実践 コンピュータビジョン
コンピュータビジョンの理論とアルゴリズムを基礎から学べる実践的な入門書。理論の説明にとどまらず、ベクトル演算や行列演算を駆使したサンプルを示しながら物体認識、3次元復元、ステレオ画像、拡張現実感、その他の応用について解説します。サンプルプログラムはPython 2.7で書かれています。OpenCVを使うだけではコンピュータビジョンの本質を理解できません。forループでピクセルを操作し行列を計算する時代でもありません。Pythonの数値演算ライブラリを使えば、ほどよい粒度でコンピュータビジョンの基礎を学べます。各章末には演習問題が用意してあります。演習問題を解くことで自分がその章で何を学んだのか、また自分の理解度を確認できます。 ●本書で扱うサンプルプログラムの説明（サンプルコードは「関連ファイル」タブページからダウンロード可）。 翻訳者の相川氏のブログには、本書の追加情報や関連する技術情報
Linux に OpenCV バージョン 2.0.0 をビルドとインストール
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コンピュータビジョン特論
コンピュータビジョン特論(Advanced Computer Vision) 月曜4時限 担当教員 呉海元 教 授 天野敏之 准教授 授業の概要 コンピュータを用いて、入力された画像を扱うための、基礎 知識を修 得する。まず、画像の特徴抽出と記述 の手法を学ぶ。次に，カメラを用い た3次元計測や認識の基礎を学 び、それぞれの原理と手法の有 効性や制約をコ ンピュータビジョンなどの関連分野での最新動向と共に紹介する。 授業の位置づけ コンピュータビジョンにおける画像処理や理解の技術につい て、基礎 理論と最近の研究動向を学ぶ。 ガイダンス・ 画 像 処理、認識、理解研究の 歴 史と現状１ 画像処理、認 識、理解研究の 歴 史と現状２ デジタ ル画像の扱 い、OpenCVの使い方・ 画像特徴の変換 OpenCV の入手方法、インストール方法、リファレンス（Ｎｅｗ） OpenCV の入手方法、
コンピュータビジョンのソースコード/ライブラリのまとめ - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
今まで自分が見つけたコンピュータビジョンの研究に役に立ちそうなフリーのライブラリやソースコードをまとめてみました。自分ではまだ使っていないものも多いので、そこはご容赦を。主にC/C++が中心です。 またライブラリ形式でない、いわゆる学会で発表した研究のコードをそのまま公開しているという人がたくさんいて、それに関しては特にメジャーなもののみ紹介しています。なにぶん僕の観測範囲は限られてますので、「このライブラリに触れないのはおかしい」、「説明が間違っている」等、ご意見大歓迎です。 定番(Standard) OpenCV 定番中の定番です。コンピュータビジョンに関して広範なアルゴリズムが実装されています。 http://code.opencv.org/projects/OpenCV/wiki/WikiStart Point Cloud Library ３次元点群データを扱うならこれ。Kinec
OpenCVで学ぶ画像認識 記事一覧 | gihyo.jp
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