OpenCV panorama stitching - PyImageSearch
In today’s blog post, I’ll demonstrate how to perform image stitching and panorama construction using Python and OpenCV. Given two images, we’ll “stitch” them together to create a simple panorama, as seen in the example above. To construct our image panorama, we’ll utilize computer vision and image processing techniques such as: keypoint detection and local invariant descriptors; keypoint matching
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Extra module，Eigen，Qt，TBB，VTK，XIMEAを有効にしてOpenCVをビルドします。 パスなどはバージョンによって異なるので適宜読み替えてください。 今回実施した環境は以下の通りです。 環境 Windows10 (64bit) Visual Studio 2015 Community Python 2.7.13, 3.5.3 OpenCV 3.2.0 Eigen 3.3.3 Qt 5.8 TBB 2017 Update 7 VTK 7.1.1 XIMEA OpenCVのビルド 準備 Python＆NumPyのインストール 公式サイトからPython2.7系とPython3系をダウンロードする。Cドライブ直下にインストールする。 ここから自分の環境にあったNumPyをダウンロードする。Python2.7, 3系ともにpip install ～.whlでインストールす
全自動水玉コラ生成マシーン - onk.ninja
全自動水玉コラ生成マシーン 聖夜なので表題のものを作った。 https://github.com/onk/auto_circle_collage processing で書いたアプリだけど、この記事の内容はほぼ OpenCV の話です。 仕組み 水着を自動認識して「隠す」とマーク 顔を自動認識して「見せる」とマーク マークに沿って円充填 水着領域の自動認識 最初のアプローチ OpenCV を使って肌色認識 選択領域を膨張 -> 収縮させる 肌色との差分を取れば水着領域が完成 肌色認識 先人が大量に居た。RGB 色空間ではなく HSV 色空間を使うというのがコツなようだ。 HSV色空間 - Wikipedia HSV 色空間なら影になっている部分も抽出できる。 今回は Hue: 7..15 を肌色として定義した。 PImage detectHada() { // 作業用に hue で gra
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