全自動水玉コラ生成マシーン - onk.ninja
全自動水玉コラ生成マシーン 聖夜なので表題のものを作った。 https://github.com/onk/auto_circle_collage processing で書いたアプリだけど、この記事の内容はほぼ OpenCV の話です。 仕組み 水着を自動認識して「隠す」とマーク 顔を自動認識して「見せる」とマーク マークに沿って円充填 水着領域の自動認識 最初のアプローチ OpenCV を使って肌色認識 選択領域を膨張 -> 収縮させる 肌色との差分を取れば水着領域が完成 肌色認識 先人が大量に居た。RGB 色空間ではなく HSV 色空間を使うというのがコツなようだ。 HSV色空間 - Wikipedia HSV 色空間なら影になっている部分も抽出できる。 今回は Hue: 7..15 を肌色として定義した。 PImage detectHada() { // 作業用に hue で gra
OpenCVでのデモの見栄えを工夫したまとめ(ディープラーニング系) - Qiita
この記事はOpenCV Advent Calendar 2020の12日目の記事です。 他の記事は目次にまとめられています。 対象者 以下みたいな作業依頼を受けることのある人。 つまり、デザインに予算はつかないけど、ある程度の工夫を求められるやつ。。。 上長「部内とかで見せるちょっとしたデモをパパッと作って欲しい」 高橋「デザインは○○さんか、△△社さんにお願いします？」 ※○○さん：デザイン会社から派遣で来ているデザイナーさん ※△△社：デザイン会社 上長「今回、デザインに出すお金は無い」 高橋「What？」 高橋「それじゃ、見た目は気にしな」 上長「偉い人も見る可能性あるからソレっぽくしといてもらわないと困る」 高橋「短い間ですが、お世話になりました」 Flaskとか立てて、UI作る人とデザイナーと役割分担出来るようなプロジェクトは対象外 はじめに OpenCVとかPillowで出来る
スプラトゥーン2のプレイ動画から、やられたシーンだけをディープラーニングで自動抽出する - Qiita
手っ取り早く、やられたシーンを抽出したい人向け OBSと連携するWebアプリを作成しました 詳細はこちらの記事をご参照ください。 スプラトゥーン3で、やられたシーンをOBSのリプレイバッファで自動保存する 以前のWebアプリ スプラトゥーン2 やられたシーン自動頭出しツール「iKut」 Dockerイメージ こちらでDockerイメージを配布しています。 はじめに スプラトゥーン2を発売日からやりこんで3年になります。2年かけて全ルールがウデマエXに到達しましたが、そこからXパワーが上がらずウデマエＸ最底辺で停滞しています。最近は自分のプレイ動画を見て対策を立てるのですが、すべての動画を見るのは大変です。そこで敵にやられたシーンは特に修正すべき自分の弱点があると考え、そこだけを自動で抽出するシステムを作ってみました。 ↑このシーンを切り出します。 画像の引用 この記事では任天堂株式会社のゲ
ネット麻雀(雀魂)をOpenCVと機械学習で自動化した話 - Qiita
概要 pythonからOpenCVのテンプレートマッチ及びGUI操作モジュールを使うことで、 webブラウザ上の麻雀牌をBOTに認識・クリック操作させることができ、プレイの自動化ができました。 また、どの麻雀牌をクリックするかのロジック部分には機械学習を用いました。 テンプレートマッチの探索用画像を差し替えれば雀魂に限らず他の麻雀ゲーム全般で利用可能であり、機械学習の部分を変えれば、特定条件下で合理的選択を繰り返し求められるようなゲーム全般で応用が可能です。 ※内容理解の一助とするために記事内随所に雀魂のゲーム内画像を利用していますが、著作権保護等の観点から強いボカシを入れています。 対象読者 (麻雀が好きで)機械学習を触ってみたい人 WindowsやGUI操作の自動化に興味があるけどOpenCVって何だろうって人 雀魂は好きだけど試練イベント走るのがマジ試練すぎて心が折れた人 過去に大学
githubで最もやべー関数を発掘する - Qiita
はじめに 先日、職場で「自分が 改修したor 書いちゃった いちばんやべー関数」ネタで盛り上がりました。 みんないろいろ話してくれましたが、やっぱり僕の書いた「コマンドパターンのメインループ関数(1500行)」の圧勝でした。 なんであんなコード書いたんだろ。 そこで、今日は僕の傷ついたプライド癒すべくgithubから「世界でいちばんやべー関数」を発掘します。 つまり、「俺が書いた関数よりやべー関数に会いに行く」 結論 マジでやべー関数は次の2つ 「opencvリポジトリのcv::agast_cornerScore<AgastFeatureDetector::AGAST_7_12s>関数」(複雑度1868) 「SuiteCRMリポジトリのOpenTag関数」(複雑度1509) 言語毎の傾向に着目すると... javascriptにはやべー関数が多い python/java/swift/rub
Are you readyyy to Deep Learning!? - SEGA TECH Blog
