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opencvとreferenceに関するkensuzukのブックマーク (5)

  • OpenCV.jp : OpenCV逆引きリファレンス — OpenCV-CookBook

    OpenCV.jp : OpenCV逆引きリファレンス¶ 基本的に OpenCV （と依存ライブラリ），および標準ライブラリ以外は使用しません． OpenCVはEigenなしでも利用できますが，このサンプルの中にはEigen必須のものもあります． また，2.4.0以降に導入された書式には一部対応しておらず，古い書き方で書かれているサンプルもあります． 指摘や訂正，リクエストなどは OpenCV.jp か， @idojun (Twitter) まで． OpenCV 2.4.0 対応：

  • 逆行列を理解してみる - デジタル・デザイン・ラボラトリーな日々

    画像の変形処理を行う上で逆行列を行う処理があり、理解がとぼしいためか頭が混乱してきます。 以前、テクスチャの仕組みを理解しようとした際にも、逆行列が出てきました。 あらためて、逆行列とはなんなのかをイチから理解していこうと思います。 行列には、足し算・引き算・掛け算は定義されているのですが、割り算は定義されていません。 では、行列で割り算が出来ないかというとそうではありません。 行列ではなく自然数の場合、「1」に「3」を掛けると「3」となります。これを元の「1」に戻す場合、「3で割る」ことで元の「1」になりますが、「1/3を掛ける」としても元の「1」になります。 この場合、「3で割る」とは言わずに「1/3を掛ける」と考えます。 割り算のかわりに逆数を掛けることで、割り算と同様の結果が求めることが出来るのです。 行列でも同じ様に「逆数を掛ける」に近い考え方をします。 行列に逆数を掛ける際に使

  • Sample Code | OpenCV.jp

    opencv-2.1 (or 2.0) サンプルによっては，2.0ではコンパイルできないものもあります． Non-local Means Filterによるデノイジング Poisson Blending Point Cloud Rendering メモリ上での画像データの圧縮 インテグラルイメージによるボックスフィルタの高速化 スパース行列(SparseMat)の使い方2：超解像 スパース行列(SparseMat)の使い方：画像のぼかしとぼけ除去 2次元フーリエ変換，フーリエ逆変換 画像の二値化 画像ピクセル値へのアクセスと計算速度 複数の矩形を包含する矩形 コーナー検出（EigenValue，Harris，FAST） アフィン変換（パラメータを与えて，変換行列を求める） ファイルへのXML/YAML形式でのデータ保存/読み込み エッジ検出（Sobel，Laplacian，Canny） S

  • iOS - 「顔以外」のものを画像認識する - Qiita [キータ]

    iOS SDK では Core Image の CIDetector クラスで簡単に顔認識をおこなうことができます。iOS 7 からは、笑顔やまばたきの検出も可能に なりました。 が、CIDetector は detectorOfType:context:options: というメソッドの第1引数で Detector Type を指定できる設計になっているものの、 public let CIDetectorTypeFace: String public let CIDetectorTypeRectangle: String public let CIDetectorTypeQRCode: String public let CIDetectorTypeText: String Detector Types - CIDetector Class Reference と、4つしか定義されてない

    iOS - 「顔以外」のものを画像認識する - Qiita [キータ]

  • Yamada Picture Log: 夏休みの工作（４）　〜手と指の認識〜

    2012年8月19日日曜日 夏休みの工作（４）　〜手と指の認識〜 夏休み全て費やしてどうにか手の認識が出来るようになったぜ・・・（;;;)p`）ｂ ということで、pythonとopencvで詰まったところなどの備忘録、まとめ 参考文献：　 考え方はこちら↓の（デッド）コピー http://ilab.cs.ucsb.edu/projects/taehee/HandyAR/HandyAR.html http://render.s73.xrea.com/pipe_render/2008/07/artoolkit-15.html あとYahooGroupとStackOveflow □処理の流れ １、RGBorBGRの元画像をHSV変換 ２、ノイズを消すためメディアンフィルタをかける（メディアンが一番良かった） ３、 〜肌色の検出〜でやったInRangeS（）で肌色orNOTの二

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