Face Detection - OpenCV, Dlib and Deep Learning | Learn OpenCV
In this tutorial, we will discuss the various Face Detection methods in OpenCV, Dlib, and Deep Learning and compare the methods quantitatively. We will share code in C++ and Python for the following Face Detectors: Haar Cascade Face Detector in OpenCV Deep Learning based Face Detector in OpenCV. HoG Face Detector in Dlib Deep Learning based Dlib Face Detection We will not go into the theory of any
【2020年版】NVIDIA Jetson Nano JetPackのバージョン情報まとめ、JetPack 4.4は仕様変更の影響が大きい (最新の JetPackでは 2019年当時の殆どの記事の内容がそのままではエラーが出て動かない様になりました)
共通： Ubuntu 18.04、Kernel version 4.9、VisionWorks 1.6、Vulkan 1.1 JetPack 4.2までは OpenCV 3系 JetPack 4.3、JetPack 4.4 DPで headless initial configurationを確認済み ● NVIDIA Jetson Nano JetPackのバージョンを調べる方法 jetson@jetson-desktop:~ $ cat /etc/nv_tegra_release # R32 (release), REVISION: 3.1, GCID: 18186506, BOARD: t210ref, EABI: aarch64, DATE: Tue Dec 10 06:58:34 UTC 2019 # R32 (release), REVISION: 3.1 = L4T r32.
Visual Studioでデバッグ時にOpenCVのMat等の画像を表示できるプラグインが便利 - whoopsidaisies's diary
OpenCV公式サイトのNEWSを見てたら「Image Watch plugin for Visual Studio」というのを見つけた．使ってみたら便利そうだったのでメモ．もっと早く知りたかった． わざわざimshowとかのコードを追加してウィンドウを表示させなくてもMatの中の画像を確認できる．また，拡大表示とか画素値の表示も出来るため通常のOpenCVの画像表示用のウィンドウより便利な気がする． Image Watch plugin for Visual Studioのインストール 以下のサイトからダウンロードしてきて指示にしたがってインストールするだけ． Image Watch extension 以下のサイトに詳しい手順等載ってます． Image Watchの使い方 | dandelion's log 使ってみる 以下のコードで試してみた．画像を表示させるためのコードは特に必要な
OpenCVのカレンダー | Advent Calendar 2015 - Qiita
About reserved postingIf you register a secret article by the day before the same day, it will be automatically published around 7:00 on the same day. About posting periodOnly articles submitted after November 1 of the year can be registered. (Secret articles can be registered anytime articles are posted.)
OpenCV Tracking API について - IrohaLog
この記事はOpenCV Advent Calendar 2015の21日目の記事です。 fps計測の環境が異なったため、再実験して修正しました。(2015.12.22) 再実験してKCFのオリジナルコードを追加しました。(2015.12.26) 概要 OpenCV Tracking APIの導入方法、使い方、パフォーマンス評価のまとめ OpenCV Tracking APIに入っている追跡アルゴリズムのうち、KCF*1はstate-of-the-artと言えるアルゴリズムで、速度・精度共に高パフォーマンスなので有用そう はじめに OpenCV 3.0 になって、opencv_contribというリポジトリが追加された。 Tracking APIはその中に入っているモジュールの1つ。物体追跡を行うモジュールで、Trackerという共通インタフェースを経由して様々な物体追跡アルゴリズムを使うこ
機械学習のデータセット画像枚数を増やす方法 - Qiita
画像水増しの意義 ディープラーニングのCNN等のクラス分類の精度を向上させるためには、優れた学習データセットが必要です。精度を担保するためには、以下のような工夫をする必要があります。 十分な画像枚数を用意する。 各タグの画像枚数を揃える タグ付けをより正確に行う 同じ分類のものでも、見た目が異なる場合は細かくタグを分ける これらを行うためには、とにかく枚数が必要です。種類によって枚数に偏りがある場合もあり、すべて手作業で抽出・タグ付けしていると大変です。 そこで、ある程度タグ付けされた画像たちを加工することで、画像の枚数を増やすことを考えます。その手法を幾つか紹介します。なお説明には、高城れにさんを画像処理のサンプルに使うべきとの意見に基づき、高城れにさんを利用します。 水増し手法 OpenCV 3.0 Pythonで実装します。 実際に水増しに使えるソースをこちらに用意しておきます。 G
