ARに使えるOpenCVで作る画像認識Androidアプリ
ARに使えるOpenCVで作る画像認識Androidアプリ：モバイルARアプリ開発“超”入門（6）（1/3 ページ） オープンソースの「OpenCV」で画像認識しよう これまでの連載第2回「NyARToolKitでマーカー型ARのAndroidアプリを作る」や第3回「NyARToolKit for Androidよりも簡単なAndARとは」で紹介した、Androidで利用可能なオープンソースのAR（拡張現実）ライブラリ「NyARToolkit for Android」「AndAR」では、「縁が黒いマーカー」を認識していました。 しかし、そういったマーカーしか使えないと、デザイン面などで大きな制限があることになります。 そこで今回は、オープンソースのコンピュータヴィジョンライブラリである「OpenCV」（Open Source Computer Vision）を利用した、画像認識アプリの作成
OpenCV.jp
Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)（訳） OpenCVユーザガイド（訳） Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:
3日で作る高速特定物体認識システム (2) SIFT特徴量の抽出 - 人工知能に関する断創録
3日で作る高速特定物体認識システム (1) 物体認識とは（2009/10/18）の続きです。 今回は、画像からSIFT (Scale-Invariant Feature Transform) という局所特徴量を抽出するところを作ってみようと思います。 SIFT特徴量の抽出 まずは、局所特徴量の代表ともいえるSIFTを試してみます。OpenCVにはSIFTを抽出する関数がなかったのでRob Hess氏がC言語で実装したライブラリを試してみます。内部でOpenCVを使っているので事前にOpenCVのインストールが必要です。実装はOpenCV 1.1でされているみたいですが、2.0でもちょっと手直しすると動きました。Rob Hess氏のホームページからSIFT Feature Detectorのzip版を落とします。 （注）Hess氏のサイトが更新されたようで現在はGitHub上のOpenSIF
★ もさぷい ★ SURF(Speeded Up Robust Features)すごい
ニコニコ動画で以下の動画をみて、 SURF(Speeded Up Robust Features)というものを知りました。 『はちゅね召喚プログラム』 『【パッケージから】巡音さんがやってきた【召喚】』 http://www.nicovideo.jp/watch/sm5519371 『拡張現実(AR)を自作ソフトウェアでやってみた・なんでもマーカー編』 http://www.nicovideo.jp/watch/sm6834013 SURFというものを使えば、あらかじめ用意したテンプレート画像と カメラで撮影した画像の特徴点を対応づけできるみたいです。 SURFは、OpenCVで利用できるみたいなので触ってみました。 『OpenCV 1.1を導入＆SURFを動画で | happymeme』 http://www.happymeme.com/?p=84 ↑この方のソースを使わせてもらい、起動
第3回 オブジェクト検出してみよう | gihyo.jp
第1回、第2回と画像認識の基礎とOpenCVについて紹介してきました。第3回目の今回は、いよいよ本連載の目玉であるOpenCVを使ったオブジェクト検出に挑戦してみます。 オブジェクト検出の仕組み 基本原理のおさらい オブジェクト検出のプログラムを書き始める前に、そもそもどんな仕組みでオブジェクト検出を行っているのかを理解しましょう。 第1回では画像認識の原理として、学習フェーズと認識フェーズがあることを説明しましたが、OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムもこの流れに従います。つまり、画像から特徴量を抽出し、学習アルゴリズムによってオブジェクトを学習します（詳しくは第1回を参照してください）。 図1 画像認識の流れ OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムは、Paul Violaらのオブジェクト検出の研究［1］をベースに、Rainer Lienhartらが
ゆーすけべー日記
サキとは彼女の自宅近く、湘南台駅前のスーパーマーケットで待ち合わせをした。彼女は自転車で後から追いつくと言い、僕は大きなコインパーキングへ車を停めた。煙草を一本吸ってからスーパーマーケットへ向かうと、ひっきりなしに主婦的な女性かおばあちゃんが入り口を出たり入ったりしていた。時刻は午後5時になる。時計から目を上げると、待たせちゃったわねと大して悪びれてない様子でサキが手ぶらでやってきた。 お礼に料理を作るとはいえ、サキの家には食材が十分足りていないらしく、こうしてスーパーマーケットに寄ることになった。サキは野菜コーナーから精肉コーナーまで、まるで優秀なカーナビに導かれるように無駄なく点検していった。欲しい食材があると、2秒間程度それらを凝視し、一度手に取ったじゃがいもやら豚肉やらを迷うことなく僕が持っているカゴに放り込んだ。最後にアルコール飲料が冷やされている棚の前へ行くと、私が飲むからとチ
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