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 Transform)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 Transform)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 Transform)を活用するこ
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
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