Pythonで遊んでみる -part1- (OpenCVで顔認識) | たくのこ Web
その、学習した分類器がOpenCVには標準で入っています。すばらしい！場所は[opencv > sources > data > haarcascades]とありますが、自分はpyenvでホームディレクトリにインストールしていて、[~/.pyenv/versions/anaconda-2.1.0/share/OpenCV/haarcascades/]にありました。 # -*- coding: utf-8 -*- # 画像からカスケード分類器を用いて顔認識を行うサンプル import cv2 # サンプル顔認識特徴量ファイル cascade_path = "../lib/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" image_path = "img/Lenna.png" # これは、BGRの順になっている気がする color = (255, 2
Python版OpenCVでWebカメラの画像を取得する
OpenCVを使うときは主にC++を使っているのですが，Pythonでも使えると何かと便利なので使い方を調べてみました． 今回は，Webカメラから画像を取得する方法をメモしておきます． ちなみにPython 2.6を使っている関係で，OpenCV 2.4.6を使っています． それでは早速スクリプトを見ていきます． import cv2 if __name__=="__main__": capture = cv2.VideoCapture(0) if capture.isOpened() is False: raise("IO Error") cv2.namedWindow("Capture", cv2.WINDOW_AUTOSIZE) while True: ret, image = capture.read() if ret == False: continue cv2.imshow("
OpenCVとPIL（python Image library）のデータ変換 - tata色々な備忘録
2018/5/6修正 OpenCVとPILの相互利用 OpenCVとPILのデータ変換。 PIL⇒OpenCVは下で問題なし。 import numpy as np OpenCV_data=np.asarray(PIL_data) OpenCV⇒PILは from PIL import Image PIL_data=Image.fromarray(OpenCV_data) 青画面の残念仕様になるので対策 import matplotlib.pyplot as plt import cv2 import numpy as np from PIL import Image #OpenCVまたはPILで読み込み CV_im = cv2.imread("lena.jpg") PIL_im= np.array(Image.open("lena.jpg")) #BGRからRGBへ変換 CV_im_RG
Hatsune Miku sings 'Tell Your World' along with my piano
* This work was exhibited at Maker Faire Tokyo 2015. * This is an Augmented Reality program with an interactive feature. Computer recognizes human piano play, and Hatsune Miku sings along with it. This program can follow bad piano play including misstouches or temporal instability. 3D polygon model display, animation and physics simulations are based on the source code from 'ARToolKit_MMD' softw
スパース行列(SparseMat)の使い方2：超解像 | OpenCV.jp
SparseMatをつかった超解像処理を行います．このデモンストレーションは下記論文の実装になっています．詳細は以下論文やビデオをご覧ください．また，このサンプルコードはOpenMPを有効化するとコアを有効に使います．メモリは１Gほど使うため実行時には注意してください． Farsiu, S.,Robinson, D., Elad, M., Milanfar, P.”Fast and robust multiframe super resolution,” IEEETrans.ImageProcessing 13 (2004)1327?1344. C++ //Super resolution with Bilateral Total Variation //Implimentation of a paper; //Farsiu, S.,Robinson, D., Elad, M., Mila
OpenCVをVisual Studioで動かす（NuGetによりインストールする方法） - whoopsidaisies's diary
