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移動体の追跡や粒子のカウントのチュートリアル中では輪郭構成点から近似的な中心座標を求める手法を紹介していましたが、今回は厳密な重心を求める手法を紹介します。まずは重心の定義から見ていきましょう。なお、同様のことをPythonでも記述可能です(こちら)。 幾何学的には、ある図形の、そのまわりでの一次モーメントが 0 であるような点のこと。図形 D (およびその周辺)の各点 r が密度 f(r) を持つなら、その重心 g とは、 を満たす点 g である(g が D 外の点であることもあり得る)。 密度が一定の場合、単体に限って言うなら、全頂点の各座標の値の算術平均をその座標の値として持つ点はその単体の重心となる。 [Wikipediaより] moments関数について ポリゴンまたはラスタライズされた形状の,3次までのモーメントを求める、moments関数を使用します。 関数momentsは,
このページでは、材料科学向けの3次元画像処理ソフトウェアの比較を行います。比較の対象として、3D Slicer、Amira/Avozo、Dragonfly、VGSTUDIO Maxを取り上げます。ImageJ(Fiji)…
今回は干潟を斜め上の角度から撮影した画像をオリジナル画像とし、ホモグラフィー変換によって真上から撮影したような形状に変形する例を紹介します。 平面の変形方法にはいくつか種類がありますが、透視変換(ホモグラフィー変換)は最も上位に位置する変換方法です。オリジナルの長方形があったときに、Translation:平行移動とEuclidian:回転までは形自体は変わりません。アフィン変換は平行四辺形に変形できますが、辺同士の平行の関係は維持されます。それに対し、ホモグラフィー変換は自由に変形することができる変換手法です。 ホモグラフィー変換では、変換前と変換後で対応する4点を指定すると一意の変換を指定することになります。 下の画像はオリジナル画像の変換前の4点を赤丸でマークしたものです。緑色の線は変換前の四角形を示す線です。今回はこの四角形を正方形に変換したいと思います。 変換後の画像です。 細か
動画からダンゴムシの動きをトラッキングしています。このチュートリアルを実施すれば、他の多くの問題に対しても自身で解決できる能力を身につけられるでしょう。画像の2値化から輪郭検出、動画の書き出しまで広い内容を含んでいます。 手元に良い感じのサンプル動画がなかったため、庭先でダンゴムシを撮影してきました。今回はこの動画を解析します。動画は何でも良いのですが、背景が均一で追跡した物体とのコントラストの差ができるだけ大きいようにするのが良いでしょう。今回の動画は背景とのコントラストの差が小さくダンゴムシ追跡の難易度は少し高めです。 最終的な目的はダンゴムシの追跡ですが、まずは動画を再生して表示するだけのプログラムを作成します。動画へのパスは各々で動画の置いてある場所に合わせてください。 #include "opencv/cv.h" #include "opencv/highgui.h" using
空撮動画の解析の流れを示しています。ドローンなどを使って真上から高度一定で撮影するという条件のもとで、カメラの座標推定から高精度なパノラママップの作成までのチュートリアルです。難易度は高めです。 最近のGPSの性能は上がってきていますが、数cm以下の誤差で抑えられるようなGPS受信機は手頃な価格では手に入りません。そこで、上空から真下に向けて撮影した動画を元にカメラの移動を計算する方法を解説します。下のサンプル動画は、右クリックからダウンロードすることができます。 なお、空撮に関しては、高価なマルチコプター(複数の羽をもつヘリコプター)を使用するほど大きなカメラを搭載可能で、高画質の映像を得られる傾向があります。ですが、安価なマルチコプターでも空撮が可能な機種はありますので、それを利用するのも良いと思います。DJIのドローンはとても安定しているのでおすすめです。 ただし、このような小型のド
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