セガゲームス第4事業部第4開発1部TA(テクニカルアーティスト)セクション*1 宮下です。2019年が始まって早１カ月がたとうとしてますが、あなたにとって2018年はどんな年でしたか？（少々時期外れな質問なのですが…） Readyyy! 私は2019年2月1日にリリースされたスマホタイトル「Readyyy!」に携わっており、とても忙しい1年でした。このタイトルは、プレイヤーが新人プロデューサー兼寮長として、男子高校生アイドル18人を育成するスマホゲームで、ゲームエンジンUnity*2を使って開発しています。 Readyyy! キービジュアル TAとして、3Dによるチビメンや「Live2D*3」の立ち絵をはじめとする「Readyyy!」の技術的なグラフィック表現の根幹を担っています。特に立ち絵については、ライティングという結構面白いことしているんですよ。 昼間、夕方、逆光などの環境によるライ
深層学習で麻雀の点数を自動計算してみた！ - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 OpenCVを用いた「テンプレートマッチング」と、DeepLearningの物体検出アルゴリズムの一つ「SSD」使って、筆者が大好きな麻雀の牌を検出し点数を自動計算できるか試してみました！ こんにちは。アナリティクスサービス部の栗原です。 今回のブログは、筆者の大好きな麻雀をテーマに取り上げ、 1.物体検出に関わるテクノロジー 2.BrainPadの日常 （3.麻雀の面白さ） をお伝えしたいと思います。 さてさっそくですが、皆さん麻雀経験はありますか？ おそらく、 1.「全く経験がない」 2.「アプリ等でやったことはあるが実際に卓を囲ったことはない」 3.「雀荘に行って一通りゲームを楽しめる程度」 4.「雀荘に通うほど好き」 のいずれかに該当するのではないでしょうか。 今回ブログでご紹介す
顔認識を失敗させる技術を失敗させるハッカソンに参加した - kivantium活動日記
去年の8月に、国立情報学研究所（NII）が顔認識ができなくなるメガネを開発したという記事が話題になりました。 nlab.itmedia.co.jp それに対して Haar-like, LBP特徴による方法が前提っぽいから、HOG特徴量で輪郭取るこの前の方法なら勝てそう— 川奈 清 (@kivantium) 2015年8月6日 とコメントしたところミクミンPさんから@kivantium ポチったので届いたらハッカソンでもやりましょうか— ミクミンP/Kazuhiro Sasao (@ksasao) 2015年8月6日 という反応があり、今日実際にハッカソンが行われました。 connpass.com 「顔認識を失敗させる技術を失敗させるハッカソン」は、最初に7人の参加者でプライバシーバイザーをつけた場合とつけなかった場合の顔動画を撮影して共有し、あとは各自で黙って作業するという形で行われました
CNNを利用したアニメキャラクターのフェイストラッキング - とあるオタクの備忘録
はじめに CNN(Convolutional Neural Network)を利用して、ラブライブ！のμ's9人の顔を学習し、未知のラブライブ！イラストに写っているキャラクターの分類を行った。 処理の流れ インターネットからラブライブ！関係の画像を収集する。 OpenCVを利用して、収集した画像からキャラクターの顔を抽出する。 抽出した顔画像を手作業で10クラス（キャラクター9人＋背景）に分類する。 CNN(AlexNet)で学習する。 学習したモデルを利用し、動画(ダンスシーン)の各フレームに対し、顔抽出と分類を行う。 開発環境 OS : macOS High Sierra 言語 : Python 3.6.3 ライブラリ : TensorFlow, Keras, Numpy等データ処理ライブラリ API : LoveLive! SchoolIdol API github.com Twit
Python Programming Tutorials
Welcome to an object detection tutorial with OpenCV and Python. In this tutorial, you will be shown how to create your very own Haar Cascades, so you can track any object you want. Due to the nature and complexity of this task, this tutorial will be a bit longer than usual, but the reward is massive. While you *can* do this in Windows, I would not suggest it. Thus, for this tutorial, I am going to
OpenCVでSplatoonのイカ分類器を作ってみた - Qiita
前回までのOpenCV さて、前回はサンプル10枚でイカ検出器を作成してみたところ見事に検出に失敗しました。 というわけで、今回はサンプルを数を増やしたり、パラメータを変更しながらいろいろ試してみたいと思います。 opencv_createsamplesによるサンプルの生成 createsamplesコマンドを使用することで、1枚の画像から角度やサイズを変更した大量のサンプルを自動生成することが出来ます。 opencv_createsamples.exe -img face.jpg -num 1000 -vec test.vec -img :元になる画像を指定します。 -num :生成する画像の数を指定します。 -vec :生成した画像から作られるvectorファイルの名前 その他のオプションは何もオプションを付けないでコマンドを実行して確認してください。 デフォルトでは生成する画像のサイ
TensorFlowで顔検出器を自作する - すぎゃーんメモ
