OpenCV - PukiWiki
必要なライブラリのインストール † OpenCV では GUI ライブラリに GTK+ 2*1 、各種フォーマットの画像を扱うために libpng、 libjpeg、 libtiff を用いているので、これらのライブラリを事前にインストールしておく必要がある。 また、動画を扱うためには FFmpeg に含まれる libavcodec が必要である。 IEEE1394 カメラ経由で動画を取りこむなら libraw1394 と libdc1394 も必要である。 ↑ GTK+ 2, libpng, libjpeg, libtiff † Fedora Core や Vine Linux など rpm を用いたディストリビューションの場合、 パッケージのインストール状態は以下のようにしてチェックする。 $ rpm -qa | grep gtk2 gtk2-2.4.14-1.fc2 gtk2-dev
OpenCV - Shunsuke Yamamoto Wiki
ラベリング手法 † 画像処理において，ラベリングを使うことはよくある． ただ，OpenCVではラベリングに関する関数は定義されていません． そこで，奈良先端科学技術大学院大学の井村さんという方が作成されたLabeling.hを使います．(入手先) あと，これを参考にサンプルプログラムを作成されたmasayoshiさんのサイトを参考にします． プログラムでは，Labeling.hを呼出し， ラベリングを使う関数の中で以下のようにラベリングクラスを呼び出します． LabelingBS labeling; ここでは簡単のため，ラベリング変数はlabelingとしました． あとは，ラベリングを行う関数で，実行するだけです． IplImage *src; .... IplImage *dst = cvCreateIMage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_16
第1回 画像認識の基本を知ろう | gihyo.jp
この連載では、この表で言う画像認識技術を主に扱いますが、どの技術も非常に活発に研究されており、様々な分野で実用化されています。 画像認識・理解の基本原理 画像認識の基本原理 画像認識は、学習のフェーズと認識のフェーズの2つからなります。学習のフェーズでは、コンピュータに認識させたい対象画像を学習させる処理を行い、認識のフェーズではコンピュータに入力画像が学習した対象かどうかを判定させます。 図5 学習と認識の流れ 学習フェーズ 学習のフェーズでは、まず画像になんらかの処理を施して、ピクセルのデータ列から、より学習に適したデータ列（特徴量データ）へと変換を行います。 次に変換されたデータを、機械学習と呼ばれるアプローチを用いてコンピュータに学習させます。機械学習とは、その名の通り人間が行っているような学習の仕組みをコンピュータに持たせるための技術です。例えば人間は、初めて見る人の顔画像でも、
顔認識プログラムを簡単に制作できる無料のプログラム「opencv」PHP/Perl
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