第1回 OpenCVとは？ 最新3.0の新機能概要とモジュール構成
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「www.buildinsider.net」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 1. OpenCV 1.1 OpenCVとは OpenCV（正式名称： Open Source Computer Vision Library）は、オープンソースのコンピューター・ビジョン・ライブラリです。コンピューターで画像や動画を処理するのに必要な、さまざま機能が実装されており、BSDライセンスで配布されていることから学術用途だけでなく商用目的でも利用できます。加えて、マルチプラットフォーム対応されているため、幅広い場面で利用されていることが特徴です。 OpenCVは、Intelで開発さ
OpenCVで画像の特徴抽出・マッチングを行う - whoopsidaisies's diary
概要 OpenCVでは特徴点抽出，特徴記述，特徴点のマッチングついて様々なアルゴリズムが実装されているが，それぞれ共通のインターフェースが用意されている．共通インターフェースを使えば，違うアルゴリズムであっても同じ書き方で使うことができる． 特徴点抽出はFeatureDetectorインターフェース，特徴記述はDescriptorExtractorインターフェース，マッチングはDescriptorMatcherインターフェースである．いずれのインターフェースも，オブジェクト生成時に文字列によってアルゴリズムを指定することができる． 以下に使い方を簡単にまとめる．（OpenCV2.4.7の情報．バージョンが古いと使えないアルゴリズムがあるので注意．OpenCV3.0.0-alphaでの変更点は「OpenCV3.0.0-alphaの特徴抽出・マッチングまとめ - whoopsidaisies'
【シリーズ】「pythonとOpenCVを用いたCVプログラミング」... | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 2014年11月追記： DERiVEメルマガでは、このシリーズ記事で書いていた話以降の、更に詳しいOpenCV-Pythonインターフェースの基本的な解説を、メルマガvol.16以降で毎号展開しています。そこでは、OpenCVに関連するNumpy周りの解説もみっちり書いていますので、Python風の使いこなし方をしっかり身に付けたい方にオススメです(オライリーの書籍等でも手に入らない内容やコツも含んでいます)。 また、この記事以外にも、OpenCV Pythonインターフェースのチュートリアルとして、 P
Jubatus opencv
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JavaScriptの顔認識ライブラリをチューニングしたら実用レベルになったという話 (Kanasansoft Web Lab.)
ただ、WebRTCで顔認識させようとすると遅くてしかたがなかった。 最初は速いこともあるが、10回ぐらい認識をさせるとすぐに遅くなる。 とりあえず、デモ。 そこで、チューニングをしてみることにした。 まず、JavaScriptの定番の高速化を試してみた。 例えば、正の数で使える「Math.floor(x)」を「(x | 0)」に、整数で使える「x * Math.pow(2, y)」を「x << y」にする等。 これで、10~30%高速化できた。 次に、遅くなっている部分を調べたら、Web Workersで分散するための仕組みが遅くなる原因だとわかった。 これは、Web Workersを使わない場合にも影響が出ていた。 じゃあ、Web Workersを使えば速くなるのかといえばその逆で、20倍遅くなっていた。 詳しくは調べてないけど、多分Workerスレッドに処理データを渡す時にJSON化が
『アメブロFace向け顔認識システムの開発』
はじめまして。アメーバ事業本部でアプリケーションエンジニアをしています、寺本と申します。 サイバーエージェントに入社後、ブログのエンジニアを経て、現在はアメブロFaceというスマホ向けサービスを担当してます。アメブロFaceについては、こちらのプレスリリースやこちらの弊社広報ブログでも紹介されていますのでご覧ください。 今回はアメブロFace向けに開発した「顔認識システム」について、弊社研究レポートから抜粋してご紹介いたします。アメブロFaceでは、この顔認識システムを用いて事前に約1,400万枚のブログ画像に顔認識を実施することで、顔写真のみを表示できるようにしています。今回1,400万枚の全画像に対して顔認識させるのに、16コアCPUのマシン6台で約1ヶ月程かかりました。かなりCPUパワーを使う手法ではありますが、精度についてはなかなかのものになっています。 それでは、以下ご覧ください
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
『第7回 研究課題レポート 発表会』
