OpenCV の dispatch機能について - Qiita
はじめに 本記事はOpenCV Advent Calendar 2022 の9日目の記事です。 8日目の記事は@ChaoticActivity先生によるcv::VideoCaptureで動画から読んだRGB画素値の誤差についてです。是非お読み下さい。 その他の記事は目次をご覧ください。 自分のアドベントカレンダーの記事を見返していて、数年単位で「dispatch機能について解説する」という詐欺みたいな行為12を働いていたのでいい加減書くことにした。 dispatch機能とは OpenCV 3.3ぐらいから入った機能で、簡単に言うと拡張命令を正しく選択して実行する機能です dispatch機能がなかった時代のOpenCV OpenCVにはSSEを始めとしたSIMD命令を利用した実装が多数存在しました 更にはむかし、SSEが提供されないCPUというのも存在したので、拡張命令(SIMD)を使う場
OpenCVをホームディレクトリ以下にインストールする - ser1zw's blog
はじめに OpenCVをホームディレクトリ以下にインストールしてみたので、手順を書いておきます。 cmakeのときにディレクトリを指定するだけではなく、PKG_CONFIG_PATHとかLD_LIBRARY_PATHあたりのパスの設定も必要でしたというお話しです。 環境 Ubuntu 11.04 OpenCV 2.3.1 手順 1. まずは依存ライブラリやツールをインストール $ sudo apt-get install cmake pkg-config build-essential \ libtbb2 libtbb-dev \ libgtk2.0-0 libgtk2.0-dev \ libpng12-0 libpng12-dev libpng++-dev libpng3 libpnglite-dev libpngwriter0-dev libpngwriter0c2 \ libjpeg
KCFコードリーディング - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
はじめに この記事はOpenCV Advent Calender 2016の第22日目の記事です。 OpenCVのextraモジュールの中にTracking APIというものがあり、それを使用すると動画中の物体を追跡するための様々なアルゴリズムを使用することが出来ます。 Tracking APIに使い方については、以下の記事を参考にしてください。 OpenCV Tracking API について こんなに簡単!? トラッキング ここではその中のKernelized Correlation Filter (KCF)というアルゴリズムについて、コードリーディングしてみたので、それについて解説します。 今回、コードリーディングをしようと思った理由は２つです。 Trackingの使い方の記事は見かけるけど、KCFのアルゴリズムについて解説した記事は見当たらない。論文自体が結構面白いのでぜひ紹介した
Meanshift and Camshift — OpenCV 3.0.0-dev documentation
We will learn about Meanshift and Camshift algorithms to find and track objects in videos. Meanshift¶ The intuition behind the meanshift is simple. Consider you have a set of points. (It can be a pixel distribution like histogram backprojection). You are given a small window ( may be a circle) and you have to move that window to the area of maximum pixel density (or maximum number of points). It i
OpenCV Vision Challenge
OpenCV Vision Challenge OpenCV Foundation with support from DARPA and Intel Corporation are launching a community-wide challenge to update and extend the OpenCV library with state-of-art algorithms. An award pool of $50,000 is provided to reward submitters of the best performing algorithms in 11 Computer Vision application areas. OpenCV Foundation with support from DARPA and Intel Corporation are
Python Tutorial - OpenCV 3 with Python - 2020
Meet Computer Vision professionals from OpenCV.org at LinkedIn OpenCV.org Here is an excerpts from Introduction to OpenCV-Python Tutorials: "Compared to other languages like C/C++, Python is slower. But another important feature of Python is that it can be easily extended with C/C++. This feature helps us to write computationally intensive codes in C/C++ and create a Python wrapper for it so that
Image Watchの使い方 | dandelion's log
OpenCV 2.4.5リリースと同じタイミングでMS製のMatの中身をプレビューできるプラグインImage Watchが発表されました．MS製ということで簡単に使ってみました． 以降の説明はVisual Studio 2012を使って説明します（プラグインも2012版のみの配布です）． ※注意：Visual Studio Professional以上のエディションでしかプラグインは使えないようです． ■ダウンロード 配布ページからImageWatch.vsixをダウンロードします． ■インストール ダウンロードしたImageWatch.vsixをダブルクリックすると以下のようなインストール画面が表示されます．ここで「インストール」ボタンを押すとインストール完了です． #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include
cv::Matを初期化する方法
void Initialize() { // 要素がすべて 100 の width160, height100 の画像 Mat src1 = Mat::ones(100,160,CV_8U) * 100; imshow("src1", src1); waitKey(0); // 要素がすべて 0 の width160, height100 の画像 Mat src2 = Mat::zeros(cv::Size(160,100), CV_8U); imshow("src2", src2); waitKey(0); // 定数で初期化する1 Mat src3(100,160,CV_8U, cv::Scalar(100)); imshow("src3", src3); waitKey(0); // 定数で初期化する2 Mat src4(100,160,CV_8U, cv::Scalar(100))
画像のカラーヒストグラムの描画 | OpenCV.jp
C #include <cv.h> #include <highgui.h> int main (int argc, char **argv) { int i, j, bin_w; int hist_size = 256; int sch = 0, ch_width = 260; float max_val = 0; float range_0[] = { 0, 256 }; float *ranges[] = { range_0 }; IplImage *src_img = 0, *planes[4] = { 0, 0, 0, 0 }, *hist_img; CvHistogram *hist[3]; char *imagename; CvScalar color = cvScalarAll(100); // (1)load a source image as is // and all
OpenCVのビルド情報表示 | dandelion's log
OpenCVをCMakeでビルドして使う場合，CMakeオプションから様々な機能（TBB使用/CUDA使用/FFMPEG使用 etc…）のON/OFFを切り替えることができます．そのため，実際に使う場合の選択肢としてこれらの機能の組み合わせが大量に存在することになります． これはユーザが多様な使い方を選択できるというメリットがある反面，複数のメンバでバグを調査する際に再現環境の情報共有が面倒であるというデメリットがあります． 例：CUDAを使った関数でバグが起きているケース Aさん「OpenCV 2.4.3のWindows環境でこのバグを調査しといて」 Bさん「バグが再現しません」 Aさん「おかしいなー．TBB有効にしてるよね？」 Bさん「有効にしてます」 ～こんなやり取りがしばらく続く～ Aさん「CUDA有効にしてる？」 Bさん「有効にしてないです」 Aさん「あー，こっちは有効にしてるの
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OpenCV: Transition guide
http://jacksimpson.com.au/best-resources-for-learning-opencv-python-and-c/
OpenCV : とあるエンジニアの走り書き
OpenCVでピクセルにアクセスする方法4つ | 秋山ブログ
目指せCREATIVE ART!! OpenCV 2.2のcv::blurとcv::gpu::blurの速度比較実験