OpenCV 2.4.2で分類器を作る - shkh's blog
最近、OpenCVで遊んでいて、付属の顔検出用の分類器の精度があまり良くないので、自分で作ってみることにした。ドキュメントがとっ散らかっているので、メモとして残す。 次の画像は付属の分類器を使って検出したもの。False-Positiveも多くて、うまく顔を捕捉できていないのがわかる。 OpenCVはバージョン2.4.2を使った。 手順としては サンプルの収集 ラベル付け 分類器の生成 となる。 1. サンプルの収集 今回は、ポジティブサンプルとネガティブサンプル用にあわせて10392枚集めた。 画像検索のAPIでは、Bing Search API on Azureが一番いいと思う。Googleは制限がきつくて、Yahooはクレカの登録が要る。 Bingはこちらで無料プランを登録すれば良い。使うときはAuthヘッダにアカウントキーを入れてやれば良い。スクリプトは以下にあげておいた。 htt
画像の類似度を判定できるライブラリ「libpuzzle」 » Untitled Blog
以前から、似ている画像を判定する方法について調査をしていたのですが、シンプルなライブラリを発見したのでシェアしようかと思います。 そのライブラリは「libpuzzle」というものです。 Libpuzzle – A library to find similar pictures ライブラリ自体はC言語で実装されており、画像ライブラリの「GD Library」を前もってインストールしておく必要があります。 使い方 非常に簡単な使い方のサンプル・コードを掲載しておきます。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include "puzzle.h" int main(int argc, char* argv[]) { PuzzleContext context; PuzzleCvec cvec1, cvec2; double distance; if (
Looks Like It - The Hacker Factor Blog
For the last few months, I have had a nearly constant stream of queries asking how TinEye works and, more generally, how to find similar pictures. The truth is, I don't know how the TinEye image search engine works. They don't disclose the specifics of the algorithm(s) that they use. However, based on the type of results it returns, it appears to me to be some variation of a perceptual hash algori
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