haarcascade_eye.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml haarcascade_frontalface_alt.xml haarcascade_frontalface_alt2.xml haarcascade_frontalface_alt_tree.xml haarcascade_frontalface_default.xml haarcascade_fullbody.xml haarcascade_lefteye_2splits.xml haarcascade_lowerbody.xml haarcascade_mcs_eyepair_big.xml haarcascade_mcs_eyepair_small.xml haarcascade_mcs_leftear.xml haarcascade_mcs_lefteye.xml h

There are several ways to perform vehicle detection, tracking and counting. An easy way to do vehicle detection is by using Haar Cascades (please, see Vehicle Detection with Haar Cascades section). Currently, I don't have a tutorial about it, but you can get some extra information in the OpenCV homepage, see Cascade Classifier page. Another way to do vehicle detection is by using Background Subtra

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? py_face_detection.markdownを元に 「OpenCV-Python Tutorials」 和訳の中の [Face Detection using Haar Cascades] (http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_objdetect/py_face_detection/py_face_detection.html#face-detection) の訳を作成しました。 原文の英語の後に、和訳を記載しました。アルゴリズムに興味をもっていただくのに役立て

BeagleBoneタンクに欠かせない装備はWebカメラです。Webカメラの映像をコマンドセンター(自分の部屋)にて確認し、状況に応じた適切な命令をタンクに送ることがでるようになります。 タンクとコマンドセンター間は無線LANで繋ぐので、ソケットを使って画像を転送する必要があります。Cでソケットプログラムを書くのは面倒ですが、pythonにはラッパークラスがあって比較的簡単にソケットプログラミングができます。 Webカメラで取得した画像の送信フローは以下のとおりです。 タンクはコマンドセンターから画像要求が来た場合に、Webカメラで取得した画像をJPEGに圧縮して送り返します。コマンドセンターでは受信した画像をデコードし、画面に表示します。受信しているデータはJPEGなので、そのままJPEGファイルとしてディスクに書き込むことも可能です。 SocketServerモジュールのサンプルコード

I'm sure by now you know that I have released a book and a couple of videos on Flask in cooperation with O'Reilly Media. While the coverage of the Flask framework in these is fairly complete, there are a small number of features that for one reason or another did not get mentioned much, so I thought it would be a good idea to write articles about them here. This article is dedicated to streaming,

Raspberry Pi のカメラモジュールを使って顔認識をしてみた忘備録です。 環境 Raspberry Pi3 (RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4　/ node.js v6.8.1) Raspberry Pi カメラモジュール Raspberry Pi Camera Board Raspberry Pi カメラモジュール専用　Blackケース パルプ・フィクション/ サミュエル・L・ジャクソン ジュールス・ウィンフィールド 13インチ トーキングフィギュア カメラモジュールの写真をsocket.ioで送信する 以前こんな風に試してみました。 Raspberry Pi のカメラモジュールとNode.jsで写真を撮る - Qiita Raspberry Pi のカメラモジュールとNode.jsでストリーミング - Qiita どちらも撮影した画像をクライアントサ

Raspberry pi からの動画ストリーム 前回 netcat というソフトウェアを使って、Raspberry pi カメラで撮った動画を PC へストリームする方法を書きました。 Rasberry pi で 動画ストリーム - teemaxの日記 しかしここで、上記事のように動画を PC にストリームするだけではなく、ついでに何かしらの"処理"も施したい、なんて思いました（例えばストリーム動画から顔検出したり）。 そこで今回はストリームした動画を Python コードに取り込んで処理できるようにするところまで書きたいと思います。 Pythonに取り込むには netcat で送られてくるストリーム動画を PC 側の Python に取り込むためには ffmpeg というプレイヤーを使います。 ffmpeg には -image2pipe というパイプ出力用のオプションがあり、これが役に立

動画ストリーム Raspberry pi の camera module を買ったのでカメラで撮った動画を PC でストリーム再生したいと思いました。 Raspberry Pi ハイビジョン ビデオカメラ モジュール HD Video Camera Module 出版社/メーカー: スイッチサイエンスメディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログ (1件) を見る Raspberry pi で 動画ストリームするにもいくつか方法があるようで、ざっと見たかんじ mjpg-streamer というプログラムを使っている場合が多いようでした。 mjpg-streamer をつかうと httpストリームで webブラウザから Raspberry pi のカメラ動画が見れるようになります。 しかし mjpg-streamer の場合だと、環境によってはストリーム動画がすごくカクカクになったり、見れ

That son of a bitch. I knew he took my last beer. These are words a man should never, ever have to say. But I muttered them to myself in an exasperated sigh of disgust as I closed the door to my refrigerator. You see, I had just spent over 12 hours writing content for the upcoming PyImageSearch Gurus course. My brain was fried, practically leaking out my ears like half cooked scrambled eggs. And a

軽い気持でOpenCV3.1.0をビルドしようとしたら 想像以上に苦労したのでそのまとめ。 依存モジュールのインストール まずは依存モジュールをインストールする。 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install \ build-essential \ cmake \ git \ pkg-config \ libjpeg8-dev \ libtiff5-dev \ libjasper-dev \ libpng12-dev \ libavcodec-dev \ libavformat-dev \ libswscale-dev \ libv4l-dev \ libatlas-base-dev \ libgtk2.0-dev \ gfortran 正直なところ、依存ライブラリはどれが必須でどれがオプションか不明。 pyth

sudo apt-get install git cd ; mkdir tmp ; cd tmp git clone https://github.com/Itseez/opencv git clone https://github.com/Itseez/opencv_contrib.git でいけますが，まっさらなUbuntuだとソースが指定されていないぞと怒られるので，/etc/apt/sources.listの以下の行のコメントを外しておきます． deb-src http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu/ xenial universe ついでに sudo apt-get update してから，改めて sudo apt-get build-dep opencv します． ここでnvidia-opencl-devが入っているとパッケージが削除されてocl

###ようこそ 環境 ・Raspberry Pi3 Model B 人が前を通ると映像が流れるというものを製作するため、まずは開発環境を整えようとしています。プログラミングや電子工作に関しては、ほぼ初心者なので、行程があてずっぽうなのですが、ひとつ問題を解決できたのでメモします。 ###動画を扱う環境を整えるためopenCVを入れる Raspberry Pi 2 ★ OpenCV 3.1.0 のインストール 〜 C++ & Python サンプルでのカメラ動作確認まで こちらのブログ記事がとてもわかりやすかったので、参考にさせて頂き上から書いてある通りのことを行った。但し環境がRaspberry pi3、pythonもバージョンが3であるため、ディレクトリなどは修正しつつ作業を行った。途中に突然のフリーズも挟み３時間はかかる。 ###問題発生 諸々のインストールが終了しいざサンプル「vid

以前からやってみたかったRaspberry Piの物体認識を試してみました。今回はクラウドサービスを使わずに深層学習ライブラリと学習済みモデルを使ってみました。 環境 Raspberry Pi3 (RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4　/ Python 3.4.2) LOGICOOL ウェブカム HD画質 120万画素 C270 ミニロボットPC等用スピーカー小型かわいい白 7インチ(1024*600) IPS液晶パネル　ディスプレイ 今までカメラモジュールを利用していたのですが、OpenCVでストリーミングをさせるためWebカメラを購入しました。ついでにちょっと可愛らしいロボット型のスピーカーも合わせて買ってみました。 ロボット型のスピーカーがWebカメラに映った物をしゃべってくれます（英語です）。 こんな感じ Deep Learning Object Recog