公開プログラム - 金澤研究室
プログラムの詳細は添付されている README を参照して下さい．研究用途に限 りプログラムの利用は自由ですが，何らかの形で利用し，その結果を公表され る際，利用した旨明記して下さい． 更新履歴 「2画像からの3次元復元の最新アルゴリズム」(CVIM2009年9月)のプログラム (OpenCV 版) のメモリ確保および開放のバグを修正しました (2013/1/15)． 「2画像からの3次元復元の最新アルゴリズム」(CVIM2009年9月)のプログラム (C++ 版) のライブラリ不足のバグを修正しました (2009/9/16)． 「2画像からの3次元復元の最新アルゴリズム」(CVIM2009年9月)のプログラム (MATLAB 版) をアップロードしました (2009/9/14)． 「2画像からの3次元復元の最新アルゴリズム」(CVIM2009年9月)のプログラム をアップロードしました
5点アルゴリズム使ってみた - Puku's Laboratory
OpenCVフリークの皆さん、こんにちは。 いつの間にか5点アルゴリズムが実装されたそうですよ！ 3ヶ月ぐらい前らしいです全然知りませんでした。 基礎行列の計算方法はこれまで「cv::findFundamentalMat()で求めた基本行列からカメラ行列を掛ける」といったものでしたが（Mastering OpenCVにも書かれていますね）、 // 7点(RANSAC)アルゴリズムで基礎行列を計算 cv::Mat F = cv::findFundamentalMat(ptsA, ptsB, cv::FM_RANSAC, 0.1, 0.99); cv::Mat_<double> K = cameraMatrix; cv::Mat_<double> E = K.t() * F * K; //according to HZ (9.12) キャリブレーション済みの画像を用いて、 // 5点アルゴリズ
Rgbdslam v2
RGBDSLAMv2 (beta) ... is a state-of-the-art SLAM system for RGB-D cameras, e.g., the Microsoft Kinect. You can use it to create highly accurate 3D point clouds or OctoMaps. RGBDSLAMv2 is based on the ROS project, OpenCV, PCL, OctoMap, SiftGPU and more - thanks! A journal article with a system description and performance evaluation can be found in the following publication: "3D Mapping with an RGB-
BundlerのSFMでお聞きしたいことがあります - 先日は丁寧な回答ありがとうございました。現在自分はhttp://ph... - Yahoo!知恵袋
BundlerのSFMでお聞きしたいことがあります 先日は丁寧な回答ありがとうございました。 現在自分は http://phototour.cs.washington.edu/ModelingTheWorld_ijcv07.pdf の論文で4.2のSFMのところを理解しようとしているのですがこのSFMのおおまかな流れとして Ⅰ、まずカメラのパラメータを推定するために1組みのペアのカメラ(多くの対応点をもちベースラインが広いもの)を選択する。 Ⅱ、RANSACを用いて外れ値を除去し、5点アルゴリズムを用いてカメラパラメータを算出しバンドル調整で最適化し初期値とする Ⅲ、次にカメラを追加するが、そのカメラは最初のペアと特徴点の一致しているのが最も多く、さらに3次元位置が既知のカメラを選択 Ⅳ、RANSACのなの中で行われている手順のDLT法を用いてカメラの外部パラメータ、さらに内部パラメータを
HOG特徴量の計算
概要 HOG(Histogram of Oriented Gradients)を知らないゴリラはいない。 中部大学 藤吉研究室 http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/joint_hog/pdf/HOG+Boosting_LN.pdf 東工大 画像解析論 http://www.isl.titech.ac.jp/~nagahashilab/member/longb/imageanalysis/LectureNotes/ImageAnalysis07.pdf 以下では、ある点の近傍を1ブロックとして、そのHOG特徴量のみを計算する。 一般的なHOGの計算では画像領域を格子状のブロックに分け、各ブロックの位置（格子点）で特徴量を計算してそれらを連結する。 しかし、これを素朴に実装すると問題が発生する。 たとえば人物検出で探索窓をスライドさせるとき、計算に用いるセルは数ピ
Scikit-ImageのHOGの出力について - Qiita
skimage.feature.hog (http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.feature.html#hog) は入力画像からHOG特徴量を抽出してくれるのだが，出力結果は1d-arrayであり，何がなんだかわからないという問題がある．https://github.com/holtzhau/scikits.image/blob/master/skimage/feature/hog.py にあるコードを読むと，このarrayをどう解釈すれば良いかがわかる． 入力引数で重要なもの orientations: ヒストグラムのビン数（default=9） pixels_per_cell: セルのサイズ（default=(8,8)） cells_per_block: ブロックごとのセル数（default=(3, 3)） 出力を見てみる 180行
chainerでニューラルネットを学んでみるよ(chainerでニューラルネット2) - 人工言語処理入門
前回の記事ではchainerのインストールからサンプルコードを使って画像識別問題を解くところまでやりました。 hi-king.hatenablog.com 今回の記事では回帰・分類問題用のシンプルなニューラルネットの作り方をやろうと思います。andとxorの論理式を学習させます。chainerでの実装の学習と、あとニューラルネットの教育目的に使いやすいなーと思ったので。2層のニューラルネットまで段階をふんで解説してるんですが、プログラム読むほうが得意、って方は一番最後のコードを先に読んだほうがわかりやすいかもしれません。 追記(7/13)型チェック chainer1.1.0から型チェックが入ったので(https://github.com/pfnet/chainer/pull/95)、識別にはfloat32を入力してint32を出力、回帰にはfloat32を入力してfloat32を出力、とい
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ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation
How to use a custom SVM with HOGDescriptor, in Python [closed] - OpenCV Q&A Forum