Raspberry PiとOpenCVでスプラトゥーンの勝敗を自動記録する仕組みを作ってみた - 無理しない感じ
ikashot.net ※ 現在、IEで画像が表示できない不具合があります。お手数ですがIE以外でのアクセスをお願い致します…すみません。 何を作ったか スプラトゥーンではバトルの履歴を見れないようになっているので、勝率がわかりません。自分の勝率がどの程度なのか知りたいなーと思ったので、勝敗を自動記録する仕組みを作ってみました。 仕組み 以下のような流れで処理しています。 Raspberry Piのpicameraで、TV画面をキャプチャする キャプチャ画像のなかにWIN or LOSEの結果が表示されているかOpenCVを使って判定する WIN or LOSEが検出されたら、WebAPIを通して結果画面のイメージと勝敗をアップロードする 不格好ですが、こんな具合にラズパイをセットしてTV画面をキャプチャしてます。 OpenCVの画像認識について WIN or LOSEの判定はOpenCV
FF10の雷除けを自動化した話 - panchiga's blog
これはAizu Advent Calender 2014の9日目の記事です! Aizu Advent Calender 2014 前の人: @MiZuKi_Sonoko mizukindevelop: Hackathonに参加しよう {Aizu Advent Calendar 2014 [８]日目} 次の人: @a_r_g_v はじめに FF10はみんな知ってるよね? FF10には七曜の武器っていう伝説の武器みたいなものがあって、入手方法がゲーム中のミニゲームをなんかすごいやるみたいな感じ。 例) サブイベントの「とれとれチョコボ」をタイム0:0:0でクリアする(ティーダ) サブイベントの「サボテンダーの里」をクリアする(リュック) 召喚獣バトルに全部勝利する(ユウナ) その中で巨乳おっぱいさんルールーの「雷平原のサブイベント・雷除けを200回連続で成功する」というものがある。 おっぱいさ
サイゼリヤの間違い探しが難しすぎたので大人の力で解決した
こんにちは。河本です。 僕はサイゼリヤに行くとまずキッズメニューの間違い探しを解くんですが、 今回は難しすぎたので、大人の力（＝画像処理）で解決することにしました。 2014年9月版。みんなもやってみよう！ （以下、間違い探しの答えが出てきます。見たくない人は↑の画像で頑張ってから読もう。） やり方 いろいろ書いてますが、左面と右面の違う部分を色の差分から見つけてるだけです。 紙の歪みを吸収するために、少しややこしいことをしてます。 (1) 間違い探しページの写真を撮る ↑の写真です。普通にiPhoneで撮りました。 (2) ページ領域を抽出する 画像からページの部分を見つける必要があります。 今回は面倒なので、左側は手作業で指定しました。 角を手作業でタグ付けして・・・ こっちは手作業。 射影変換で台形補正します。OpenCVならWarpPerspectiveです。 台形補正しても、紙が
【センシング用】視野角120度の広角赤外線カメラを作る！【格安】 – TsubokuLab – ツボクラボ
私は仕事やプライベートでメディアインスタレーション作品を開発していますが、インタラクティブな作品を作る際に一番頻繁に必要になる情報が「人の位置や動き」などの情報です。 そんな情報を取得する際によく使われるセンサとしてはKinectやXtionといった深度カメラがありますが、実はこの手の深度カメラは4m程度の距離までしか取得できなかったりするので、多人数同時体験型のインスタレーション用途には少し使い難かったりします。 さらにはKinect for WindowsはMacで使えないし、XtionはOpenNIの公開終了に伴って販売終了みたいだし…。 他には赤外線カメラがよく使われますが、1番ネックとなるのは、モーションキャプチャー等で使われている様なガチな赤外線カメラを購入しようと思うと恐ろしい金額になってしまう事です。 参考：OptiTrack そこでお手頃価格のWebカメラを使って視野角1
今度はiOSで散布図アニメーションを試してみた - 株式会社CFlatの明後日スタイルのブログ
セルフインスパイアな記事。先日Pythonによる散布図アニメーションを取り上げました。 pythonで散布図アニメーションを試してみた - 株式会社CFlatの明後日スタイルのブログ これと同じようなことをiPhoneでやってみました。 事前準備 アニメーションに使う動画を適当に入手し、フレームを画像にして出力しておきます。 $ ffmpeg -i input.mp4 -f image2 frame%03d.jpg 開発環境 iOS開発なのでXcodeを使います。XcodeでSingle View Applicationあたりで新規プロジェクトを作ります。 また、オープンソースのライブラリも必要となります。 CocoaPodsを導入し（CocoaPods.org - The Dependency Manager for Objective C.）、 依存するライブラリを$ pod inst
OpenCV(2.4.8)による新しいノイズ除去 ざっくり精度調べ - schima.hatenablog.com
