動画の顔を置き換えるやつやってみた - プログラミング素人のはてなブログ
Python & OpenCVでやってみました OpenCVでカメラ画像を取り込み、顔検出してその場所と大きさに調整して他の画像を載せた動画を作ります。 基本的なところは下の参考サイト組み合わせです。 まず、動画画像から顔を抽出するには、OpenCVで行います。 GitHubから好きなモデルを選択しますが、ここでは正面を向いた顔の抽出を行いました。 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades cascade_path = "haarcascade_frontalface_default.xml" # カスケード分類器の特徴量を取得する cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path) カメラで動画を取得します。 引数は複数のカメラ（USBカメラなど）があるときは1とか
DepthAIカメラ OAK-Dで遊んでみる
Mac(Intel)へのインストール Python環境には、MiniForgeを使っています。以下記事参照ください。 MiniForgeのセットアップが終わったら、ドキュメントを参考にインストールします。 具体的には、以下コマンドでMiniForge環境に関連ライブラリとdepthaiライブラリをインストールします。 $ conda create --name depthai python=3.8 $ conda activate depthai $ bash -c "$(curl -fL http://docs.luxonis.com/_static/install_dependencies.sh)" $ python3 -m pip install depthai Mac(Apple Silicon)へのインストール Apple Siliconでもセットアップできました。 以下を参考に
東大、デジカメ画像から植物の3次元形質を測定可能なPythonパッケージ公開
東京大学は6月15日、一般的なデジタルカメラの画像から、鉢植え植物の3次元データを高精度に自動測定するPythonパッケージ（EasyDCP:Easy Dense Cloud Phenotyping）を開発し、公開したと発表した。 EasyDCPを利用した測定の大まかな流れ 資料：東京大学 同大学によると、近年は植物の3次元形質を非破壊的に測定するための手法が発展してきているが、既存のシステムは高価であり、大規模な施設や専門的な装置が必要といった理由から、生態学の分野ではそれらのシステムがほとんど用いられてこなかったという。 しかし、生態学的研究において草丈、投影葉の面積、草姿など植物の形に関する測定は非常に重要であり、鉢植えの植物を安価で高速に測定するシステムが必要とされていた。そこで同大学は、一般的なデジタルカメラと、市販およびオープンソースのソフトウェアを組み合わせたパイプライン（E
【Python】基礎行列Fを求めてエピポーラ線を出力してみる！【OpenCV】
はじめに エピポーラ幾何はなんぞや？という方向けに簡単に説明すると複数のカメラで撮影した物体の対応点からカメラの位置や画像での対応する箇所を求めることができる幾何です。 詳しくはネット上に丁寧に説明している記事がたくさんあるので、そちらを参照してください。 ここでは2つのカメラで撮影した画像の対応点から基礎行列Fを求めてエピポーラ線を出力するところまでを実装していきたいと思います。 あくまでOpenCVでこんな簡単にできるで！って記事です。 基礎行列を求めてくれる関数：findFundamentalMat OpenCVは何でも揃ってます。 基礎行列の計算ロジックとか何も知らなくてもこの関数に対応点を入力値として渡すだけで計算してくれます。流石っすね。 とはいえ計算ロジック等は知っておいた方がいいと思いますけどね。 使い方 行列1と行列2は対応する点を同じ順序で入力します。 メソッド以降は引
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ラズパイ４B + Raspberry Pi OS で OAK-D-LITE OpenCV DepthAIカメラ を使ってみる – FRONT
単眼デプス推定を用いて距離を計測するレシピ