OpenCV 使ってみた ～6. 物体認識編～
今度はさらに複雑な形であるト音記号を認識してみる。複雑な形の認識は（例えば顔認識など）は CascadeClassifier で行う。単純な認識機を多段（カスケード）に組み合わせることで認識精度を上げる手法らしい。機械学習したデータを使って認識を行うわけなので、学習データを作るのがめんどくさい。 と思ってたら素晴らしいページを発見した。まさに神ツール。ありがたく使わせていただきます。このサイトのとおりにやる。っていうと説明が終わってしまう。 とりあえず、opencv_createsamples をインストールする。パッケージがわからないので apt-file で探す。 apt-file search opencv_createsamples libopencv-dev パッケージに含まれている（Ubuntuの場合）ことがわかったのでインストール。 sudo apt-get install
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
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