OpenCV 2.3.1 for Android がいい感じ - GeekleBoard
OpenCV 2.3.1 for Androidで大幅に更新があってかなり使いやすくなったので、だれとなく知ってもらいたくて記事うp 2.3.1になってJava APIが整い、サンプルコードも更新されて、だいぶすっきりしています。 （2.2のサンプルコードは死ぬほどめんどくさいことになってて、正直ひどかった） これまではNDKで画処理できる程度で Java-C間をやりとりするのがめんどくさかったり 処理結果をCからJavaへ渡したはいいけど、UIに渡すのにどうすりゃいいの てな感じでしたがそこらへんがOpenCV2.3.1 for Androidですっきりと解決されています。 OpenCV for Android公式ページ http://opencv.willowgarage.com/wiki/Android http://opencv.willowgarage.com/wiki/Andr
ML(Machine Learning :機会学習)用のサンプルデータベース（人物、車） - cslabの日記
歩行者（人の全身）、車の画像認識の機械学習のトレーニングデータセット。顔認識のデータベースは後ほど調査予定 人物（全身）用 Daimler Pedestrian Classification Benchmark Dataset 歩行者検出用に人の全身を切り出したサンプルデータがある。歩行者を単身で抜き出したサンプルで、ほぼ、人をバウンディングボックスで囲った領域で切り出していあり、非常に精度よく集められてたサンプル。「人全身写真×４８００枚＋人でない写真×５０００枚」 のセットが５セット用意されている。画像サイズは１８ピクセル×３６ピクセルに統一されている。画像形式がPGMという一般的ではないものなので利用時は注意。 http://www.gavrila.net/Research/Pedestrian_Detection/Daimler_Pedestrian_Benchmark_D/D
カメラプレビューで顔検出を行う | TechBooster
Androidでは以前からFaceDetectorクラスを用いることで画像に対して顔検出を行うことが可能でした。Android4.0（ICS）からは、画像（静止画）だけでなく、カメラのプレビュー(動画)に対して顔検出を行うことが新たに可能となりました。 実際に顔検出の処理を行う方法は以下の通りです。1から3の処理を記述する必要があります。 FaceDetectionListenerを実装（onFaceDetectionメソッドでCamera.Faceクラスが渡ってくるので必要な処理を記述） CameraクラスにFaceDetectionListenerを登録 Cameraクラスに検出開始を指示 顔が検出されるとFaceDetectionListenerのonFaceDetectionメソッドが呼ばれる カメラの基本的な使い方は「カメラの使用方法(1)」を参照してください。 ※静止画の顔検出
FaceDetectorを使って顔認識を行う | TechBooster
Androidのフレームワークには標準で顔認識を行ってくれるクラスがあります。 FaceDetectorクラスを使うことによって簡単に、画像の中の顔の数や、その位置を得ることができます。 それでは続きで説明していきます。 認識を行う画像の準備 FaceDetectorクラスで認識を行う画像がBitmapクラスで用意する必要があります。 BitmapFactoryクラスのメソッドを使うなどしてBitmapクラスを事前に準備しておきましょう。サンプルコードではSDカード内のJPEGファイルを読み込んでBitmapクラスを生成しています。 FaceDetectorクラス コンストラクタで認識を行う画像の横と縦の長さと、認識する顔の最大数を指定します。 public FaceDetector (int width, int height, int maxFaces) 画像のサイズはBitmapクラ
クアルコムのAndroid向けAR SDK（QCAR）を動かしてみた - kotamzの日記
Android, QCAR | 23:20 | 今月（2010年10月4日）にQualcomm社からAugmented Reality SDK（QCAR）が発表されました。Android向けのARアプリケーションを比較的簡単（たぶん）に開発できます。 このSDKが対象にしているのは画像ベースのARです。位置情報、方位、端末の姿勢を利用したARとは異なります。 画像ベースのARでは、物体認識、物体位置の特定、オブジェクトの表示、といった処理が必要です。QCARは、物体認識と物体位置の特定までの処理を担当してくれます。オブジェクトの表示だけは、OpneGLなどで自分で実装する必要があります。 また、物体認識に必要な特徴点データも、QCARの開発用サイトで作成することが出来ます。開発用サイトに画像をアップすると、特徴点データを生成してくれるのでダウンロードしてアプリに組み込みます。 この特徴点
サルでもわかる顔検出２ - 科学信仰
これは「サルでもわかる顔検出の原理」の続きです。 群盲象を撫でる。 Kidney International - Figure 1 for article: The elephant in uremia: Oxidant stress as a unifying concept of cardiovascular disease in uremia 前回、顔検出を実用レベルに引き上げたViola＆Jonesの論文を簡単に解説したけど、Violaらが論文にあげた三つの貢献のうちadaBoostについては、ややこしいということであいまいにしか書いてなかった。 なので今日はそのadaBoostアルゴリズムについて解説してみたいと思う。 コンピュータに画像から顔を検出させるという課題はとても難しい。 人間がどうやって視野の中から顔を検出してるのか、その機構自体が全然判ってないんだから、真似ることも
映像奮闘記
Introduction ご存知の通り，C++は画像処理などの大規模計算に適した言語であり，Pythonはこれらの結果を簡単にscipyやmatplotlibを使って可視化できます．そのため，多くの研究者はコアの計算をC++で行う一方で，データ整理や実験結果の可視化にはPythonを用いるアプローチが一般的でした． その際に重要となってくるのは，Numpy標準のファイル形式である.npyファイルを読み書きするための，C++ライブラリの存在です．これまでにもlibnpyなどに代表されるいくつかのライブラリが存在していましたが，予めコンパイルする必要があるため気軽に使えない，またMSVCなどの環境で使用できないなどのいくつかの欠点がありました． Numpy.hppはこれらの問題を解決するために作られたライブラリです．Numpy.hppの特徴は次の2つです． Header-only: Numpy
AndroidでOpenCVを使う: Android開発ブログ
最近はAndroidでもOpenCV(オープンソースの画像処理ライブラリ)が使えるんですね。Android-OpenCV WikiからUsing Android binary package with Eclipseのリンクを辿ると一通りの説明があります。今回は、この説明に従いサンプルを起動するところまでやってみました。 (1)Android開発環境の準備 Using Android binary package with Eclipseの"Manual environment setup for Android Development"の手順に従います。 1.Sun JDK 2.Android SDK Android SDKを入れていればこれらの項目はクリアしています。追加で行うことはありません。 3.Android SDK components EclipseからAndroid SDK
OpenCVで学ぶ画像認識 記事一覧 | gihyo.jp
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