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ピンボケ写真の判定方法 - Qiita

はじめに画像を用いたディープラーニングを行おうとした場合、大量の画像データが必要となります。そのため、人にお願いして画像を集めたりしますが、集めた画像データの中にはピンボケ写真があったりします。『人に頼んでて文句言うな！』と言われそうですが・・・正しい学習データを集めるには事前にピンボケ画像を取り除きたいと思ったので、ピンボケ画像の判定方法についてざっと調べてみると、高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourie Transf orm)で判定ディープラーニングで実装 OpenCVで実装の３つがありましたのでそれぞれの特徴を記載していきます。 1.高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourie Transf orm)で判定ピンボケ写真は画像のエッジ部分が不鮮明なので高周波成分を含みません。高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourie Transf orm)を活用するこ

masasiro 2020/01/08

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はじめ python3とopenCVを使ってjpg画像が"イラスト"なのか"写真"なのか識別してみました．思っていたよりも参考資料がなかったので，ほぼ自前でやりました．環境・ Python 3.6.4 ・ Windows 10 必要なモジュールは以下のとおりです・opencv-python opencv-pythonはpipでインストールできます．識別の手順画像ファイルを読み込みむ読み込んだ画像（オリジナル画像）をグレイスケール化し以下の画像を得る．（エッジ検出はキャニー法です）グレイスケール化した画像からエッジ検出した画像（can_img）グレイスケール化した画像をガウシアンフィルタでぼかしてからエッジ検出した画像(gau_can_img) グレイスケール化した画像をメディアンフィルタでぼかしてからエッジ検出した画像(med_can_img) can_imgとgau_ca

masasiro 2018/09/19

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二次元絵の顔を検出する - Qiita

概要です。 ScalaでOpenCVを使って画像処理 http://t.co/dn1jvLDstM これを参考にClojureからOpenCVを、誰かがやってくれると思う — 島風/天江衣分類器作成マン (@AntiBayesian) April 8, 2014 上の記事の流れを全く無視して、二次元絵の顔の検出をします。試した環境です。 Mac OSX 10.11.6 OpenCV 3.2.0 Clojure 1.8.0 Java 1.8.0_121 準備インストールの様子です。 # Homebrew $ ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.github.com/Homebrew/homebrew/go/install)" $ brew update # Leiningen $ brew install leiningen # OpenCV $ brew

masasiro 2018/03/21

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類似画像検索について簡単にまとめてみた - Qiita

類似画像検索手法について簡単にまとめました。はじめに画像検索には主に2種類の手法がある。 TBIR (Text Based Image Retrieval) 画像にテキストデータが紐付けられていて、テキストを元に検索する CBIR (Content Based Image Retrieval) 画像の特徴量を基盤として検索するライブラリ Feature Extraction Library - FELib http://appsrv.cse.cuhk.edu.hk/~jkzhu/felib.html 下記の５つの特徴を持つ画像から特徴量を抽出できるライブラリである。 Color histogram, color moments. カラーヒストグラム・色統計) Edge histogram. 輪郭のヒストグラム Gabor wavelets transf orm. Wavelet tra