OpenCVでとりあえず顔認識のサンプルが動くところまでの記録
最近流行（？）のOpenCVによる画像認識をやってみようとしたのですが、思いのほか苦労が多かったので、サンプルデータで顔認識の動作を確認できたところまでの記録を残しておきます。 OpenCVをダウンロード（2.4.3） http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.4.3/ ネット情報にあるインストーラがない 自己解凍exeのみ？ 展開したディレクトリをC:\opencv2.4.3に移動 パス（環境変数）の設定 C:\opencv2.4.3\build\x86\vc10\bin C:\opencv2.4.3\build\x86\vc10 下記サイトに沿って作業 OpenCV2.4の入手、ダウンロード、インストール、環境設定 | イメージングソリューション 指定したパスに存在しているのにdllが見つからないエ
OpenCVの勉強③（分類器を作成してみる） - Qiita
OpenCVの勉強、第3回です。 前回は予め準備されているカスケード分類器を使ってオブジェクト検出をしましたが、 今回はカスケード分類器を自作してみたいと思います。 目標 テニスボールを検出できるカスケード分類器を作る。 作業フォルダの準備 分類器を作成する作業フォルダの作成と、必要なファイルの準備をします。 <DIR> cascade <DIR> neg <DIR> pos <DIR> vec opencv_annotation.exe opencv_createsamples.exe opencv_ffmpeg346_64.dll opencv_interactive-calibration.exe opencv_traincascade.exe opencv_version.exe opencv_version_win32.exe opencv_visualisation.exe o
アイエスエス株式会社 "Innovative System Solutions" - OpenCVを使った機械学習
今日の話題は，OpenCVを使った機械学習．物体検出をご紹介しよう ちなみに使ったOpenCVのバージョンは1.0．上位バージョンも大筋は変わらない． 機械学習に使うツールは、 ・createsamples.exe ・haartraining.exe なのだ． これらはOpenCVをインストールすると、デフォルトで”C:\Program Files\OpenCV\bin”の下にできる． １．学習データを用意する 学習に必要なデータは、学習対象の画像データ（正解画像）と、学習対象が写っていない不正解画像である。 正解画像7000、不正解画像3000位は必要と言われているらしい。 で、これらの画像から学習に使う、vecファイルなるものを作成するのだが、そこでcreatesamples.exeを使用する。 大量の正解画像を用意する方法は2つあり、まず根性で全部自分で用意する方法。そして回転等加え
Pony Diffusion V6 XL - V6 (start with this one) | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai
Pony Diffusion V6 is a versatile SDXL finetune capable of producing stunning SFW and NSFW visuals of various anthro, feral, or humanoids species and their interactions based on simple natural language prompts.CHECK "ABOUT THIS VERSION" ON THE RIGHT IF YOU ARE NOT ON "V6" FOR IMPORTANT INFORMATION. Please join our Discord Server to support development of new versions of this model and get access to
Stable Diffusion embeddingsファイルと使い方を解説 | taziku / AI × クリエイティブ | 東京・名古屋
画像生成AI「Stable Diffusion」を使いこなす上で、覚えておきたいのが、embeddingsファイル。ネガティブプロンプトをまとめたり、指の生成に特化したものなど様々なものがありますが、今回は、利用方法を中心に解説します。 embeddingsとは？ embeddingsとは「埋め込み」という意味で、「Textual Inversion」という手法で学習させたファイルを指します。これらを利用することでそれぞれに学習されたファイルが生成される画像を補正し、品質を上げてくれます。「Textual Inversion」を略して、TIと言われることもあります。 embeddingの導入方法 今回は代表的なembeddingsのEasyNegativeをインストールしてみます。以下のURLから「EasyNegative.safetensors」をダウンロードします。 https://h
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【ffmpeg】動画の解像度を指定してリサイズ、アスペクト比を維持したまま解像度を変更する、回転する - Qiita
https://twitter.com/AkumaAI_JP/status/1719643672139235545