extendskickのブックマーク / 2019年7月20日

extendskick id:extendskick

2019年7月20日のブックマーク (5件)

OpenCVで顔認識とそれ以外の物体認識(カスケード分類機まとめ)
OpenCVで物体認識 OpenCVで静止画から物体認識をする場合、3つの方法があります。テンプレートマッチング法 https://www.tech-tech.xyz/archives/3065942.html 特徴点の抽出し、比較することで検出 https://www.tech-tech.xyz/archives/sift-surf-akaze.html OpenCV(Python)で物体認識、特徴抽出(SIFT、SURF、A-KAZEの使い方) カスケード型分類器を用いて検出今回は3.の方法で物体認識を行います。お手軽順で並べてます。つまり、1.が最もお手軽な方法で、 3.は判別機の学習のためにデータを集めて成形するのが面倒です。ただし、3.の方法を使った顔認識は優秀な判別機が公式から配布されているのでお手軽にできます。カスケード分類機の準備顔のカスケードファイルが公式か
extendskick 2019/07/20
opencv

cascade
リンク
[OpenCV] いまさら局所特徴量で物体検出！？ - Qiita
#１．はじめに OpenCVには，様々な処理が用意されています。画像処理，映像解析，カメラキャリブレーション，特徴点抽出，物体検出，機械学習，コンピュテーショナルフォトグラフィ，3D可視化などが基本モジュールで用意されています。さらに，エクストラモジュールを追加することで，より豊富うな処理が利用できます。[1] OpenCV 3.x系を中心に話をします。今回は，OpenCVの局所特徴量がどの程度簡単に使えるのか興味があり，局所特徴量を利用した物体検出を作成しました。最近世間では，ディープな物体認識で盛り上がっていますが。特徴点抽出に関する詳しい説明は，検索すれば多数ありますので，ここでは割愛します。藤吉先生 (中部大学)のスライド「画像局所特徴量SIFTとそれ以降のアプローチ」は，とてもわかり易く説明されています。 #２．特徴点検出と特徴量記述特徴点検出と特徴量記述は，featu
extendskick 2019/07/20
opencv
リンク
MIRU2013チュートリアル：SIFTとそれ以降のアプローチ
MIRU2013のチュートリアル「画像局所特徴量SIFTとそれ以降のアプローチ」第16回画像の認識・理解シンポジウム MIRU2013 2013年7月29日 http://cvim.ipsj.or.jp/miru2013/tutorial.php#ts4Read less
extendskick 2019/07/20
sift

opencv
リンク
Release 1.0.3: Merge pull request #5 from grasmash/symfony3x · grasmash/yaml-cli
extendskick 2019/07/20
windows

cmd
リンク
公営競技を題材にGCPを勉強する - Qiita
直接的にお金が絡まないと中々やる気が出ないため、公営競技を題材にしてGCPをざっくり勉強する。なるべくサーバレスな感じで、なるべく開発もWebベースで。 GCPの色々なサービスを使ってみることを目的にしてるので、無駄の多い構成になってしまっているかも。。やったこと（ざっくり） GKE上のAirflowでバッチ処理作成 GKE関連のファイル類はSourceRepositoriesで管理し、PushしたらCloudB uildでデプロイ Functionsでとある公営競技の過去レースのデータをダウンロードしGCSに格納する GCSからBigQueryに格納 BigQueryに格納したデータを元にAI Platformでモデル作成 Functionsでスクレイピングしたデータと上記モデルからオンライン予測し、結果をFireStoreに投入 Functionsで予測した結果を購入開発環境多分
extendskick 2019/07/20
リンク
- 2019年7月21日
- 2019年7月20日
- 2019年7月19日