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OpenCV 1.1を導入＆SURFを動画で – happymeme
いつのまにかOpenCVが1.1を公開してたので導入しました。 で、dandelion’s logさんと同じくSURFアルゴリズムを動画でテストしてみました。 参考：dandelion’s log OpenCV 1.1：SURFを動画で試してみた OpenCV 1.1をインストールすると C:Program FilesOpenCVsamplescfind_obj.cpp に静止画用のSURFアルゴリズムがあるのでこれをカメラからの動画に対応させました。 かなりの性能！指で隠れてるのにちゃんと認識してます。 速度もちょっとカクカクしますがまぁまぁリアルタイムです。 SIFTなみの性能でこのスピードはすごい。 以下、ソースコード。 書き換えたのはmain関数のみです。 それ以外の関数はfind_obj.cppのものをそのまま使ってください。 int main(int argc, char**
SIFT Tutorial
藤吉弘亘. "Gradientベースの特徴抽出 - SIFTとHOG - ", 情報処理学会 研究報告 CVIM 160, pp. 211-224, 2007. Scale-Invariant Feature Transform(SIFT) は，特徴点の検出と特徴量の記述を行うアルゴリズムである． 検出した特徴点に対して，画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑健な特徴量を記述するため，イメージモザイク等の画像のマチングや物体認識・検出に用いられている． 本稿では，SIFT のアルゴリズムについて概説し，具体例としてSIFT を用いたアプリケーションや応用手法への展開について紹介する．また，SIFT と同様にgradient ベースの特徴抽出法であるHistograms of Oriented Gradients(HOG)のアルゴリズムとその応用例として人検出についても紹介する． Scal
★ もさぷい ★ SURF(Speeded Up Robust Features)すごい
ニコニコ動画で以下の動画をみて、 SURF(Speeded Up Robust Features)というものを知りました。 『はちゅね召喚プログラム』 『【パッケージから】巡音さんがやってきた【召喚】』 http://www.nicovideo.jp/watch/sm5519371 『拡張現実(AR)を自作ソフトウェアでやってみた・なんでもマーカー編』 http://www.nicovideo.jp/watch/sm6834013 SURFというものを使えば、あらかじめ用意したテンプレート画像と カメラで撮影した画像の特徴点を対応づけできるみたいです。 SURFは、OpenCVで利用できるみたいなので触ってみました。 『OpenCV 1.1を導入＆SURFを動画で | happymeme』 http://www.happymeme.com/?p=84 ↑この方のソースを使わせてもらい、起動
SURFを読む の0 - .mjtの日記復帰計画
http://www.vision.ee.ethz.ch/~surf/papers.html - 本家 http://opensurf1.googlecode.com/files/OpenSURF.pdf - Implementation note 下のPDFを理解するのに十分な量を書けたらという感じで。 SIFTやSURFの仕事 http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/SIFT/ SIFTやSURFの最終的な仕事は、"スケール(大きさ)と回転に対して不変な特徴量を求めること"。 コンピュータにデータを比較するためには、データを(複数の)数値 = 特徴量に変換してやる必要が有る。 人間にとっては、ある画像を拡大縮小したり回転させたりした画像も"同じ"画像なので、特徴量も回転や拡大縮小の後も同じである(あまり変化しない)ことが望ましい。 構造 一般的にSIFTとかS
SIFT と SURF - BiBoLoG
特徴点抽出アルゴリズムSIFTの高速化版SURF: Speeded Up Robust Features →cvExtractSURF関数 OpenCV：次のリリースで追加される機能を予想してみる | dandelion's log 私は SURF というものを知らない．SIFT は少し知っている．特徴点抽出には http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/ http://www.eml.ele.cst.nihon-u.ac.jp/~momma/wiki/wiki.cgi/OpenCV/SIFT.html でなく，導入の敷居も低い様だからとばかりに OpenCV 1.1 の SURF 系を利用すればいいのか？ SURF 本家？ "SURF: Speeded Up Robust Features" is a performant scale- and rota
utsurigi.net » OpenCVで視線検出 (虹彩検出編)
せっかく割と高いウェブカメラを買ったので、視線検出でもしてみようと思い立ち、まずは虹彩を検出してみました。 (モノクロで見にくいですが、虹彩の周りの太い円が検出結果) 処理の流れとしては cvQueryFrameでキャプチャ 1/8縮小画像にてcvHarrDetectObjectsを用いて顔検出 最大の検出領域を顔と推定して、その矩形の左上1/4、右上1/4をそれぞれ左目、右目が含まれると推定 各々の目を含む画像でグレースケール化、cvAdaptiveThresholdの後ハフ変換で円を検出。cvHoughCirclesは半径の大きい方から列挙していくので、今回の目的からすれば不適当ですが、まあ実験ということで。 列挙された円でそれが完全に元画像に収まるもののうち、もっとも小さいものを虹彩輪郭と推定 パラメタは cvAdaptiveThreshold(eye1, eye2, 255, C
メモ帳ブログ 2008年11月06日
複数の画像（0.png、1.png、…）を読み込み、そのうちの一枚と他の画像の形状を比較するプログラムを練習用に作ってみた。練習用なのでエラーチェックが適当かもです。 #include <stdlib.h> #include <iostream> #include <sstream> #include <vector> #include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> int main(int argc, char* argv[]) { int i; // 画像の読み込み枚数を指定 std::cout << "Enter the number of image.\n"; std::cin >> i; const int num(i); std::vector<IplImage*> img(num); { // 画像読み込み s
opencv.jp - OpenCV: マッチング（Matching）サンプルコード -
作成者: 怡土順一, 最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 309, 最終変更日時: 2007-09-26 01:28:01 +0900 (水, 26 9月 2007) ■ テンプレートマッチング テンプレート画像呼ばれる探索対象となるオブジェクト等の画像と， 探索領域となる（その一部にオブジェクト等の探索対象を含む）画像を入力と する． テンプレート画像を少しずつずらしながら，探索領域内の対象領域との比較を 行う．比較に用いられる相関関数には，計算量を考慮して，分散や平均を仮定し た近似式が用いられることが多い． #include <cv.h> #include <highgui.h> int main (int argc, char **argv) { double min_val, max_val; CvPoint min_loc, max_loc; CvSize dst_
opencv.jp - OpenCV-1.1pre:CV マッチング（Matching）リファレンス マニュアル -
最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 448, 最終変更日時: 2008-12-24 00:28:23 +0900 (水, 24 12月 2008) 画像処理（Image Processing） 勾配，エッジ，コーナー，特徴（Gradients, Edges, Corners and Features） サンプリング，補間，幾何変換（Sampling, Interpolation and Geometrical Transforms） モルフォロジー演算（Morphological Operations） フィルタと色変換（Filters and Color Conversion） ピラミッドとその応用（Pyramids and the Applications） 画像分割，領域結合，輪郭検出（Image Segmentation, Connected Components an
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