日本語のOpenCV 3.x 本の比較 - 今日も微速転進
（2017年の）6〜8月とOpenCV 関連本の出版ラッシュだったようなので簡単なまとめ。個人の主観によるものであり、独断と偏見に基づくものです。悪しからず。 opencv.org 環境構築、OpenCVの基本、応用（著者の得意分野）の3つのうち2つ、もしくは全てというのが基本パターン。 対象バージョンは3.0、3.1、3.2のいずれかで言語は基本的にC++。 [2018/05/09 追記・更新] 新しく出版された書籍の情報を追加。 さすがに最新のバージョン3.3（8月3日リリース）を対象にした本はない。 工学社から発売されている「画像処理アルゴリズム入門 」は新しいバージョンを前提にしている（基礎的なトピックだけだけど）。 オライリー 詳解 OpenCV 3 ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識 講談社サイエンティフィック（KS情報科学専門書） 『OpenCVによる画像
ゆゆ式を無限に楽しみたかった話 〜 ゆゆ式 Advent Calendar 2014 20日目 〜 - しゅみは人間の分析です
ある日のこと、後輩たちがこんなことを言いました。 「ゆゆ式のコマをランダムに並びかえたら無限にゆゆ式が楽しめるのでは？」 真面目に計算してみると、10の15乗くらいの組み合わせができることがわかりました。 この記事ゆゆ式アドベントカレンダー20日目は、そんな無限にゆゆ式をたのしむためのシステムを真面目に作ってみた話をします。 コマの切り出し 漫画のコマを並び替えるためには、コマがバラバラな画像として存在していなければなりません。 なので、まずは自炊で電子化された書籍をコマの線にそって切り出していく処理を自動化することにしました。 上の図がふつうの4コマの1ページですね。これの枠線を識別して、1ページから8枚のコマを取り出してくる方法を考えます。 ハフ変換で直線検出 OpenCVという画像処理のライブラリに直線を検出するツールがあったので、まずこれを試してみました。 が、結果はこのとおり。
Mac OS X で OpenCV + Python の開発環境を整備する方法 - ymyzk’s blog
Mac OS X で OpenCV + Python の開発環境を整備する方法をまとめます. 今回この方法で導入テストを行なった環境は以下の通りです. OS X 10.9.2 (13C1021) Homebrew Python 2.7.6 NumPy 1.8.1 OpenCV 2.4.8.2 Mac OS X で OpenCV 3 + Python 2/3 での環境構築についてはこちらをご覧下さい. Homebrew の導入 これについては多くの方が既に導入されていると思いますので省略します. 詳しくは Homebrew の公式サイトを参照してください. NumPy は homebrew-python, OpenCV は homebred-science に Formula があるので, それぞれ tap しておきます. brew tap homebrew/python brew tap
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]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ac2542e64412a689b53886bce83863eaccb2c245/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUUzJTgwJThDJUU5JUExJTk0JUU0JUJCJUE1JUU1JUE0JTk2JUUzJTgwJThEJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJTgyJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJTkyJUU3JTk0JUJCJUU1JTgzJThGJUU4JUFBJThEJUU4JUFEJTk4JUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJTIwb24lMjBpT1MmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWE5ZDNiYmYyZTYxOGI0YzAxY2I3NGU3NTYzMTE2OTEy%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDBzaHUyMjMmdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTQzNzNjMmUzMzBmNDUyODgwM2ZjMjk5ODcyM2E5NjU5%26blend-x%3D120%26blend-y%3D445%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g44Ko44Oz44K444OL44Ki44Go5Lq655Sf44Kz44Of44Ol44OL44OG44Kj%26txt-width%3D972%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%25233A3C3C%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D134%26txt-y%3D546%26s%3Deac3525e93017a22324c78a48de50853)
ruby-opencvを利用して顔検出をする - Qiita
detector = CvHaarClassifierCascade::load './haarcascade_frontalface_alt.xml' detector.detect_objects(image).each do |region| # regionに顔として検出した領域の矩形情報が格納されているのでそれを使って色々処理 end regionはwidth, heigit, left_top, right_bottomなどの変数を持っているので, それを用いて処理をすることになるでしょう. ちなみに'./haarcascade_frontalface_alt.xml' は顔検出用の学習データとなりますが, この学習データを変更することで様々なものを識別させることができます. サンプル 以下は第1引数に与えれた画像から顔検出して, 抽出した領域に笑い男のロゴを貼り付けるサンプル
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Oppai-Detect 3 おっぱい画像認識