こんにちは、研究課題レポート実行委員J.O.です。 研究課題レポート発表会が11/25(金)に行われました。 第７回の研究課題レポートでは、およそ60のレポートが提出され、その中から、 最優秀賞が２レポート、優秀賞が３レポート、佳作が５レポート、特別賞が１レポート選出されました。 その中から、優秀賞以上のレポートについては、発表時間5分間のLT形式で 社内のエンジニアに発表会を実施しました。 ・発表会の様子 以下、受賞者の発表です ■「Galera Raplication」に関する調査レポート ニュートラルテクノロジーGの大黒さんの発表。（発表資料は未掲載） 今回の研究課題レポートの、最優秀賞レポートの１つです。 web、文献などでも情報が少ない中、しっかり検証されていて素晴らしい内容でした。 ■OpenCVによる顔認識システムの開発
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
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++:
CONIT Labs.::iPhone::OpenCV
こんにちは。岩田です。 本日で、入社１週間が経ちました。 これからいろいろと面白いことを書いていきたいと思いますので宜しくお願いいたします。 早速ですが、今回はiPhoneでOpenCVライブラリを使用し、実機で試すまでを書きます。 まず、OpenCVとは、 Intel Open Source Computer Vision Library の略で米 Intel 社で開発された画像処理・画像認識用のＣ言語ライブラリ。オープンソースであり、商用・非商用を問わず無料で使用できる。静止画にも動画にも対応しているため、特にロボット工学やバイオメトリクスの研究によく使われています。プラットフォームは Linux（Intel C Compiler、GNU C）と Microsoft Visual C/C++などその他にも使用できるみたいです。 iPhoneでは写真を加工／編集するアプリがい
iPhoneでopencvを動かす – taichino.com
iPhoneでopencvを動かしたいと言う事で、調べてみると色々と情報が出てくるんですが、それでもハマったのでメモ書きです。先日作成したヒストグラム表示サンプルをiPhoneのシミュレータと実機で動かしてみました。 iphoneでopenCV 参考ページ iPhoneでOpenCVを使う方法 手順 基本的には参考ページ様様で書かれている通りなのですが、行う手順は以下のようになります。 iPhone用のライブラリを作成 Xcodeに外部ライブラリの設定 プログラム作成 1. iPhone用のライブラリを作成 シミュレータ用(x86)と実機用(arm)にそれぞれライブラリをコンパイルします。参考ページの「OpenCVのライブラリをソースからビルドする」の節の手順を行って下さい。面倒な場合は先ほどのページでダウンロードできるサンプルの中からコピーしても良いと思います。 2. Xcodeに外部ラ
openCV with iPhone #2
OpenCVをiPhoneでビルドする方法 多くのサイトで参照されているyoshimasa niwaさんのサイトですぐにできました。 その前にwgetやgitがインストールされていなかったので、そちらを先に対処した。 gitがない方はgithubでソースをまず手に入れてください。 ダウンロードしたiphone_opencv_testの中にあるOpenCVTESTプロジェクトをビルドすると、Facedetectのアプリがsimulator,deviceの両方でビルドできました。 OpenCVをソースコードからビルドする方法 iPhoneSDKは.Frameworkのような動的リンクに対応していないため、コンパイルするときは静的なライブラリを作成し、アプリケーションに静的にリンクする必要があるとのこと。 1.OpenCVソースコード(OpenCV-2.0.0.tar.bz2)をSourceFo
OpenCV2.2をXcodeに導入する方法 - おいしいCocoaの飲み方
ここではMacPortsを利用するので、インストールしましょう。(参考:【技術メモ】MacPortsの導入方法) MacPortsでインストールする $ sudo port install opencv 以上のコマンドを叩くと、インストールが開始されます。僕の環境では2時間くらいかかりましたので、他の作業をして待ちましょう。 Xcodeでプロジェクトを作成 テンプレートの作成 テンプレートの選択 プロジェクトの新規作成で、上のようなテンプレートを選択します。 プロジェクトの設定 まずはじめに、ビルド設定を通します。 設定をすべての構成にしてから、”プロジェクトの情報”→ビルド→アーキテクチャ→有効なアーキテクチャで、ppcに関して削除します。続けて、検索パス→ヘッダ検索パスに”/opt/local/include“を通します。 2.2 以前は/opt/local/include/op
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
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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