Robot In a Room: Toward Perfect Object Recognition in Closed Environments
While general object recognition is still far from being solved, this paper proposes a way for a robot to recognize every object at an almost human-level accuracy. Our key observation is that many robots will stay in a relatively closed environment (e.g. a house or an office). By constraining a robot to stay in a limited territory, we can ensure that the robot has seen most objects before and the
2枚の画像のモザイキング | Miyabiarts.net
前に紹介した「OpenCVを用いた特徴点対応付け」を応用することで複数の画像をモザイキングすることができます。 今回は、OpenCVを用いて下に示す2枚の画像をモザイキングして、1枚の大きな画像を作ります。 今回の例では、２枚の画像が大体半分程度重なり合ってないと上手くいかないです。 あと、画像合成の関係上、１枚目の画像に対して2枚目の画像が左側になるように撮影しないと正しい結果が得られませんので気をつけてください。 モザイキングする画像 画像間の対応付け SURFで検出した特徴点間の対応を全て表示しています。 モザイキング結果 コード #include <opencv/opencv2.h> int main() { // モザイキングする画像 std::string fn1 = "image0.png"; std::string fn2 = "image1.png"; // 画像読み込み
Support Vector Machine
最近よく巷で耳にするモノ． SVM， Support Vector Machine， さぽーとべくたーましん． これっていったい，どんなもんなんでしょう． なにやら便利そうなモノらしいので，ちょいと調べて要点をまとめてみようかな，なんて． でも，ただまとめただけだとそのへんの記事を読むのとなんにも変わらないので， コーディングするために必要な知識を中心にまとめてみることにします．
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