イマジン アカデミー: テクノロジースキル & 認定資格 | Microsoft Educationコースおよび認定資格 Microsoft Imagine Academy は、学生と教育者がテクノロジー志向の経済において成功できるように導くカリキュラムや認定を提供します。
画像計測事始め
映像を使ってものを測る!? 初めて聞かれる方も多いかも知れません。しかし、航空測量を使った地図作製を思い浮かべていただければ画像からものが測れることが理解できると思います。 このコーナでは高速度カメラに限らず、ビデオとかフィルムカメラといった一般の画像装置からどのような計測が可能かをご紹介します。 高速度カメラを用いた画像計測は、高速度カメラ入門Q&Aを参照して下さい。 高速度カメラと歴史的なでき事は、歴史背景とトピックを参照していただきます。 専門的に光と光を使った計測の概要については光と光の記録を参照して下さい。 ●ものを測る ものを測る機器にはいろいろあります。これらは専門書を見れば詳しく書いてありますので詳細はそちらに譲ります。計測工学のラベルのある本を探せば詳しく書かれてあります。しかし、残念なことにこれらの一般的な計測工学関連の書物には画像計測について詳しく書かれたものがありま
画像処理について（一般的な説明と代表的ソフトウェアの紹介）
画像処理について紹介する。 コンピュータとCCDカメラの発達により、デジタル画像が身近なものになり、計測分野に果たす役割も大きくなった。 計測分野での画像処理の役割について触れたいと思う。 画像処理とは、カメラやスキャナーなどから得た画像を加工して、欲しい画像情報を抽出する手法を言う。 画像に含まれる興味ある情報を抽出するために、興味のない画像を排除することが画像処理の基本的な手法である。 画像処理の簡単な方法は、得られた画像を手で書き写す方法がある。 欲しい画像だけを書き留めるだけでよい。 銀塩フィルムの場合は、現像や焼き込みを通して欲しい画像を得ることがある。これらの手法はアナログ手法である。 デジタル画像処理は、画像を「画素」（Pixel = Picture Element）と呼ぶ単位に区分けすることから始まる。 この言葉は、1965年に公になった言葉で、米国NASAが火星に探査衛星
Lights and their recording methods - Lights 光と光の記録（光編）マルチフレーム
<body bgcolor="#edfaff" leftmargin="10" marginheight="10" marginwidth="10" topmargin="10"> <p> </p> </body>
Lights and their recording methods -Recordings 光と光の記録（記録編）マルチフレーム
<body bgcolor="#edfaff" leftmargin="10" marginheight="10" marginwidth="10" topmargin="10"> <p> </p> </body>
tmps.org - このウェブサイトは販売用です！ - Tmps リソースおよび情報
このウェブサイトは販売用です！ tmps.org は、あなたがお探しの情報の全ての最新かつ最適なソースです。一般トピックからここから検索できる内容は、tmps.orgが全てとなります。あなたがお探しの内容が見つかることを願っています！
SURFを読む の0 - .mjtの日記復帰計画
http://www.vision.ee.ethz.ch/~surf/papers.html - 本家 http://opensurf1.googlecode.com/files/OpenSURF.pdf - Implementation note 下のPDFを理解するのに十分な量を書けたらという感じで。 SIFTやSURFの仕事 http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/SIFT/ SIFTやSURFの最終的な仕事は、"スケール(大きさ)と回転に対して不変な特徴量を求めること"。 コンピュータにデータを比較するためには、データを(複数の)数値 = 特徴量に変換してやる必要が有る。 人間にとっては、ある画像を拡大縮小したり回転させたりした画像も"同じ"画像なので、特徴量も回転や拡大縮小の後も同じである(あまり変化しない)ことが望ましい。 構造 一般的にSIFTとかS
SIFT Tutorial
藤吉弘亘. "Gradientベースの特徴抽出 - SIFTとHOG - ", 情報処理学会 研究報告 CVIM 160, pp. 211-224, 2007. Scale-Invariant Feature Transform(SIFT) は，特徴点の検出と特徴量の記述を行うアルゴリズムである． 検出した特徴点に対して，画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑健な特徴量を記述するため，イメージモザイク等の画像のマチングや物体認識・検出に用いられている． 本稿では，SIFT のアルゴリズムについて概説し，具体例としてSIFT を用いたアプリケーションや応用手法への展開について紹介する．また，SIFT と同様にgradient ベースの特徴抽出法であるHistograms of Oriented Gradients(HOG)のアルゴリズムとその応用例として人検出についても紹介する． Scal
1
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
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
