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
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
目領域抽出のxml - 逍遥遊な日記(であればなあ)
以前、OpenCVのMLでみつけたもの。 facedetectで読み込ませるxmlを替るだけでつかえるものがいくつかある。 Project EyeFindeer http://wwwradig.in.tum.de/people/wimmerm/se/project.eyefinder/index_e.html eye_classificatorのダウンロードができる。 使い方は分からない。txtファイルになっている、xmlではない。 OpenCVのMLから http://opencv.org/mailarch/2005-09/msg00447.html EyeDetectors.zip ftp://mozart.dis.ulpgc.es/pub/misc/EyeDetectors.zip OjoD.xml 右目の検出を行う。精度悪い。 OjoI.xml 左目の検出を行う。精度悪い。 par
Mikanbako::Blog - 動画とOpenGLモデルの合成
ARToolKitのようなものを作ってみたいと思って、OpenGLも触り始めた。 glReadPixelsでOpenGLのピクセルデータを抽出できることが分かったので、 よーしOpenCVのWebカメラに合成しちゃうぞ…と思いきや、いきなりつまづいた。 glutDisplayFuncに関数displayを登録して、display内でピクセルデータの変換をしようと思ったら、 どうやらいつも関数displayを呼び出してくれるわけではないらしい。 別スレッドのループで関数displayを呼び出してみても反応なし。ううむ外からは呼べないのかな。 そこでglutIdleFuncに登録した関数idleの中でピクセルデータの形式変換を行ったらうまくいった。 でも動作がかなり重いので、使いものにならない気がする。 OpenCVDotNet + Managed DirectX
顔認識でOpenGLの視点を操作する（ティーポットを回したり、ズームする） - DenpaFreak
ティーポットが顔に合わせてぐるぐる回転したり、ズームインしたりします。 顔の大きさで視点から物体までの距離、左右上下で視点を移動します。 X,Y,Zのキーボードを押すことで、操作できるようになります。 フレームレートはかなり悪いです。5fpsぐらい？ 後でわかったのですが、似たようなスクリプトは結構ごろごろ転がっているのですね。 追加情報 産総研の松坂氏が開発された、FaceKitのデモ、でGoogleMapsを顔認識でコントロールできるのがあるのですが、 それと操作の感覚が似ていると思います。JavaScriptで顔認識なんてすごいです。 おそらく、これも顔の「大きさ」でズームイン・ズームアウトしているような気がします。（コード見てないけど） 2007-03-21 http://facekit.net/ 紹介記事を書いて頂きました - Webプログラミング日記 フレームレートがあがれば、
opencv.jp - OpenCV サンプルコード -
作成者: 怡土順一, 最終変更者: 小枝正直, 最終変更リビジョン: 481, 最終変更日時: 2009-08-13 20:02:03 +0900 (木, 13 8月 2009) CXCORE サンプルコード 基本構造体（Basic Structures） 配列操作（Operations on Arrays） 初期化（Initialization） コピーと充填（Copying and Filling） 変形と置換（Transforms and Permutations) 線形代数（Linear Algebra） 離散変換（Discrete Transforms） 動的構造体（Dynamic Structures） 木（Trees） 描画関数（Drawing Functions） 曲線と形状（Curves and Shapes） テキスト（Text） データ永続性と実行時型情報（Data
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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…
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