DFTでガウシアンフィルタを高速化する
DFTを使って、ガウシアンフィルタ（Gaussian Filter）を高速化する方法を説明します。基本的なアイデアは、対象画像を一旦フーリエ変換し、フーリエ領域（Fourie domain）でマスク処理を行うことで、計算量を減らそうというものです。 ガウシアンフィルタとは？ ガウシアンフィルタでは、対象画素に近い画素に大きな重みをつけ、遠い画素には小さい重みを付けた加重平均を取ることで、自然なぼかしを実現しています。この重みづけを下のガウス関数を用いて行っているのでガウシアンフィルタと呼ばれます。 この式からも分かるようにσの値が小さいとぼかし効果は小さく、σの値が大きくなるとそれに従ってぼかし効果も大きくなります。 ガウシアンフィルタはボックスフィルタに比べて非常にきれいなぼかしが可能です。ボックスフィルタの場合、ぼかしを強くしたとき画質劣化がひどいのに対して、ガウシアンフィルタでは自然
高速ぼかしフィルタ iPhoneアプリレビュー
通常のぼかしフィルタは、フィルタをかける画像が大きくなればなるほど、またフィルタのオペレータが大きくなればなるほど 処理時間は指数関数的に増大してしまいます。特にゲームではリアルタイム性が求められるため、 高速なぼかしフィルタのアルゴリズムが必要となります。ここではopenCVを用いて高速ぼかしフィルタのアルゴリズムを説明します。 単純にぼかしフィルタを使用すると、下図のようにフィルタが1px右へ移動したときに赤色のゾーンを再計算する必要があります。 高速化するために、この部分の計算結果を保存しておき、次の計算の時に使用しようというのが基本的なアイデアです。 まずは縦列の値C0, C1, C2を先に計算し、それをフィルタ移動先でも再利用します。縦列の値Ciは 各ピクセルの足し算p(i,j-1)+p(i,j)+p(i,j+1)で求めることが出来ます。 フィルタをかけた後の値Sは(C0+C1+
まとめ？ブログ OpenCV 3 -画素アクセス + 高速化-
OpenCVの使い方として画像処理の基本であるラスタスキャンによる画素の参照方法とその画素参照の高速化についてまとめる． 基本的に画素を参照できれば，全ての画像処理は実装できる．(はず…) なので，あとはアルゴリズムを理解すれば画像処理はできるといっても過言ではない．(過言である) OpenCVで画素を参照するには，幾つかの方法があるので紹介する． 方法によっては高速に画素へアクセスできる． 基本的には画像を扱う基本構造体のIplImageを用いることにする． (記事内容が間違っている可能性があるので鵜呑みにしないで下さい!!!) 【IplImage構造体の構成】 IplImage構造体はOpenCVで画像データを扱う構造体である． なぜCvImageじゃないのか？というとIplImageはもともとOpenCVのベースになったIPL(Image Processing Library)という
OpenCVの型情報の定数まとめ - // TODO: better name
命名規則を覚えれば大体わかるけど、一応メモ。 ちゃんと対応してないかも。 IplImage CvMat 対応する他の構造体 チャンネルのバイト数 チャンネル数 一要素のバイト数 符号 種類 IPL_DEPTH_8U CV_8UC1 1 1 1 無 整数 CV_8UC2 1 2 2 無 整数 CV_8UC3 1 3 3 無 整数 CV_8UC4 1 4 4 無 整数 IPL_DEPTH_8S CV_8SC1 1 1 1 有 整数 CV_8SC2 1 2 2 有 整数 CV_8SC3 1 3 3 有 整数 CV_8SC4 1 4 4 有 整数 IPL_DEPTH_16U CV_16UC1 2 1 2 無 整数 CV_16UC2 2 2 4 無 整数 CV_16UC3 2 3 6 無 整数 CV_16UC4 2 4 8 無 整数 IPL_DEPTH_16S CV_16SC1 2 1 2 有 整数
Sample Code | OpenCV.jp
