OpenCVを用いた逆光画像の判定 - Qiita
はじめに こんにちは、kanuu0504 と申します。 ABEJAでInsight for Retailという小売業向けサービスのカスタマーサポートを担当しています。 最近、Netflixで観たゲームチェンジャーというドキュメンタリーの影響を受けてビーガン生活を送っています。 でも、たまに二郎とか家系とかコッテリ系ラーメンを食べてしまうので、中々体重が減りません。 エンジニアではないのですが、頑張って書いていきます。 尚、こちらはABEJA Advent Calendar 2019 13 日目 の記事です。 きっかけ ABEJAではエンジニアが本当に楽しそうにものづくりをしているなぁと感じます。 勿論仕事もそうですが、仕事に関係ないものもあります。 例えば、株AIとかIoTデバイスを使ったしいたけ栽培とか。 2018年にABEJAにジョインして、日々彼らと一緒に仕事をしているうちに、僕自身
Start Here with Computer Vision, Deep Learning, and OpenCV - PyImageSearch
How Do I Get Started? You’re interested in Computer Vision, Deep Learning, and OpenCV…but you don’t know how to get started. Follow these steps to get OpenCV configured/installed on your system, learn the fundamentals of Computer Vision, and graduate to more advanced topics, including Deep Learning, Face Recognition, Object Detection, and more! Before you can start learning OpenCV you first need t
OpenCVの画像処理をGPU(CUDA)で高速化する - Qiita
この記事について Jetson NanoにGPU(CUDA)が有効なOpenCVをインストール PythonでOpenCVのCUDA関数を使って、画像処理(リサイズ)を行う C++でOpenCVのCUDA関数を使って、画像処理(リサイズ)を行う 結論 (512x512 -> 300x300のリサイズの場合) 以下のように高速化できた CPU: 2.8 [msec] GPU: 約0.8 [msec] 注意 画像サイズと処理内容によっては、GPUの方が遅くなるので注意 環境 Jetson Nano (jetson-nano-sd-r32.2-2019-07-16.img) OpenCV 4.1.0 測定方法 処理時間測定の前には、以下コマンドを実施 ### 依存パッケージのインストール ### sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt -y insta
OpenCV 4.0 - OpenCV
After almost 3.5 years since groundbreaking 3.0 release, we are glad to present the first stable release in the 4.x line. Release highlights: OpenCV is now C++11 library and requires C++11-compliant compiler. Minimum required CMake version has been raised to 3.5.1.A lot of C API from OpenCV 1.x has been removed.Persistence (storing and loading structured data to/from XML, YAML or JSON) in the core
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