Scale-invariant feature transform - Wikipedia
The scale-invariant feature transform (SIFT) is a computer vision algorithm to detect, describe, and match local features in images, invented by David Lowe in 1999.[1] Applications include object recognition, robotic mapping and navigation, image stitching, 3D modeling, gesture recognition, video tracking, individual identification of wildlife and match moving. SIFT keypoints of objects are first
Rob Hess - School of EECS @ Oregon State University
''CS 559 Term Project''\n\nVoxel coloring is a technique used to create a 3D scene reconstruction from a fairly sparse set of images. Perhaps the most useful aspect of this technique is the fact that it can be used to create a photorealistic scene reconstruction without computing image correspondences. For my CS 559 term project, I implemented and tested the 3D voxel coloring algorithm as describe
生産物
画像処理 画像ラベリングルーチン 画像の連続領域をラベリングするルーチンです。 多値の画像もラベリングできます。 サイズの大きい順に領域番号を付けていくことができます。 サイズが閾値よりも小さい領域を除去できます。 ソースコードと解説はこちら RGBとHSVの変換 RGBとHSVの変換を行うルーチンです。 ソースコードはこちら OpenGL ボリュームレンダリングクラス GLSLを用いたリアルタイムボリュームレンダリングのためのクラスです。 128 x 128 x 128 程度のボリュームデータならノートでもサクサク動きます。 ソースコードと解説はこちら OpenGLのデプスバッファ OpenGLのデプスバッファの値を取得し、距離情報に変換するサンプルです。 ソースコードはこちら OpenGLでテクスチャを簡単に使うためのちょっとしたクラス OpenGLのテクスチャの設定は難しく
OpenCV - Shunsuke Yamamoto Wiki
ラベリング手法 † 画像処理において，ラベリングを使うことはよくある． ただ，OpenCVではラベリングに関する関数は定義されていません． そこで，奈良先端科学技術大学院大学の井村さんという方が作成されたLabeling.hを使います．(入手先) あと，これを参考にサンプルプログラムを作成されたmasayoshiさんのサイトを参考にします． プログラムでは，Labeling.hを呼出し， ラベリングを使う関数の中で以下のようにラベリングクラスを呼び出します． LabelingBS labeling; ここでは簡単のため，ラベリング変数はlabelingとしました． あとは，ラベリングを行う関数で，実行するだけです． IplImage *src; .... IplImage *dst = cvCreateIMage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_16
OpenCV: The Works by Okura
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アニメ顔の検出とキャラクターの分類 - デー
時間がないくせにアレコレしていて、もうなにをしたかったのかしているのかわけ分からなくなってきたけど、まだ大きな目線で見ると方向性は間違ってないと思う。最近は画像から矩形を超高速に切り抜きまくるためのツールを作っていて、その用途が検出器を作るための良質のサンプルデータ集めの効率化で、作りながら、そういえば顔判定はよく見るけど、アニメ顔判定は見ないなーと思っていたところに『http://techon.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20080325/149419/:title=』というニュースを見て、これはまずい先を越されてしまう、コンテンツベースのサイト分類器を作ってニートになるのは俺だ！ と思って、いますぐアニメ画像の判定をしてみようと思い始めた。 考えた判定の方法は、 アニメ顔検出 顔の位置から他の部位の座標を大体求める 髪の色と服の模様（ヒストグラムを使う）でキ
第4回 オブジェクト検出器の作成方法 | gihyo.jp
お久しぶりです。私事でなかなか執筆の時間がとれず、前回の掲載から長く時間が空いてしまい申し訳ありませんでした。皆さんから寄せられたコメントには非常に励まされました。 というわけで、今回はいよいよ最終回です。前回はオブジェクト検出器を使って顔を検出するところまで行いました。今回は、オリジナルオブジェクト検出器を作成してみます。 今回作成するプログラムのソースコードは、こちらから一括してダウンロードすることができます。 Data.zip 学習の流れと仕組み 学習の流れ 前回のおさらいになりますが、オブジェクト検出器は機械学習という方法を通して作成されます。つまり、コンピュータプログラムに検出したいオブジェクトの画像（正解画像）とそうでない画像（非正解画像）を与えることで、オブジェクトが含まれている画像の傾向というのをコンピュータに覚えさせていきます。 学習の流れを簡単にまとめると以下の通りです
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