はじめに 以前の記事で Kinectの ColorFrameReader から得た画像を ofImage 形式に変換して描画したりしましたが、いろいろ調べてみると、Kinect の画像形式から直接 ofImage に変換している例は意外と少ないようでした。そりゃまぁカラー画像をそのまま取得するだけだったらわざわざKinect使わんわい、という話だと思います。 それで、OpenCV も一緒に利用するケースを考えてみました。 この三者間を画像データが行き来出来れば、柔軟にプログラムが出来そうです。 oF 内で OpenCV を利用する方法について 先日の記事ではoFでKinect for Windows SDK 2.0 を使う手法について調査検討しましたが、OpenCVについても同様に調査します。 大まかには、以下の方法があると思います。 公式の ofxOpenCV を使う kylemcdon
alike での類似画像検索の主要な部分は上記の既存OSSを利用しているため、alike 自身は非常にコンパクトな構造になっています。下図にalikeのアーキテクチャを示します。 Apache alikeのデモ 下記のリンクをクリックすると、類似画像検索を体験できます。リンクをクリックして表示された画面の一番上の画像が「検索元」の画像で、2番目以降の画像が検索元と似ていると判断された類似画像一覧です。Luceneにより「似ている順」に表示されています。 http://rondhuit-demo.com/p/alike/ukbench/full/ukbench01700.jpg http://rondhuit-demo.com/p/alike/ukbench/full/ukbench01990.jpg http://rondhuit-demo.com/p/alike/ukbench/full
たくさんの写真のなかから、似ている画像を探せるソフトウェアを探していました。 全く同一のファイルを探すのであれば、PerlやRuby等のスクリプトでファイルのMD5をチェックするような方法が有効です。数が多いとそれなりに時間はかかりますが、誤りなく判定することができるでしょう。 しかし、「似ている」画像となると話は簡単ではありません。人間が写真を見比べて「似ている」と感じるのはどんなときでしょうか。人によって判定結果が異なることもあるでしょう。ましてやコンピュータにこれを判定させることなどできるのでしょうか。 そんな要求に応えようとするプロジェクトがあることを知ったので、今回試してみました。なかなか苦労するところもあり、またネットを見る限り個人で試している人も少ない様子です。今後数回に分けて、Apache alikeのデモが動作するところまでを(苦労した点を織り交ぜつつ)書いてみたいと思い
OpenCVを始めるにあたってインストールと動作確認までが無知だと結構厳しい感じだったので噛み砕いた内容を一応書いておこうと思います。備忘録てきに。 最初はOpenCVを適当にインストールしときゃ良いんでしょくらいに考えていてWindowsでチャレンジしたら環境変数とかが結構面倒で、しかも僕の環境はWindows8.1+VisualStudio2013なので何かうまく行かずにとりあえず断念。今回入れたのはOpenCV 2.4.7でMac(OS X 10.9)とXcode5.0.2を使ってます。 1.準備 まず準備ですがMacにXcodeが入っている事が前提になります。AppleさんがもはやXcode5以下は許さないという強硬なスタンスなのですが、Xcode5.0.2はLionだと入れられなかったのでMavericksにアップデートさせられました。OpenCVやりたいだけなのに何故かPCが最
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
平成 23 年度 研究レポート課題 OpenCV による顔認識システムの開発 サービスディベロップメントグループ 寺本 隆彦 2011 年 8 月 31 日 概要 現在、OpenCVを用いた顔認識システムを開発している。実用上耐えうる認識 精度を達成する必要があるが、OpenCVが標準で提供している分類器を利用して もさほど良い精度は得られない。本稿では、多くの分類器によって顔画像と判 定された画像ほど、顔画像の可能性が高いという仮定に基づき、複数分類器の 検出結果積算による認識精度向上手法を提案する。実際に提案手法を顔認識シ ステムとして実装し、評価実験を行った。その結果、ベンチマーク対象である Android標準ライブラリを用いた顔認識よりも、高い精度を実現した。 第 1 章 はじめに 1 背景 現在、スマートフォンのアプリケーションで利用可能な顔認識システムの開 発をしている。顔認
MacBook Air にしたときに macports から homebrew に乗り換えた、が、 macports に比べて homebrew ははじめから入っているパッケージが少ない。 入っていないものは自力でコンパイルすればいいのだけれど、 homebrew で入れたものと自力で入れたものが混ざってなんだかいやだ・・・。 そんなときは自分で Formula (パッケージ(のようなもの)を定義するRubyファイル) を書けばいいのです。 macports でもパッケージを追加したりできたんだろか…。 調べずに移行してしまったのでその辺はわからず。 参考ページ。本家。 https://github.com/mxcl/homebrew/wiki/Formula-Cookbook 以下は apache の Formula を書く手順。 内容は参考ページに書いてあることほぼそのまんま。 ソース
homebrewの標準リポジトリにはOpenCVは無いのですが、homebrewでOpenCVをインストールしてPython2で使ってみます。 OpenCVインストール Homebrew/homebrew-science · GitHubをリポジトリに追加 brew tap homebrew/science OpenCVをインストール brew install opencv 注意 numpyが無いと言われる場合 homebrewでpythonとnumpyをインストールします。 brew install python sudo pip install numpy cmakeの実行に失敗して、https://github.com/mxcl/homebrew/issues/20268を参照せよと言われた場合。 オプションを付けてインストールします。 brew install --env=std
前記事の続きとして、OpenCV + Python環境を構築した際の作業ログ兼備忘録を書いていく。Homebrewで構築したPythonの共通環境にOpenCVを入れて、それをvirtualenv + virtualenvwrapperで作成した仮想環境側から使えるようにすることが、本作業の最終的な目標だ。 前記事の作業で、OpenCVのPythonバインディングを使うプログラムを動作させるPython仮想環境が構築できたので、今度はOpenCVのインストールを取りかかった。まずは、OpenCVのフォーミュラが存在するかHomebrewで検索してみた。 $ brew search opencv No formula found for "opencv". Searching open pull requests... すると、上のようなメッセージが表示されて、Homebrewはフォーミュラ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く