動作可能な条件 Visual StudioのNuGetパッケージマネージャでOpenCVをインストールして動作させる．Visual Studioのバージョンごとに方法をまとめる． バージョン 動作 Visual Studio Professional 2013 ○ Visual Studio Express 2013 for Windows Desktop ○ Visual Studio Professional 2012 ○ Visual Studio Express 2012 for Windows Desktop たぶん○ Visual Studio 2010 Professional △ Visual C++ 2010 Express × × Visual C++ 2010 Express そもそもNuGetパッケージマネージャが動かないため無理．（NuGetのコマンドライン版を使
【OpenCV】マスク処理 画像処理ソリューション
メインページ ＞ OpenCV OpenCVの画像間演算などの、例えばcvAdd、cvCopy、cvAndなどの関数の引数の最後にmaskという引数があります。 このマスクに何も指定しなければ、それぞれの関数では画像全体を処理するのですが、maskに入力画像、出力画像と同じ大きさの8ビット1チャンネルの画像を指定する事で、mask画像のうち、輝度値（画素値）が０以外部分のみを処理することが可能となります。 逆に言うと、輝度値が０の部分は何の処理もされないので、処理後の画像は、あらかじめ輝度値を０にするなり、背景画像を入れておくなりの初期化をしておいて下さい。 通常はmask画像には二値化された画像（輝度値が０と２５５）を指定します。 処理的にはcvSetImageROIで領域を指定して部分的に処理をするのに似ていますが、このmaskを用いる事で矩形以外の任意形状を指定することが可能となりま
pxsta's blog » OpenCVで虹顔の識別(※ただし表情がとぼしくて可愛いおにゃのこに限る)
はい、ちょっと***な諸事情で、画像中に全く同じ画像が含まれているかを調べる必要があったのですが、自力ではうまく行かず、 OpenCV使ったら一瞬で出来てしまって不覚にも感動してしまいました。 、という更新。 こんな紛らわしい画像(右側は微妙に口の形が違う)も「違う」と判断してくれてさすがです。 で、何がしたかったのかというと、虹画像の表情を判断したかったわけで、 さらにその表情ごとの画像は一意に決まってるというまあなんともレアケース。 笑ってるときは画像01、泣いてるときは画像02、みたいに。 表情が乏しいとも言います、はい。 むすっとした顔の穹ちゃんはかわいいけどね！！ で、これらの画像から、下のおにゃのこの表情が何なのかを調べてみますと、 まあよく分かりませんが「一番左の画像が完全に一致」、と判定してくれるわけです。 OpenCV便利すぎくそわろうた、です。 今回はなんとなくC#でO
太田研究室 > OpenCV 2.0 インストール メモ （Windows 版）
はじめに 画像処理ライブラリ「OpenCV 2.0」を「Microsoft Visual C++ 2008 Express Edition」で使用するためのインストール手順について解説します。 OpenCV の昔のバージョンではインストールプログラムを実行するだけでよかったのですが、 バージョン 2.0 からはプログラム開発環境に合うように自分でライブラリをコンパイルするしくみに変わり、インストール手順が複雑になりました。 「Microsoft Visual C++ 2008 Express Edition」のインストール方法については、 こちらをご覧ください。 ! このページで解説しているインストール手順は著者の個人的趣味が含まれており、かならずしも推奨する手順ではありません。 もくじ OpenCV 2.0 のインストール CMake のインストール ソリューションファイルの作成 Op
OSXにHomebrewでOpenCVをインストールしてPythonで使う - memorandum
homebrewの標準リポジトリにはOpenCVは無いのですが、homebrewでOpenCVをインストールしてPython2で使ってみます。 OpenCVインストール Homebrew/homebrew-science · GitHubをリポジトリに追加 brew tap homebrew/science OpenCVをインストール brew install opencv 注意 numpyが無いと言われる場合 homebrewでpythonとnumpyをインストールします。 brew install python sudo pip install numpy cmakeの実行に失敗して、https://github.com/mxcl/homebrew/issues/20268を参照せよと言われた場合。 オプションを付けてインストールします。 brew install --env=std
PythonからOpenCV 2.2を使う(MacOSX SnowLeopard + homebrew) - 脳みそHack
Pythonを使って画像処理をやってみたいなと思っていたところ、こんな記事を発見。 Starting with OpenCV release 2.2, OpenCV will have completed it's new Python interface to cover all the C and C++ functions directly using numpy arrays. http://opencv.willowgarage.com/wiki/PythonInterface 早速、PythonからOpenCV 2.2を使ってみた。 環境 MacOS 10.6.7 Python 2.6.1 インストール macportsヤメてhomebrewにしました。でopencvをsnow leopardに入れる方法 - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記を参考に、homebrewを使ってOpen
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MacでOpenCV + Python環境をつくってみた | non log