XML/YAML Persistence — OpenCV 2.4.13.7 documentation
XML/YAML file storages. Writing to a file storage.¶ You can store and then restore various OpenCV data structures to/from XML (http://www.w3c.org/XML) or YAML (http://www.yaml.org) formats. Also, it is possible store and load arbitrarily complex data structures, which include OpenCV data structures, as well as primitive data types (integer and floating-point numbers and text strings) as their elem
Linux に OpenCV バージョン 2.0.0 をビルドとインストール
kkaneko.com 2024 著作権. 不許複製 プライバシーポリシー
3日で作る高速特定物体認識システム (3) SURFの抽出 - 人工知能に関する断創録
3日で作る高速特定物体認識システム (2) SIFT特徴量の抽出（2009/10/24）の続きです。あっ、3日経っちゃいました。 今回は、SIFTとは別の局所特徴量であるSURF（Speeded Up Robust Features）を抽出してみます。SURFのFはFeaturesなのでSURF特徴量とは言わないのかな？SIFTとは抽出方法は違いますが、画像からキーポイントと特徴ベクトルを抽出する点では同じです。抽出速度はSIFTより数倍高速だそうですが、精度は多少落ちるとのこと。リアルタイム処理したいときはこっちのほうがよさそうです。また、OpenCVにもすでに実装されています。SURFの詳しいアルゴリズムは後で論文を読むとしてとりあえず試してみます。 画像からSURFを抽出する 以下のプログラムは、画像からSURFを抽出して特徴点を描画し、特徴量をファイルへ格納するプログラムです。この
オープンソースで作るスマホ文字認識アプリ
2. あじぇんだ 自己紹介 はじめに 紹介するＯＳＳ 設計 実装 ？？？ まとめ 参考文献 4. 山口陽平 プログラミング言語・型理論の研究者 世界を美しく記述することを夢見る３３歳 名古屋工業大学大学院出身 未踏ソフトウェア経験 人を驚かせるのが好き Nativeコードより速いJavaコード 1日でHaskellを作る ハードリアルタイムJavaVM 1000台越え構成のペタバイト級分散DB PC上で秒間1000万クエリ処理できるKVS ※あくまでもイメージです。 実物に髪の毛はありません。 5. 有限会社来栖川電算 概要 名古屋工業大学発ベンチャー（2003年） 目的 ソフトウェアの品質・生産性向上 スタッフ 役員３人・正社員７人・アルバイト９人 データ作成４人・家政婦２人
【OpenCV2.0】cv::Matクラス 画像処理ソリューション
※注1 widthStepでは画像１行あたりのバイト数はビットマップファイルと同様に４バイト単位になるように調整されていましたが、画像ファイルをcv::imread()関数を使って読み込むと、stepの値は（メモリも？）４バイト単位に調整されません。（画像の幅×チャンネル数になるのみ） そのため、その他もろもろの互換性を考慮すると、cvLoadImageを使って画像ファイルを読み込み、cv::Matに変換した方が良さそうです。 (例) //画像ファイルの読み込み cv::Ptr<IplImage> iplimg = cvLoadImage("test.bmp", CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR); //cv::Matへ変換 cv::Mat img(iplimg); ※注２ cv::Matから取得するdepth()は以下のように
10分で学ぶOpenCV超入門
C言語を勉強した人がOpenCVを始める取っ掛かりとして使ってもらえれば嬉しいです。配列とか関数は分かるけど、ポインタはちょっと・・・というくらいの人から読めるように書いてみました。 OpenCVとは OpenCVとは画像処理で使える関数がたくさん用意されている関数群（フレームワーク）です。例えばC言語でファイルを読み込むのにfgets()という関数が用意されているように、OpenCVでは画像を読み込むcvLoadImage()という関数が用意されています。勿論、用意されている関数はこれだけではなく、画像をグレースケール化したり画像中から四角形を検出したり、顔を検出したりする関数まで用意されています。 OpenCVでの処理の流れ OpenCVを使ったプログラムの基本的な流れは といった流れになっています。以下では、まず始めにstep1とstep3だけを行うプログラムを作成したあとに徐々に複
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
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
