@自宅(個人の見解に基づいており,所属組織などとは一切関係ありませんし,事実かどうかもわかりません) この世界に希望をもつためには批判し続けることこそが必要だ - Edward W. Said (1935-2003) 超絶速報!類似画像検索で有名なGazoPaが「この花なに?」検索を可能にするGazoPa Bloomを開始した. GazoPa Bloom is a flower community site that enables users to search, discover and share flower information. GazoPa's similar image search technology is integrated in this site, and users can search for flowers by uploading flower pho
リンク ・画像の変換(目次ページ) YCbCr関連 ・画像フォーマットの「RGB⇔YCbCr変換」 久しぶりに画像ネタを 世の中には RGB だとか、YCbCr だとかという色空間があって、 その相互変換について。 変換式については ITU-T BT.601 や BT.709 という規格書で定義されています。 (色空間については、これ以外にも規格があります。) 正確には、画像フォーマットの YCbCr ではなく、ビデオ信号の YCbCr の話です。 D端子ケーブルとか、Composite(NTSC)ケーブルとかを流れるデータ信号の事です。 その Bt.601には次のように書かれています。 ITU-R BT.609
3日で作る高速特定物体認識システム (1) 物体認識とは(2009/10/18)の続きです。 今回は、画像からSIFT (Scale-Invariant Feature Transform) という局所特徴量を抽出するところを作ってみようと思います。 SIFT特徴量の抽出 まずは、局所特徴量の代表ともいえるSIFTを試してみます。OpenCVにはSIFTを抽出する関数がなかったのでRob Hess氏がC言語で実装したライブラリを試してみます。内部でOpenCVを使っているので事前にOpenCVのインストールが必要です。実装はOpenCV 1.1でされているみたいですが、2.0でもちょっと手直しすると動きました。Rob Hess氏のホームページからSIFT Feature Detectorのzip版を落とします。 (注)Hess氏のサイトが更新されたようで現在はGitHub上のOpenSIF
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
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