opencv-2.1 (or 2.0) サンプルによっては，2.0ではコンパイルできないものもあります． Non-local Means Filterによるデノイジング Poisson Blending Point Cloud Rendering メモリ上での画像データの圧縮 インテグラルイメージによるボックスフィルタの高速化 スパース行列(SparseMat)の使い方2：超解像 スパース行列(SparseMat)の使い方：画像のぼかしとぼけ除去 2次元フーリエ変換，フーリエ逆変換 画像の二値化 画像ピクセル値へのアクセスと計算速度 複数の矩形を包含する矩形 コーナー検出（EigenValue，Harris，FAST） アフィン変換（パラメータを与えて，変換行列を求める） ファイルへのXML/YAML形式でのデータ保存/読み込み エッジ検出（Sobel，Laplacian，Canny） S
iPhoneでOpenCVを使うための２ステップ - 個人的メモ
iphoneで画像処理をやるたびにいつも最初に迷ってしまう。 簡単な処理しかやらないならQuartzとかだけでやった方がいいんじゃないか、とか OpenCV使うならソースをプロジェクトに含めて使った方が汎用的かも、とか。 でも少なくともフィルタリング、色空間変換、解像度変換は必ず使うので、 これらの処理を自分でごちゃごちゃ書くよりはOpenCV使った方がよさそうだし、 「ソースをプロジェクトに入れてビルド」はちょっとやってみたけどうまくいかなかった。 というわけで開き直ってこれからもこちらのページで提供されている コンパイル済みライブラリにお世話になる事にする。 で、テンプレート化もしてみたけどいまいち汎用的にならなかったので、 「毎回プロジェクトにコンパイル済みOpenCVライブラリを含める」 とさらに開き直ってそのための手順をまとめてみた。 1. opencv_device, open
yoshimasa niwa - iPhoneでOpenCVを使う方法
OpenCVはIntelが開発したコンピュータビジョンのライブラリで、例えば顔検出などを簡単に行うことができます。 覚え書きとして、OpenCVをiOS SDKをつかってiPhone上やiPadで使う方法を、ビルドスクリプトとデモアプリケーションつきでメモしておきます。 これらのサムネイルはデモアプリケーションのスクリーンショットです。 最新のOpenCVとiOS SDKに対応 プロジェクトをOpenCV 2.2.0、iOS SDK 4.3、Xcode4に対応しました (2011/4/17更新)。 ひとまず使ってみる すべてのソースコードとリソースはgithubのレポジトリに公開されています。 簡単に使えるように、事前にコンパイルしたOpenCVのライブラリとヘッダファイルを入れてあります。 すでにgitがあるなら、githubからレポジトリをcloneしてください。ない場合は、githu
MetaArt
ここでは、Xcode4を用いてOpenCVのプログラムを組むために必要な環境の整え方を紹介します。用いるXcodeはXcode4.3、OpenCVのバージョンは2.3です。また、動作はMacOSX 10.7 Lionで確認しています。 Xcodeのインストール まずはじめに、Xcode4.3をApp Storeからダウンロードします。以前はiOS developper centerからダウンロードしていましたが、最近はApp Storeから入手できるようです。 gccのインストール コマンドライン用のgccがインストールされていない場合はXcodeのPreferenceからDownloadsタブへとすすみ、Command Line Toolsをインストールしておいて下さい。コマンドラインで使えるgccがない場合、homebrewでOpenCVをインストールしようとしてもエラーで停止してしま
sonson.jp
Nov 28, 2017 iOS 11 ProgrammingでCore MLについて書きました． Sep 27, 2017 High Sierraのインストール問題 Sep 20, 2017 HTMLSpecialCharactersの内部実装の速度について Sep 18, 2017 iOSDC2017 Jun 30, 2017 iOS11 Programming - CoreML Mar 28, 2017 try swift 2017 感想 Nov 17, 2016 質問の大切さ，おもしろさ Apr 25, 2016 Let's Encryptを疑え！信用はお金で買え！ Apr 14, 2016 imgurで画像アップロードできないので怒った Jan 26, 2016 ガチエンジニアがお勧めする科学絵本シリーズ〜よーするに医学絵本シリーズ Jan 26, 2016 ガチエンジニアがお勧
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