OpenCV + Node.js で画像からぬりえ用の線画をつくる - ほんじゃらねっと
画像処理で遊びたいな、と思い立ったので、 以前PythonとOpenCVで作成した画像線画化スクリプトを Node.jsで作成しなおしてみました。 blog.honjala.net OpenCVはPythonと使うのがやはり一番使いやすいのですが、 Javascript用APIも提供されているので、 Webページ上のJavascriptやNode.jsからでも利用することができます。 docs.opencv.org しかし試してみるとNode.jsから生でOpenCV.jsを使うのはcanvasを利用することを 前提にしていたりしてなかなか手強く、うまくいかなかったので、 「opencv4nodejs」というライブラリを使うことにしました。 www.npmjs.com こちらはOpenCVの関数をNode.jsからいい感じで使えるようにしてくれていて、 Pythonで書いた処理をNode.
[OpenCV][WebAssembly]ブラウザで2画像の特徴量比較してみる - Qiita
はじめに このエントリは、画像解析ライブラリであるOpenCVをWeb Assemblyとしてビルドしてブラウザで動かす、というのを一通りやってみたメモです。 主なコンテンツとして下記を含みます。 OpenCVのwasmビルド方法、.wasmのカスタマイズ方法 性能改善(モジュールのキャッシュ、Web Workersなど) 動作はここから確認できます。 お題 主な主眼は「ブラウザでOpenCV動かす」部分で、build筋鍛えること自体が目的なので、題材は正直なんでもいいのですが、ここでは2枚の特徴点を抽出してマッチングする、というのをJavaScriptでやってみることにしました。インターネッツに山のようにサンプルが転がっていますが、Pythonで書くと下記です。 import cv2 img1 = cv2.imread('img1.png') img2 = cv2.imread('img
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受け入れテストの自動化 ～ OpenCVの「眼」で捉え、Pythonの「脳」が思考し、Appiumの「指」で動かす - Speaker Deck
2017/02/03 JaSST’17 Tokyo
Raspberry Pi3で自動ノート取り装置を作った - いきるちから
はじめに 数理情報工学実験第二という演習で、Raspberry Piをつかって何かを作ることになりました。そこでAMATERASUという自動ノート取り装置を作ったので紹介します。 そもそもRaspberry Piって? Raspberry Pi3 Model B ボード＆ケースセット (Element14版, Clear)-Physical Computing Lab 出版社/メーカー: TechShareメディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログ (3件) を見る これです。安くて小型で色んなセンサーをつけて遊べるコンピュータです。今回はカメラモジュールを使いました。 自動ノート取り装置とは 自動ノート取りの目標は、講義を撮影した動画*1を処理することで、ノートの代わりとして使える画像を出力することです。具体的には次のgifのような画像を次々出力していくのを目標にしています。黒くな
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
Python3 で OpenCV3を使う(Windows)。
最近やりたいことはほとんどPython3で出来ているが、OpenCVを使う時だけpython2に切り替えている。OpenCVもPython3に対応したようだが、配布バイナリはPython2のものしか提供されていない。オフィシャルでないけど、サクッとPython3にOpenCV3をインストールする方法を見つけたので紹介する。 まず、ここから.whlファイルをダウンロードする。 (このサイト経由だと余計なものをダウンロードしなくて済むのでよい) http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv whlはpipでインストールできるので、 pip install opencv_python-3.0.0-cp34-none-win_amd64.whl とする。 前はソースからコンパイルとかしたけど、こんなにラクになるとは。ありがとうございます。
Raspberry PiとOpenCVでスプラトゥーンの勝敗を自動記録する仕組みを作ってみた - 無理しない感じ
ikashot.net ※ 現在、IEで画像が表示できない不具合があります。お手数ですがIE以外でのアクセスをお願い致します…すみません。 何を作ったか スプラトゥーンではバトルの履歴を見れないようになっているので、勝率がわかりません。自分の勝率がどの程度なのか知りたいなーと思ったので、勝敗を自動記録する仕組みを作ってみました。 仕組み 以下のような流れで処理しています。 Raspberry Piのpicameraで、TV画面をキャプチャする キャプチャ画像のなかにWIN or LOSEの結果が表示されているかOpenCVを使って判定する WIN or LOSEが検出されたら、WebAPIを通して結果画面のイメージと勝敗をアップロードする 不格好ですが、こんな具合にラズパイをセットしてTV画面をキャプチャしてます。 OpenCVの画像認識について WIN or LOSEの判定はOpenCV
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