最近のOpenCVには、以下のような新しいフィルタ処理の関数が追加されています。 cv::fastNlMeansDenoising (photo) cv::adaptiveBilateralFilter (imgproc) この関数がどれくらい使えるものなのか、サクッと試してみました。あまり学術的に正確でないかもしれないですが、ご容赦ください。間違っていたら教えてください。 cv::fastNlMeansDenoising 下でもう一度話題にしていますが、手法の中身についてはこちらが大変参考になります。 http://opencv.jp/opencv2-x-samples/non-local-means-filter cv::adaptiveBilateralFilter 以下ドキュメントより。この関数、2.4.5には無く、2.4.8では有ったので、その間のいつごろかに追加されたようです。
数独を解く(画像解析) - cuspy diary
画像として与えられた数独を解きます。 新聞に掲載されていたこの問題をOpenCVを使って画像解析する。(画像が斜めなのはワザとです) グレースケール変換画像解析の前処理として、まずグレースケールに変換し、ガウシアンフィルタをかけてぼかします。ガウシアンフィルタをかける事で、安定した二値化画像が得られます。 二値化次に二値化を行います。 二値化には、普通の方法、大津さんの手法、適応的二値化、などさまざまな手法が在ります。いろいろ試した所、適応的二値化(Adaptive Threshold)が最も数独の認識に適していることが解りました。 適応的二値化(Adaptive Threshold)であれば、影になってしまった部分も上手く処理できます。 膨張処理次に、数独の盤面の外枠を認識を行います。 二値化の影響で枠線が途切れてしまう可能性がありますので、膨張処理(dilate)を行います。 (膨張処
コンピュータビジョンのソースコード/ライブラリのまとめ - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
今まで自分が見つけたコンピュータビジョンの研究に役に立ちそうなフリーのライブラリやソースコードをまとめてみました。自分ではまだ使っていないものも多いので、そこはご容赦を。主にC/C++が中心です。 またライブラリ形式でない、いわゆる学会で発表した研究のコードをそのまま公開しているという人がたくさんいて、それに関しては特にメジャーなもののみ紹介しています。なにぶん僕の観測範囲は限られてますので、「このライブラリに触れないのはおかしい」、「説明が間違っている」等、ご意見大歓迎です。 定番(Standard) OpenCV 定番中の定番です。コンピュータビジョンに関して広範なアルゴリズムが実装されています。 http://code.opencv.org/projects/OpenCV/wiki/WikiStart Point Cloud Library ３次元点群データを扱うならこれ。Kinec
JavaScriptの顔認識ライブラリをチューニングしたら実用レベルになったという話 (Kanasansoft Web Lab.)
ただ、WebRTCで顔認識させようとすると遅くてしかたがなかった。 最初は速いこともあるが、10回ぐらい認識をさせるとすぐに遅くなる。 とりあえず、デモ。 そこで、チューニングをしてみることにした。 まず、JavaScriptの定番の高速化を試してみた。 例えば、正の数で使える「Math.floor(x)」を「(x | 0)」に、整数で使える「x * Math.pow(2, y)」を「x << y」にする等。 これで、10~30%高速化できた。 次に、遅くなっている部分を調べたら、Web Workersで分散するための仕組みが遅くなる原因だとわかった。 これは、Web Workersを使わない場合にも影響が出ていた。 じゃあ、Web Workersを使えば速くなるのかといえばその逆で、20倍遅くなっていた。 詳しくは調べてないけど、多分Workerスレッドに処理データを渡す時にJSON化が
ARに使えるOpenCVで作る画像認識Androidアプリ
ARに使えるOpenCVで作る画像認識Androidアプリ：モバイルARアプリ開発“超”入門（6）（1/3 ページ） オープンソースの「OpenCV」で画像認識しよう これまでの連載第2回「NyARToolKitでマーカー型ARのAndroidアプリを作る」や第3回「NyARToolKit for Androidよりも簡単なAndARとは」で紹介した、Androidで利用可能なオープンソースのAR（拡張現実）ライブラリ「NyARToolkit for Android」「AndAR」では、「縁が黒いマーカー」を認識していました。 しかし、そういったマーカーしか使えないと、デザイン面などで大きな制限があることになります。 そこで今回は、オープンソースのコンピュータヴィジョンライブラリである「OpenCV」（Open Source Computer Vision）を利用した、画像認識アプリの作成
きれいなおねいさんのあつめかた：Bijostagramのはなし。 - TMBのおぼえがき