19日に行われた Kyoto.なんか #3 で発表・デモをさせていただいた内容まとめです。 はじめに: 検出器の重要性 アイドル顔識別 をずっとやっている中で、顔の識別・分類(Classification)はCNNを使って出来ているけれど まだ上手く出来ていない別のタスクがあって。 それが画像内からの顔領域の検出 (Detection, Localization)。 「画像内に写っている人物が誰であるか」を識別するためには、まずはその画像に写っている「顔」を検出する必要がある。 その検出された顔それぞれについて分類器にかけて「この顔は○○さん」「この顔は××さん」と分類していくことになるわけで。 分類器に与える入力画像を切り抜いて抽出するのにもまず顔領域を検出する必要があるし、その分類器を学習させるためのデータセットも、様々な画像から顔領域を検出して切り抜いてそれぞれに対してラベル付けする
ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか？ 〜準備編〜 - bohemia日記
最近おそ松さんというアニメが流行っていますね。 ６つ子のおそ松くんのアニメを現代版にアレンジした作品なのですが、その過程でそれぞれの兄弟の特徴が付けられています。 左から、おそ松、から松、チョロ松、一松、十四松、とど松で、順に長男次男三男・・・となっています。 簡単にまとめると、このようになります。 生まれ 名前 色 特徴 長男 おそ松 赤 クズ 次男 から松 青 ナルシスト 三男 チョロ松 緑 ツッコミ、意識高い系 四男 一松 紫 コミュ障 五男 十四松 黄色 マイペース 六男 とど松 ピンク 甘え上手、腹黒 それぞれの色を着ているときは、簡単に見分けられますが、そうでないときは見分けるのに困難を伴います。 髪や目つきにも特徴があるので、見分けることができるので、このような表を作ってらっしゃる方もいます。 それでも結構苦労したので、同じくディープラーニングで学習させたモデルで判別できない
世界一いらない人工知能？？OpenCVを用いたカワウソ分類器作成奮闘記 | Aidemy | 10秒で始めるAIプログラミング学習サービスAidemy［アイデミー］
こんにちは！アイデミー研修生の川内と申します。 突然ですが、みなさんカワウソってご存知ですか？？ 可愛いですね〜〜。 よく犬と猫どっち派とか聞かれますが僕は断然カワウソ派です。 OpenCVというのを使うとデフォルトで作成されているモデルを用いて人間の顔が検出することが出来ます。OpenCVについては下記のリンクをご覧ください。 機械学習のためのOpenCV入門 OpenCVで物体検出器を作成① 基礎知識【開発会社プロフェッサ】 人の顔の画像の特徴量を抽出することにより学習するのですが、学習させるモデルにおいてはHaar-like特徴というのを用いています。Haar-like特徴は、簡単に言うと画像の明暗差により特徴を捉えます。例えば人間顔で言えば目は黒く、目元は明るいといった特徴をたくさん取ることで、人間の顔の特徴全体を捉える感じです。 Haar-likeについて(英語で書かれています)
Live CV
Live CV is a computer vision environment that generates results while coding. It offers Tools to help learn and understand computer vision algorithms Abilities to combine algorithms and progressively achieve desired results Interactive components used to tweak parameters Support for cross-platform executable scripts Libraries to link and extend existing c++ algorithms Live CV is an open source pro
Rasberry Pi 3 +OpenCV3.xの環境を作ってみた(archLinux) - Keep on moving
顔認識やってみたくなったので、Rasberry Pi 3 +OpenCV3.xの環境を作ってみた。 環境 2017/08/12 Rasberry Pi 3 Arch Linux Arm OpenCV 3.2 Python 3.6.2 raspi3を買う 今回はAmazon で買った。 Amazon | Raspberry Pi3 Model B ボード＆ケースセット 3ple Decker対応 (Element14版, Clear)-Physical Computing Lab | マザーボード | パソコン・周辺機器 通販 環境構築 archLinuxをinstall OpenCV の3系を自前ビルドしないで使いたいのでarchLinuxを今回は採用した。 opencv (arm) | Packages | Arch Linux ARM インストールもRaspberry Pi 3向けのド
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Turn Photos into Cartoons Using Python
Sudoku Solver with OpenCV 3.2 and Go | HackerNoon
pyenvでインストールしたpython3からOpenCV3を利用できるようにする - Qiita
