mean-shiftを実装してみた - tsubosakaの日記
次回のCVIM勉強会でmean-shiftについて話すことになってしまったので、理解のためにmean-shiftアルゴリズムを実装してみた。 カーネルは一番簡単なフラットカーネルを利用し、また画像もグレイスケール画像のみを扱うためピクセルの値は[0,256]の一次元データとみなす。 またナイーブな実装だと512*512ぐらいの画像でもすごい時間がかかるので二分探索とFenwickTree(動的に更新する必要はないので別に使う必要なかった、累積和を保存した配列に変更)を使ってグレイスケール画像かつフラットカーネルであることを利用して高速化した関数meanShiftLoopFastを用意した。 元画像は下のようになっている。 bandWidth=10のときは下のようになり、肌の部分が同じ値に収束していることがわかる。 bandWidth=20のときは以下のようになり、やや平滑化されすぎているこ
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
思いは言葉に。 はてなブログは、あなたの思いや考えを残したり、 さまざまな人が綴った多様な価値観に触れたりできる場所です。
画像検索技術に関するまとめ資料 - 横転プログラミング
画像検索についていろいろとちょっとした実装や調査をしていました。 そろそろ資料等をまとめておかないと忘れそうなので書いておきます。 まずさっそくですが「画像を検索する」と一言でいっても、 それには以下のような種類があり、対象や方法は様々です。 類似画像検索 …… 対象画像から特徴を抽出し類似した画像を検索する 特定物体認識 …… 単一の対象画像から特徴を抽出しその物体と同じモノを認識 一般物体認識 …… 複数の対象画像から特徴を学習しその物体と同じ種類を認識 「類似画像検索」は Google Goggle などが有名で、「一般物体認識」は笑い男ツールなどの顔認識でよく知られていますね。「特定物体認識」はまだそこまでポピュラーに使われてませんが、東のエデンシステムなどはまさにこれです（笑）。 さてではどのような方法で検索を行うかということですが、ここで画像の特徴といっている、これを使います。
20101023 cvsaisentan tsubosaka
SSII2021 [OS3] 広域環境の3D計測と認識 ～ 人が活動する場のセンシングとモデル化 ～（オーガナイザーによる冒頭の導入）
bayonを使って画像からbag-of-keypointsを求める - のんびり読書日記
クラスタリングツールbayonとOpenCVを使って、画像からbag-of-keypointsを特徴量として抽出する手順について書きたいと思います。bag-of-keypointsは自然言語処理でよく使用されるbag-of-words(文章を単語の集合で表現したもの)と同じようなもので、画像中の局所的な特徴量(keypoint)の集合で画像の特徴を表します。bag-of-wordsと同じ形式ですので言語処理と同じように、bag-of-keypointsデータを使ってクラスタリングツールに適用したり、転置インデックスに載せたりといったことが可能になります。 今回は画像からbag-of-keypointsを取り出し、そのデータを使ってbayonで画像集合をクラスタリングするところまでやってみます。ちなみに画像処理は完全に素人で、この記事もニワカ知識で書いているので、間違っている箇所やもっと効率
ガウス関数
このページでは、あらゆる物理量の基本となる正規分布：ガウス関数について説明します。このページの知識を用いると、電子の状態密度図を書いたり、p-DOSを書いたり、吸収スペクトルの位置の分布に幅をつけたりすることが出来ます。 ●例 を に変換する。 （グラフの縦横比のずれは、本質的ではありません）。 ●ガウス関数の基礎 例えば、ある学校（生徒数約750人）のテストの成績が、次のような グラフで表されるとします（満点が100点で平均点が50点）。 このとき、x = 0からx = 100の範囲でこのグラフで囲まれた部分の面積が 750となります。 一般に、自然界で起こるあらゆる現象は、このような曲線で表されると 言われています。この曲線を正規分布、またはガウス関数と呼んでいます。 ガウス関数の一般式は、次のようになっています。 このグラフで囲まれた面
SIFT.アルゴリズム
1 コンピュータビジョン特論 Advanced Computer Vision 第5回 最適なエッジ検出器 Canny Edge Detector 良いエッジ検出器とは • Good Detection: ノイズに強い • Good Localization: 真のエッジの所を検出 • Single Response:各点に一本のエッジを検出 Canny Edge Detection Tutorial http://www.pages.drexel.edu/~weg22/can_tut.html Canny Edge Detector の処理手順 1. Gaussianフィルタで画像を平滑化 2. 平滑化された画像の微分を計算 3. 勾配の大きさと方向を求める 4. “Non-maximum Suppression”処理を行う 5. “Hysteresis Threshold”処理を行
Rob Hess - School of EECS, Oregon State University
Welcome I am a PhD Candidate in the Department of Computer Science at Oregon State University. My primary research interests are Computer Vision and Artificial Intelligence, and my thesis work involves designing algorithms to understand American football in video. My advisor is Alan Fern. I'm also working with Ron Metoyer on methods for visualizing the diversity of multivariate data sets and Paul
Microsoft Word - paper.docx
GPU による高速画像処理 名古屋大学大学院情報科学研究科 出口 大輔，井手 一郎，村瀬 洋 概要： 本発表では，近年注目を集めているGPGPU（General Purpose computing on GPUs）の技術に着 目し，GPGPU を利用するための開発環境の使い方やプログラミングのノウハウを分かりやすく解説する． GPGPU は GPU を汎用計算に利用しようという試みであり，現在では物理シミュレーション，数値計算， 信号解析，画像処理・認識などの分野で広く利用されるようになっている．ここ数年では，GPGPU を行う ための開発環境の整備も進んできている．そこで本発表では，NVIDIA 社が提供している開発環境のCUDA を題材に取り上げ，簡単に GPGPU を行うことができることを示すと供に，計算コストの高い画像処理が GPU を利用することで大幅に高速化できることを示す．
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
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
http://www.isl.titech.ac.jp/~nagahashilab/member/longb/iip/LectureNotes/sift_image.pdf
第6回 「コンピュータビジョン最先端ガイド」勉強会 2.1 SIFTのアルゴリズム
http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/VU/pdf/VU6-FeatureExtraction.pdf
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
画像処理アルゴリズムSIFTの勉強始めました | Love澤's Room
mining/image/visual_words/sift at master · fujimizu/mining
Porting Rob Hess's SIFT impl. to Java – More Than Technical
特徴量抽出-SIFT for SIFT特徴を用いた