はじめに tesseractでOCRする際、文書画像をそのまま入力するより、行単位で入力した方が読み取り精度が高い事を確認しました。 nsr-9.hatenablog.jp 前回の実験では手動で行を切り出していたので、今回はそれを自動で行えるようにします。 Haar-Like(Like)を用いた行の検出 テキスト行の検出は、白線検出で使ったHaar-Like(Like)特徴量を用います。 nsr-9.hatenablog.jp 上下で白と黒に別れたマスクパターンを文書画像の縦方向に走査することで、行とブランクを検出することができます。 import numpy as np import sys import cv2 def calc_haarlike(crop_img, rect_h): pattern_h = rect_h // 2 height = crop_img.shape[0]
はじめに OpenCVでは、さまざまな基本的な図形描画の他に、テキストを描画することもできます。 cv2.putText関数は文字を描画する関数です。 この関数の利用は、キャプションとしての文字、物体検出の結果情報、注釈付け、合成、GUI作成など、円を描画するシーンは多岐にわたります。 では、OpenCVでテキストを描画するcv2.putText関数について、解説していきましょう。 テキストを描画 テキスト描画の使用場面 cv2.putText関数は、以下のような場面で使用されています。 物体検出結果の可視化： 物体検出アルゴリズムで検出された物体の周りに、その物体の名前や確信度をテキストで書き込むことができます。これにより、検出結果を視覚的に確認しやすくなります。 警告やエラーメッセージの表示： 異常が検出された際にその旨を画面上にテキストで表示することができます。例えば「侵入者を検出し
概要 OpenCVとは 下記のドキュメントを基に整理します。 OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is an open source computer vision and machine learning software library. OpenCV was built to provide a common infrastructure for computer vision applications and to accelerate the use of machine perception in the commercial products. Being an Apache 2 licensed product, OpenCV makes it easy for businesses to utilize and mod
OpenCV画像処理の始め方…Visual Studioのセットアップとプログラムの動かし方 ｜ Interface – CQ出版
ここでは，Visual Studioを使ってOpenCV画像処理を始める方向けに，ソフトウェアのインストールや設定といった環境構築とプログラムの実行方法を紹介します． ●環境構築 1，Visual Studioのインストール ウェブサイトからVisualStudioSetup.exeを入手し，実行してPCにVisual Studioをインストールします． 2，OpenCVのインストール ウェブサイトから，OpenCVをお使いのOSにあったものをダウンロードします．ここでは，ver4.7.0でOSはWindowsとします． ウェブサイト中の「OpenCV – 4.7.0」の「Windows」をクリックします．すると，「opencv-4.7.0-windows.exe」がダウンロードされます．このexeファイルを実行すると，opencvというフォルダが生成されますので，このフォルダを好きな場所
以前の記事で、シャルトル大聖堂の写真を使って、特徴点マッチングとHomography(射影変換)の記事を書いたが、射影変換でカメラ視点変換しようと思うと、被写体が同じ平面上にないといけない(1つの行列で変換できるのは同じ平面にある点に限られる)、というの…
tauriでwebカメラの映像を加工する 少しずつ目的の形に近づいてくると楽しいですね。かたりぃなです。 さて、今回はtauriでちょっと凝ったことをしてみます。 webカメラから映像を取得し、それを加工してみます。 方法は色々あると思いますが、jsとrust以下のような役割分担にして作ってみます フロント(js) Webカメラの映像をプレビュー表示する。 ボタンが押されたら、キャプチャして静止画を取得して表示する バック(Rust) フロントから渡された静止画を加工して返す いわゆるカメラアプリですね。完成形はこうなりました。 フロントエンドの実装 基本的に https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/API/Media_Capture_and_Streams_API/Taking_still_photos のコードをそのままコピペすれば動きます。
特徴量とは 例えば人同士で考えると、「背が高い」とか「おじいさん」など、対象人物の特徴を定性的に表現することができます。コンピュータでは特徴を数値にして定量的に表します。これを特徴量と言います。身長=198cm、年齢=85歳のような感じですね！ 特徴量マッチングとは 異なる画像からそれぞれ抽出した特徴量の対応付けをすることです。 今回はopenCVのライブラリにあるAKAZE(Accelerated KAZE)、kNN(k-Nearest Neighbor:k最近傍法)、総当たりマッチング(Brute-Force matcher)という手法を用いてマッチングをしていきたいと思います。 AKAZE(Accelerated KAZE)とは A-KAZEは拡大縮小、回転、照明変化にも強いロバストな特徴量抽出アルゴリズムです。KAZEというアルゴリズムを高速化してA-KAZE(Acclerated
予告通り、春のパン祭り台紙の外枠検出です。 今後は基本的にJupyter notebookで試した後、markdownでダウンロードしてブログに貼り付ける形になると思います。 21.11.22 修正 cv2.drawContour関数の使い方に間違いがありました… 第2引数は輪郭のリストにしないといけないので、面積最大の輪郭を取得した後は[]で囲っておかないといけませんでした。 この修正で、輪郭の描画結果が変わりました。 台紙外枠の取得 まずは台紙外枠の取得から始めてみたいと思います。 改めてサンプル画像を示します。 import cv2 img1 = cv2.imread('harupan_190428_1.jpg') img2 = cv2.imread('harupan_190428_2.jpg') img3 = cv2.imread('harupan_200317_1.jpg') i
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Python+OpenCVで文書画像からテキストラインの自動検出 - 社会人研究者が色々頑張るブログ
【Python・OpenCV】画像にテキストを描画する方法(cv2.putText)
SageMaker Notebook でOpenCV を試してみた - Qiita
OpenCV カテゴリーの記事一覧 - 勉強しないとな～blog
カメラアプリ開発: tauriとopencvの組み合わせ - catalinaの備忘録
OpenCVで特徴量マッチング(AKAZE, KNN) サンプルコード付 | みやしんのプログラミングスキル通信
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