Bijostagram（びじょすたぐらむ）というWebサービスを作ってみました。 Bijostagram - Cute Girls on Instagram きれいなおねいさんは、好きですか？ Bijostagramとは？ Bijostagramは、きれいなおねいさんの画像がたくさん眺められるサービスです（個人的に作りました）。一番の大きな特徴は、Instagramから自動的にきれいなおねいさんの画像を集めてくる、というところです。Bijostagramでは、集めてきたおねいさん画像をランダムに表示しています。 Instagramは写真版Twitterで、しかも撮影した画像をオサレな感じで加工できてツイートできるというサービス。２月末に公式のAPIが公開されたので、いじってみました。→インスタグラムのAPIについてはこちら Bijostagramは、画像抽出と画像配置のアルゴリズムをPer
地獄のRubyでOpenCV顔認識：Ruby Advent Calendar jp: 2010 - tmaeda 日記
_ 地獄のRubyでOpenCV顔認識：Ruby Advent Calendar jp: 2010 これは Ruby Advent Calendar jp: 2010 のエントリです。12/25分(今年のトリ)を担当します。 前日の担当は @ktou さんで 地獄のジェネレータでした。 えっ？もう12月26日だって？イタリアはまだ25日だけど。 さて、RubyからOpenCVを利用して顔画像認識をやってみます。 環境 Mac OSX 10.6.5 Xcode 3.2.4 一応、Xcodeの場所を正しく指定しておきます。 $sudo xcode-select -switch /Volumes/Macintosh\ HD/Xcode3.2.4 次にOpenCVのインストール。最新版はOpenCV2.2.0ですが、 2.2.0だとライブラリの構成などがだいぶ異なるようで、 ruby-opencv
ゆーすけべー日記
サキとは彼女の自宅近く、湘南台駅前のスーパーマーケットで待ち合わせをした。彼女は自転車で後から追いつくと言い、僕は大きなコインパーキングへ車を停めた。煙草を一本吸ってからスーパーマーケットへ向かうと、ひっきりなしに主婦的な女性かおばあちゃんが入り口を出たり入ったりしていた。時刻は午後5時になる。時計から目を上げると、待たせちゃったわねと大して悪びれてない様子でサキが手ぶらでやってきた。 お礼に料理を作るとはいえ、サキの家には食材が十分足りていないらしく、こうしてスーパーマーケットに寄ることになった。サキは野菜コーナーから精肉コーナーまで、まるで優秀なカーナビに導かれるように無駄なく点検していった。欲しい食材があると、2秒間程度それらを凝視し、一度手に取ったじゃがいもやら豚肉やらを迷うことなく僕が持っているカゴに放り込んだ。最後にアルコール飲料が冷やされている棚の前へ行くと、私が飲むからとチ
3日で作る高速特定物体認識システム (1) 物体認識とは - 人工知能に関する断創録
情報処理学会の学会誌『情報処理』の2008年9月号（Vol.49, No.9）に「3日で作る高速特定物体認識システム」という特集記事があります。OpenCVを用いた面白そうなプロジェクトなのでレポートにまとめてみようと思います。3日でできるかはわからないけど。 残念ながらこの記事はPDFを無料でダウンロードすることができません（CiNiiでオープンアクセス可能になったみたいです）。なので会員以外で元記事が読みたい人は図書館でコピーする必要があるかも・・・また、2009年9月号の人工知能学会誌にも物体認識の解説「セマンティックギャップを超えて―画像・映像の内容理解に向けてー」があります。こちらも非常に参考になりますが同様にPDFが手に入りません・・・。他にもいくつかわかりやすい総説論文へのリンクを参考文献にあげておきます。 物体認識とは 物体認識（object recognition）は、画
opencv.jp - OpenCV-1.0 リファレンス マニュアル（日本語訳）-
最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 467, 最終変更日時: 2009-06-23 14:23:34 +0900 (火, 23 6月 2009) CXCORE リファレンス マニュアル 基本構造体（Basic Structures） 配列操作（Operations on Arrays） 初期化（Initialization） 要素へのアクセスと部分配列（Accessing Elements and sub-Arrays） コピーと充填（Copying and Filling） 変形と置換（Transforms and Permutations） 四則演算，論理演算，比較演算（Arithmetic, Logic and Comparison） 統計（Statistics） 線形代数（Linear Algebra） 数学関数（Math Functions） 乱数生成（Random
OpenCV.jp
Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)（訳） OpenCVユーザガイド（訳） Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
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itoshi.tv - Weblog - MacBookProへOpenCVをインストールして, iSightで顔認識したりするぞ (動画付き)