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Haar状特徴に基づくブースト分類器のカスケードを利用する高速物体検知 Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features はじめに このドキュメントでは高速物体検知のためのブースト分類器のカスケード の訓練と使いかたについて説明します. 過完備Haar状特徴の集合は,シンプルな個体分類器のための基底を提供します. 対象物検知の例としては,顔,目および鼻の検知やロゴ検知などがあります. ロゴ検知には,対象物のサンプル画像を注意深く多数収集する必要がないため, このドキュメントでロゴ検知を物体検知の例として取り上げ,説明します. ここでは,サンプル画像を注意深く多数収集する代わりに,1つの原画像から 対象物の多数のサンプル画像を生成するユーティ
うまくいかない日に仕込むラペ 「あぁ、今日のわたしダメダメだ…」 そういう日は何かで取り返したくなる。長々と夜更かしして本を読んだり、刺繍をしたり…日中の自分のミスを取り戻すが如く、意味のあることをしたくなるのです。 うまくいかなかった日のわたしの最近のリベンジ方法。美味しいラペを…
作った。 http://search.cpan.org/dist/Image-ObjectDetect/ http://d.hatena.ne.jp/darashi/20070223/1172232765でRubyの拡張ライブラリを公開されていたので、こりゃやらなくちゃ・・・と思った次第です。すみません。 こんな感じで使えます。Imagerで顔を囲んでみた。 #!/usr/local/bin/perl use strict; use warnings; use Imager; use Image::ObjectDetect; my $file = 'picture.jpg'; my $image = Imager->new->read(file => $file); my $cascade = '/usr/local/share/opencv/haarcascades/haarcascad
Core 2 Duo搭載の二代目MacBookが発売になりました。初代が5月16日発売ですから、ほぼ半年ぶりのモデルチェンジです。ユーザとしては、半年で25%のスピードアップは微妙に悔しくもありますが……機会があれば、ユーザならではの視点で二代目を検証してみたいと思います。 さて、今回は「OpenCV」について。既報のとおり、画像の変形や認識などイメージング処理を目的としたクロスプラットフォーム指向のライブラリだが、OS Xユーザ要注目の機能もいくつか備えている。活用次第では、いろいろな力を発揮しそうなのだ。 OpenCVの特徴、そして導入の下準備 OpenCVの開発はクロスプラットフォーム指向で行われ、特定のハードウェアに依存しない。Intelが関与しているプロジェクトなだけに、メインターゲットはやはり"Wintel"ということになるが、POSIX互換機能を備えるUNIX系OSでも動作す
Link: 掲示板(32d) 適応的二値化処理(123d) Visual C++ 2008 Express Edition(302d) 射影変換(305d) RGBTRIPLE(366d) リンク(381d) GML C++ Camera Calibration Toolbox(558d) 高度なGUI(558d) 基本形(558d) 行列の出力(558d) Python(558d) カメラキャリブレーション(558d) PukiWiki/1.4/Manual/Plugin/L-N(558d) PukiWiki/1.4/Manual/Plugin/O-R(558d) ボールトラッキング(558d) SharperCV関数リファレンス(558d) 主成分分析(558d) カメラ利用の基本形(558d) マウス入力(558d) キャプチャ&動画ファイル出力(558d) 画像の2値化処理(558
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