画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
$k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す
割と簡単に顔画像を集める方法 - Qiita
背景 機械学習用の顔画像を集めている時に「このワザだけでも１本の記事として成り立つんじゃね？」と思ったのでご紹介。 特定の人の顔画像を集める 機械学習の初歩でやりがちなことのひとつに、特定の人であるかどうかを判定させるみたいなものがあります。 そのためには、教師データとしてその特定の人の画像をたくさん集めたくなります。 検索して出てくるサイトの多くではクローラーでかきあつめたりするものが多いようですが、以下の手順でも顔画像収集は可能です。 例として、秋元真夏さんの画像をたくさん集めたいものと仮定します。 Webブラウザを開いて最大化 googleの画像検索で「秋元真夏」と検索 画面をキャプチャして画像としてとっておく 表示されていなかった画像が表示されるようにスクロール それ以上検索結果が出てこなくなるまで３と４を繰り返す OpenCVを使ってちょちょいと書いたスクリプト(後述)を用いて3
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