OpenCVで猫検出 (モデル配布) - Qiita
(2014/09追記) Deep Learning (ディープラーニング、深層学習) の技術を用いて、猫の品種を識別する方法の記事も書いています。もし興味があればご参照ください。 Deep Learningで猫の品種識別 (ショコラ - 吉祥寺 きゃりこ) ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは猫画像の集め方について整理しましたが、ここではその集めた猫画像を使って猫検出用の学習モデル(分類器)を作成しました。 技術的な内容詳細についてはブログの方に書いてありますので興味があれば。モデル配布についてはこのエントリーの後半で説明します。 ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 学習はお馴染みのBoosting(アンサンブル学習手法の1つ)で。特徴量はモデル作成と検証を速く繰り返すことができるLBP特徴を採用しました。また、約7,000枚のアノテーションデータはクラウドソーシングを活用
opencvで文字認識その１ Tesseractラッパ - whoopsidaisies's diary
OpenCV3.0系から文字認識モジュールが搭載されるようなので使ってみる．現状の3.0 alphaや3.0 betaでは，文字認識モジュールはメインレポジトリに組み込まれておらず開発用レポジトリのopencv_contribの方に入っているようで，opencv_contribと一緒にOpenCVをビルドする必要がある． OpenCVの文字認識モジュール OpenCVのドキュメントによると，以下の２種類の文字認識方法があるらしい． オープンソースのOCRライブラリtesseract-ocrを呼び出す方法 隠れマルコフモデルによる認識方法 今回は，1の方法について試してみる． 文字認識モジュールの準備 tesseract-ocrのダウンロード https://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/listからVC++からtesseract-ocr
UnityでOpenCVを動かしてみよう（主にMac対応）
UnityでOpenCVを動かしてみよう（主にMac対応） これは Oculus Rift Advent Calendar 18日目の関する記事です。 Oculus Riftで OpenCV 動かせたら夢広がりますよね？笑い男とか、電脳メガネとか、スカウターとか。 で、Oculus RiftでOpenCV動かすには、UnityでOpenCVで動かすのが一番簡単に使えます。僕が一番OpenCVをうまく動かせれるんだ！です。 UnityからOpenCVを使うには、C#ラッパーのOpenCVSharpを使います。これだとC#スクリプトから直接OpenCVが使えて、スーパー便利なんですよねー。 https://code.google.com/p/opencvsharp/ ただ本来、OpenCVSharpはWindows用のようで、通常のビルドでは必要の無いもの（GDI系WindowsAPIを使って
GML C++ Camera Calibration Toolbox | Graphics and Media Lab
Contact person: Alexander Velizhev (avelizhev@graphics.cs.msu.ru) Downloads Latest binaries: Download GML C++ Camera Calibration Toolbox 0.75 Latest sources: Download GML C++ Camera Calibration sources 0.71 Download GML C++ Camera Calibration sources 0.4 Image samples: Download images ChangeLog 16.07.2013 v0.75 A critical bug was fixed. 23.12.2011 v0.73 Two criticals bugs were fixed. Many thanks t
OpenCVでcv::Matの平均を求める
OpenCV、機械学習、はやりのDeep learningの環境構築の方法、サンプルの動かし方、ＡＰＩの使い方、Tipsなどをすぐに忘れてしまうので、備忘録として記録している。記憶がなくなるスピードが、早いのでメモしておかないと再現できなくなる確率が高まっている。 最近、再度HDDを飛ばしてしまい、過去の自分のページに再度助けられた。 また、DNNモジュールを触る機会が増えているので、C++からPyhonへと鞍替え中。 内容を気にいっていただければ、twitterで紹介願います。 画像の輝度値の平均を求める場合、各要素にアクセスし、輝度値の合計を求め、画素数でわれば輝度値の平均を求めることができる。 この場合、列と行でループをまわして、各要素へのアクセスをおこうなことになる。 OpenCVでは、平均を求める便利な関数cv::reduceが準備されている C++: void reduce(I
画像処理 — OpenCV-CookBook
画像を単色で塗りつぶす¶ 画像を単色で塗りつぶす方法を示します． また，この例には示しませんが， 画像中の部分矩形を塗りつぶす場合には、ROIまたは cv::rectangle を利用します． 矩形を描く などを参考にしてください． #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> int main(int argc, char *argv[]) { // 初期化時に塗りつぶす cv::Mat red_img(cv::Size(640, 480), CV_8UC3, cv::Scalar(0,0,255)); cv::Mat white_img(cv::Size(640, 480), CV_8UC3, cv::Scalar::all(255)); cv::M
[Homebrew] OpenCV 2.4.5をLion/Mountain Lionへインストール時にビルドエラー: 黄昏てなんかいられない
MBA11上でOpneCV + Python環境の再構築作業を行なっている際に、HomebrewでOpenCV 2.4.5をインストールしようとしたら、なぜかビルド処理でエラーが発生してハマッてしまった。このエラーの所為で、最初はopencvフォーミュラをインストールできずに困ってしまった。本現象に遭遇したのは以下の環境。 Mac OS X 10.7.5 Lion Xcode 4.3.3 + Command Line Tools（デフォルトコンパイラ：Clang 3.1 build 318） Homebrew 0.9.4 ちなみに、以下の環境のMac miniでもまったく同じ現象が起きる。 OS X 10.8.3 Mountain Lion Xcode 4.6.3 + Command Line Tools（デフォルトコンパイラ：Clang 4.2 build 425） Homebrew 0
OpenCVで学ぶ画像認識 記事一覧 | gihyo.jp
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JavaScriptの顔認識ライブラリをチューニングしたら実用レベルになったという話 (Kanasansoft Web Lab.)
ただ、WebRTCで顔認識させようとすると遅くてしかたがなかった。 最初は速いこともあるが、10回ぐらい認識をさせるとすぐに遅くなる。 とりあえず、デモ。 そこで、チューニングをしてみることにした。 まず、JavaScriptの定番の高速化を試してみた。 例えば、正の数で使える「Math.floor(x)」を「(x | 0)」に、整数で使える「x * Math.pow(2, y)」を「x << y」にする等。 これで、10~30%高速化できた。 次に、遅くなっている部分を調べたら、Web Workersで分散するための仕組みが遅くなる原因だとわかった。 これは、Web Workersを使わない場合にも影響が出ていた。 じゃあ、Web Workersを使えば速くなるのかといえばその逆で、20倍遅くなっていた。 詳しくは調べてないけど、多分Workerスレッドに処理データを渡す時にJSON化が
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Benjamin Xu