OpenCV と Python を使ったアニメーション動画用紙のスキャン画像位置合わせ - Qiita
OpenCV と Python を使って、下のようなアニメ動画用紙の位置合わせ穴を検出し、スキャン画像の位置ずれを除くツールを作ってみました。OpenCV と Python 初心者向けの実用的な記事です。OpenCVについてはこちらなどを参照 解決したい課題 アニメーションを作るときに、9VAeきゅうべえのような２Ｄキーフレームアプリを使えば簡単ですが、１枚ずつ動画用紙に描くとすると数１００枚以上の大変な枚数になります。これをオートフィーダつきスキャナでパソコンに入力すると、どうしても数ドットの位置ずれが生じ、再生したときに画像がぶれてしまいます。 そこで動画用紙の上にある穴を検出し、画像処理で位置ずれを補正するツール「Peascan.py」を作ってみましょう。 入力 位置ずれがある連番 JPEG 画像 数１００枚
OpenCVでとらえる画像の躍動、Optical Flow - Qiita
ザリガニに挟まれて持ち上げられるなんてことがたまにあると思いますが、そんな時どれだけ激しい動きだったのか解析したい！なんてこともあるんじゃないでしょうか。 出典: ASIAN KUNG-FU GENERATION 『君の街まで』 (ソルファ リメイク記念) そうした(?)、画像間の動きを表現したものがOptical Flowです。Optical Flowは、2つの画像間で各点がどう動いたのかを表現します。これを計算することで、↑の図のように画像上の特徴点の動きを解析したりすることが可能になります。 本稿では、そのOptical Flowを計算するための理論的な背景と、Python/OpenCVを使った実装までを紹介していきたいと思います。 Optical Flowの位置づけ 画像間の動きの解析については、様々な目的とそれを実現する手法があります。ここでは、まずOptical Flowがその
OpenCVで動画をリアルタイムに変換してみる - Qiita
はじめに OpenCV(Open Source Computer Vision Library)はBSDライセンスの映像/画像処理ライブラリ集です。画像のフィルタ処理、テンプレートマッチング、物体認識、映像解析、機械学習などのアルゴリズムが多数用意されています。 OpenCVを使った動体追跡の例 (OpenCV Google Summer of Code 2015) https://www.youtube.com/watch?v=OUbUFn71S4s インストールと簡単な使い方はこちら http://qiita.com/olympic2020/items/d5d475a446ec9c73261e 静止画像のフィルター処理についてはこちら OpenCVでエッジ検出してみる 今回は、動画をリアルタイムに変換してみます。 プログラム while文のループの中で以下を行っています。 元のカラー動
Color spaces in OpenCV (C++/Python) | LearnOpenCV
In this tutorial, we will learn about popular colorspaces used in Computer Vision and use it for color based segmentation. We will also share demo code in C++ and Python. In 1975, the Hungarian Patent HU170062 introduced a puzzle with just one right solution out of 43,252,003,274,489,856,000 (43 quintillion) possibilities. This invention now known as the Rubik’s Cube took the world by storm sellin
OpenCVのstructured-lightを流用して3Dスキャン - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 背景 OpenCV3.1.0(?)からstructured-lightというコードが追加されたようです。 これは、2台のカメラと1台のプロジェクターからなる3Dスキャン用のプログラムだと思いました。 これを改造して1台のカメラと1台のプロジェクターで3次元復元できるようなプログラムを作ってみました。 （ただし、撮影処理自体はプログラムに含まれていません。あらかじめ撮影された画像に対して処理するプログラムです。） 前提知識（この記事で説明を省略する内容） カメラキャリブレーション プロジェクターのキャリブレーション グレーコードのエンコー
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
$k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す
Image Watchの使い方 | dandelion's log
OpenCV 2.4.5リリースと同じタイミングでMS製のMatの中身をプレビューできるプラグインImage Watchが発表されました．MS製ということで簡単に使ってみました． 以降の説明はVisual Studio 2012を使って説明します（プラグインも2012版のみの配布です）． ※注意：Visual Studio Professional以上のエディションでしかプラグインは使えないようです． ■ダウンロード 配布ページからImageWatch.vsixをダウンロードします． ■インストール ダウンロードしたImageWatch.vsixをダブルクリックすると以下のようなインストール画面が表示されます．ここで「インストール」ボタンを押すとインストール完了です． #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include
そこそこな線画を目指す OpenCV - Qiita
概要 カラー画像から線画を取る。 線画とはモノクロ画像のことで、2値化ではない(たぶん) OpenCVでしようと考えると、グレースケールで読み込み→adaptiveThresholdで2値化を思いつくんだけど、あんまりよくない。 ので、話題の方のコメントってどんな風にやるのか検証。 参考 初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。 - Qiita コメント 前提知識が無いとよくわからなかった miztiさんのツイート: "イラストに輪郭抽出した時に起こりがちな「輪郭の輪郭」の抽出を避けて、綺麗に線画を抽出できるようになった！（1枚目: オリジナル、2枚目: 普通の輪郭抽出、3枚目: 今回の方法） https://t.co/XJetLxsIc7" わかった気になった Python OpenCV3で画素の膨張処理(dilation)と収縮処理(erosion) (ちょっと解説も)
Why does OpenCV use BGR color format ? | LearnOpenCV #
