最近、弊社で画像処理の案件が増えているらしく、学生時代に研究でかじっていた私にドンピシャな案件がやってきています。 そこで、画像処理を少しでも知ってもらうように、今回は画像処理の基本であるOpenCVのライブラリを使って簡単な画像処理を実施していきたいと思います。 準備 今回はPythonを使用して、画像処理を行います。Pythonが使用できる環境を用意してください。 ライブラリはOpenCVを使用します。Pythonがインストール出来たら下記のコマンドでライブラリをインストールしてください。
カメラから取得した画像をディスプレイに表示する方法を2つご紹介します。 1画像処理ライブラリOpenCVの”imshow()"コマンドを使用する方法 OpenCVの”read()”コマンドでカメラから取得した画像をリアルタイムに動画としてディスプレイに出力したい場合に簡単に実行が可能。 2グラフ描画ライブラリMatplotlibの”imshow()”コマンドを使用する方法 行列データのプロットを得意としているMatplotlibは、豊富なオプションを使用して1枚の画像情報を色々な形で出力する場合に適しています。 本記事では、それぞれの出力方法について、使い方や注意点を解説していきます。
Appleのフレームワークにはないコンピュータビジョンのさまざまな機能がつかえます。 1、iOS版OpenCVパッケージの組み込み 1、OpenCVの公式サイトからiOSパックをダウンロード。 最新バージョンでOKです。 2、解凍した opencv2.frameworkを、Xcodeプロジェクトにフォルダごとドラッグ&ドロップ。 3、必要なファイルを作る。 計3ファイル作ります。OpenCV-iOSはObjective-C++で記述するためこれらのファイルが必要です。 ・File1、OpenCVManager.mm Objective-C++でOpenCVの機能を書くためのファイルです。 NewファイルからObjective-Cファイルを選択し、OpenCVManagerという名前で作成します。 Bridging Headerファイルを作るかXcodeがきいてくれるので、Createを選択
この記事はOpenCV Advent Calendar 2021の14日目の記事です。 他の記事は目次にまとめられています。 ■ Universal Intrinsic再入門(別角度から) OpenCVには、Universal IntrinsicというSIMD実装を容易にするための仕組みがあります。 過去のアドベントカレンダーでも、@tomoaki_teshima 先生が紹介記事を書いてくださっています。 Universal Intrinsic の紹介 Universal Intrinsicを使う事で、コンパイル先のアーキテクチャを気にする事なく1、SIMD実装ができるメリットがあります。 ただ、惜しむべくはUniversal Intrinsicをアプリケーションで使うサンプルがあまり存在していません。 そこで今回は、このUniversal Intrinsic機能をユーザーアプリケーション
今日の話題は,OpenCVを使った機械学習.物体検出をご紹介しよう ちなみに使ったOpenCVのバージョンは1.0.上位バージョンも大筋は変わらない. 機械学習に使うツールは、 ・createsamples.exe ・haartraining.exe なのだ. これらはOpenCVをインストールすると、デフォルトで”C:\Program Files\OpenCV\bin”の下にできる. 1.学習データを用意する 学習に必要なデータは、学習対象の画像データ(正解画像)と、学習対象が写っていない不正解画像である。 正解画像7000、不正解画像3000位は必要と言われているらしい。 で、これらの画像から学習に使う、vecファイルなるものを作成するのだが、そこでcreatesamples.exeを使用する。 大量の正解画像を用意する方法は2つあり、まず根性で全部自分で用意する方法。そして回転等加え
最近流行(?)のOpenCVによる画像認識をやってみようとしたのですが、思いのほか苦労が多かったので、サンプルデータで顔認識の動作を確認できたところまでの記録を残しておきます。 OpenCVをダウンロード(2.4.3) http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.4.3/ ネット情報にあるインストーラがない 自己解凍exeのみ? 展開したディレクトリをC:\opencv2.4.3に移動 パス(環境変数)の設定 C:\opencv2.4.3\build\x86\vc10\bin C:\opencv2.4.3\build\x86\vc10 下記サイトに沿って作業 OpenCV2.4の入手、ダウンロード、インストール、環境設定 | イメージングソリューション 指定したパスに存在しているのにdllが見つからないエ
OpenCVの勉強、第3回です。 前回は予め準備されているカスケード分類器を使ってオブジェクト検出をしましたが、 今回はカスケード分類器を自作してみたいと思います。 目標 テニスボールを検出できるカスケード分類器を作る。 作業フォルダの準備 分類器を作成する作業フォルダの作成と、必要なファイルの準備をします。 <DIR> cascade <DIR> neg <DIR> pos <DIR> vec opencv_annotation.exe opencv_createsamples.exe opencv_ffmpeg346_64.dll opencv_interactive-calibration.exe opencv_traincascade.exe opencv_version.exe opencv_version_win32.exe opencv_visualisation.exe o
目的 Mac内蔵カメラの動画をpythonでキャプチャした際の備忘録です。 準備 環境:mac os x 10.13 High Sierra python3 opencv2ライブラリ コード カメラから動画を撮影するのコードそのまま実行して動きました。 グレイスケール画像表示は下記 import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while(True): # Capture frame-by-frame ret, frame = cap.read() # Our operations on the frame come here gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Display the resulting frame cv2.imshow('frame',gray
OpenCVは画像処理やコンピュータビジョンのための強力なオープンソースライブラリである。iOSアプリにOpenCVを組み込むことで高度な画像処理や分析を実現できる。 この記事では、iOSアプリでOpenCVを使って輪郭の境界線を検出する方法を紹介する。 iOSプロジェクトへOpenCVを導入する iOSプロジェクトにOpenCVを導入する方法はいくつかある。 CococaPodsを使ってOpenCVをインストールする 自前でOpenCVをビルドして手動でインストールする それぞれ一長一短あるため、好みの方法を選んで欲しい。 前者は、導入は簡単だけどObjective-CからのみOpenCVを扱える。 後者は、導入方法が難しいがSwiftからもOpenCVを扱える。 OpenCV for iOSでは、v4.4.0 からObj-C / Swift bindingsに対応しているが、Cocoa
OpenCVをインストールする前に、Pythonのバージョンを確認しておきましょう。 OpenCVは特定のPythonバージョンに依存する可能性があるため、正常にOpenCVがインストールされなかったら、最新のバージョンにして再度試してみてください。 # Pythonのバージョンを確認 python --version または python3 --version 「Python」を学べるコードキャンプのサービス 「Python」を学べる 中高生向けサービス 「Python」を学べる 企業研修サービス OpenCVは、pipを使用してインストールします。 基本モジュールのみをインストールする場合はpip install opencv-python、拡張モジュールを含むインストールを希望する場合はpip install opencv-contrib-pythonを使用してください。 # 基本モ
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