2017/02/03 JaSST’17 Tokyo
Introduction¶ OpenCV (Open Source Computer Vision) is a popular computer vision library started by Intel in 1999. The cross-platform library sets its focus on real-time image processing and includes patent-free implementations of the latest computer vision algorithms. In 2008 Willow Garage took over support and OpenCV 2.3.1 now comes with a programming interface to C, C++, Python and Android. Open
作成者: 怡土順一, 最終変更者: 小枝正直, 最終変更リビジョン: 481, 最終変更日時: 2009-08-13 20:02:03 +0900 (木, 13 8月 2009) CXCORE サンプルコード 基本構造体(Basic Structures) 配列操作(Operations on Arrays) 初期化(Initialization) コピーと充填(Copying and Filling) 変形と置換(Transforms and Permutations) 線形代数(Linear Algebra) 離散変換(Discrete Transforms) 動的構造体(Dynamic Structures) 木(Trees) 描画関数(Drawing Functions) 曲線と形状(Curves and Shapes) テキスト(Text) データ永続性と実行時型情報(Data
上記ファイルを作成しましょう。ファイルを作成したら、実装ファイルの拡張子を.mから.mmに変更します。実装ファイルの拡張子を.mmにすると、ファイル中にObjective-CとC++のソースコードを混在させることができます。 FilterBaseクラス FilterBaseクラスはフィルタクラスの抽象クラスです。CGImageからOpenCV画像データに変換したり、OpenCV画像データからCGImageに変換したりするメソッドを定義しておきます。また、このクラスを継承したサブクラスにてフィルタ処理をかけるときに使用するメソッド- doFilter:も定義しておきます。 FilterBase.h #import <Foundation/Foundation.h> #import <opencv2/opencv.hpp> @interface FilterBase : NSObject /*
opencv-2.1 (or 2.0) サンプルによっては,2.0ではコンパイルできないものもあります. Non-local Means Filterによるデノイジング Poisson Blending Point Cloud Rendering メモリ上での画像データの圧縮 インテグラルイメージによるボックスフィルタの高速化 スパース行列(SparseMat)の使い方2:超解像 スパース行列(SparseMat)の使い方:画像のぼかしとぼけ除去 2次元フーリエ変換,フーリエ逆変換 画像の二値化 画像ピクセル値へのアクセスと計算速度 複数の矩形を包含する矩形 コーナー検出(EigenValue,Harris,FAST) アフィン変換(パラメータを与えて,変換行列を求める) ファイルへのXML/YAML形式でのデータ保存/読み込み エッジ検出(Sobel,Laplacian,Canny) S
Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)(訳) OpenCVユーザガイド(訳) Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) (訳) Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) (訳) Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:
はじめに 先日の Jubatus Casual Talks で、OpenCVを使った一般物体認識の概要と、注意しなければならないポイントについて発表させていただきました。 Jubatus opencv from Kazuya Gokita 詳しくは上記のスライドを御覧ください。 一般物体認識とは 要するに、画像を与えた時にそこに何が写っているのかを推定することです。 ゾウの写真ならゾウ、自転車の写真なら自転車だとコンピュータに判断させるのが目的です。 ところが、これがなかなか難しい問題であまりうまくいっていません。 Googleの画像検索は一見この問題を解決しているように見えますが、画像検索の場合はその画像の周辺にあるテキスト情報が利用できるのでちょっと違います。 たとえば、写真のすぐ下に「ウサギかわいい」って書いてあったらたぶんウサギの写真だろうと判断できます。 このような情報が与えられ
超大ヒットした『漫画カメラ』、ほんとに漫画っぽくなって、動作も軽快、シェアも簡単で楽しいですよね。 ただ、ちらほらと「同じこと考えてた」「そういうの作ってた」という声を聞くことがあります。実際に同様のコンセプトのアプリもたくさん出ています。 実は、カヤックでも、2年ほど前、Instagramが出てきた頃に"Comicgram"という企画が出たことがあって、ちょっとだけモックアプリをつくったことがありました。 そのときつくったモックアプリで自動で写真加工した結果がこちら 『漫画カメラ』ほど漫画っぽくないかもしれませんが、それっぽいといえばそれっぽいです。 実は、このモックアプリはOpenCVにもともと備わっている機能を組み合わせただけなので、結構サックリ実現できます。 以下でその6ステップの処理内容について紹介させていただきます。 ステップ1:領域分割 『画像ピラミッドを用いた画像の領域分割
作った。 http://search.cpan.org/dist/Image-ObjectDetect/ http://d.hatena.ne.jp/darashi/20070223/1172232765でRubyの拡張ライブラリを公開されていたので、こりゃやらなくちゃ・・・と思った次第です。すみません。 こんな感じで使えます。Imagerで顔を囲んでみた。 #!/usr/local/bin/perl use strict; use warnings; use Imager; use Image::ObjectDetect; my $file = 'picture.jpg'; my $image = Imager->new->read(file => $file); my $cascade = '/usr/local/share/opencv/haarcascades/haarcascad
Bijostagram(びじょすたぐらむ)というWebサービスを作ってみました。 Bijostagram - Cute Girls on Instagram きれいなおねいさんは、好きですか? Bijostagramとは? Bijostagramは、きれいなおねいさんの画像がたくさん眺められるサービスです(個人的に作りました)。一番の大きな特徴は、Instagramから自動的にきれいなおねいさんの画像を集めてくる、というところです。Bijostagramでは、集めてきたおねいさん画像をランダムに表示しています。 Instagramは写真版Twitterで、しかも撮影した画像をオサレな感じで加工できてツイートできるというサービス。2月末に公式のAPIが公開されたので、いじってみました。→インスタグラムのAPIについてはこちら Bijostagramは、画像抽出と画像配置のアルゴリズムをPer
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