機械学習のためのOpenCV入門 - Qiita
機械学習を行うために、画像から特定の物体(領域)だけ切り出して認識したり学習データを作りたい、ということがよくあると思います。 本稿では非常に多くの機能を持つOpenCVの中から、そうした機械学習のために利用する機能にフォーカスしてその利用方法を紹介していきたいと思います。具体的には、下記のモジュールを中心に扱います。 CVPR 2015 Tutorials 基本的な切り出しの手順は以下のようになります。以下では、このプロセスに則り解説を行っていこうと思います。 前処理: 物体検出が行いやすいように、画像の前処理を行います 物体検出: 物体の検出を行い、画像から切り出します 輪郭検出: 画像上の領域(輪郭)を認識することで、物体を検出します 物体認識: OpenCVの学習済みモデルを利用して対象の物体を認識し、検出を行います 機械学習の準備: 切り出した画像を用い、予測や学習を行うための準
Python, OpenCVで顔検出と瞳検出（顔認識、瞳認識） | note.nkmk.me
Python, OpenCVでカスケード型分類器を使った顔検出と瞳検出（顔認識と瞳認識）を行う。 以下に公式のチュートリアル（英語）がある。 OpenCV: Face Detection using Haar Cascades ここでは、 静止画: 画像ファイルを読み込んで顔検出と瞳検出 動画: カメラを使ってリアルタイムで顔検出と瞳検出 について説明する。 画像ファイルを読み込んで顔検出・瞳検出を行うサンプルコード まず最初に画像ファイルを読み込んで顔検出と瞳検出を行うサンプルコードを示す。説明およびリアルタイム処理のサンプルコードは後述。 import cv2 face_cascade_path = '/usr/local/opt/opencv/share/'\ 'OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml' eye_
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
