱おうとしたらやはりC++などを使う必要がありそう． それか，自分でJNIやJNA(最近知ったJNIに似た，より扱いやすいもの)でごりごり書くとかかな． 導入手順 導入手順はここを参考にしたが，端的に書くと以下． OpenCV本体のインストール(ver. 1.0) OPENCV Processing and Java LibraryのここからダウンロードしたZipを解凍したディレクト
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
ゆーすけべー日記
サキとは彼女の自宅近く、湘南台駅前のスーパーマーケットで待ち合わせをした。彼女は自転車で後から追いつくと言い、僕は大きなコインパーキングへ車を停めた。煙草を一本吸ってからスーパーマーケットへ向かうと、ひっきりなしに主婦的な女性かおばあちゃんが入り口を出たり入ったりしていた。時刻は午後5時になる。時計から目を上げると、待たせちゃったわねと大して悪びれてない様子でサキが手ぶらでやってきた。 お礼に料理を作るとはいえ、サキの家には食材が十分足りていないらしく、こうしてスーパーマーケットに寄ることになった。サキは野菜コーナーから精肉コーナーまで、まるで優秀なカーナビに導かれるように無駄なく点検していった。欲しい食材があると、2秒間程度それらを凝視し、一度手に取ったじゃがいもやら豚肉やらを迷うことなく僕が持っているカゴに放り込んだ。最後にアルコール飲料が冷やされている棚の前へ行くと、私が飲むからとチ
Momma's Wiki: OpenCV/機械学習 - ml.hで提供されている機械学習について http://archive.i...
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