One of the elements of good design is the principle of least astonishment ( a.k.a principle of least surprise). A good intuitive design makes the user not think. When you see a handle on a door, you want to pull it. When you see a door with a metal plate, you want to push it. Those are the expectations of a user of the door and when the designer of a door respects these expectations, a user can us
Raspberry Pi3で自動ノート取り装置を作った - いきるちから
はじめに 数理情報工学実験第二という演習で、Raspberry Piをつかって何かを作ることになりました。そこでAMATERASUという自動ノート取り装置を作ったので紹介します。 そもそもRaspberry Piって? Raspberry Pi3 Model B ボード＆ケースセット (Element14版, Clear)-Physical Computing Lab 出版社/メーカー: TechShareメディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログ (3件) を見る これです。安くて小型で色んなセンサーをつけて遊べるコンピュータです。今回はカメラモジュールを使いました。 自動ノート取り装置とは 自動ノート取りの目標は、講義を撮影した動画*1を処理することで、ノートの代わりとして使える画像を出力することです。具体的には次のgifのような画像を次々出力していくのを目標にしています。黒くな
細線化アルゴリズム 画像処理ソリューション
ざっくり言うと、収縮処理をすると線幅が細くなりますが、線の長さが短くなったり、細い線は消えてしまったりするので、線の端点や交点、線幅が１となった画素などを除去しないように条件を付けながら収縮処理を行います。 処理をフローチャートを以下に示します。 画像全体にラスタスキャンを行い、注目画素の３×３画素の並びがパターン１に該当する場合は中心の画素を除去（白から黒に変える）します。ただし、除去しないパターンに該当する場合は除去を行いません。 パターン１に該当する画素が１画素も無ければその時点で終了です。 次にパターン１の時と同様に３×３画素の並びがパターン２に該当する場合は中心の画素を除去（白から黒に変える）します。ただし、除去しないパターンに該当する場合は除去を行いません。 パターン２に該当する画素が１画素も無ければその時点で終了です。そうでない場合はパターン１の処理に戻り、除去する画素がなく
Momma's Wiki: OpenCV/細線化 - 白黒画像(背景が黒)の細線化。OpenCVに関数が無い(?)ので作ってみた...
OpenCVらしいサンプルソース APIを使ってそれらしい処理に。 同じサンプルでだいたい1秒。 #include <cv.h> #include <highgui.h> void myThinningInit(CvMat** kpw, CvMat** kpb) { //cvFilter2D用のカーネル //アルゴリズムでは白、黒のマッチングとなっているのをkpwカーネルと二値画像、 //kpbカーネルと反転した二値画像の2組に分けて畳み込み、その後でANDをとる for (int i=0; i<8; i++){ *(kpw+i) = cvCreateMat(3, 3, CV_8UC1); *(kpb+i) = cvCreateMat(3, 3, CV_8UC1); cvSet(*(kpw+i), cvRealScalar(0), NULL); cvSet(*(kpb+i), cvReal
第2回 OpenCV 3.0の新機能（＋ 次バージョンのロードマップ）
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「www.buildinsider.net」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 1. OpenCV 3.0のロードマップ 1.1 OpenCV 3.0 OpenCVは、2015年6月にメジャーバージョンアップが実施され、3.0がリリースされました。また、前回の記事でも述べたようにOpenCV 3.0ではさまざまな機能が追加されています。今回の記事では追加された機能をピックアップして使用例を交えながら紹介します。 1.2 OpenCV 3.1 ここでは、次バージョン（OpenCV 3.1）のロードマップについても触れておきたいと思います。 公式の開発進捗（しんちょく）議事
Detecting Barcodes in Images with Python and OpenCV - PyImageSearch
PyImageSearch You can master Computer Vision, Deep Learning, and OpenCV - PyImageSearch UPDATE: The introduction to this post may seen a little “out there”. For some context, I had just finished watching the South Park Black Friday episodes prior to writing this post so I definitely had some inspiration regarding zombie shoppers, Black Friday chaos, and Game of Thrones. Black Friday is coming. Hor
【ライブラリ】pyFaceTracker：顔パーツ追跡「FaceTracker」のpythonラッパー... | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 Tweet 以下のpyFaceTrackerというpythonの顔パーツ追跡ライブラリを紹介します。 pyFaceTracker (bitbucket) https://bitbucket.org/amitibo/pyfacetracker このライブラリはC++版の顔パーツ追跡ライブラリFace Trackerのpythonによるラッパーです。 FaceTrackerはJason Saragihさんの研究からできあがった技術で、 以下の動画のように、顔をたくさんの特徴点で（リアルタイム相当の計算コストで
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【DERiVEメルマガ】vol.27 (2015/8/24) のダイジェスト :... | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
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