画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
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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