ピンボケ写真の判定方法 - Qiita
はじめに 画像を用いたディープラーニングを行おうとした場合、大量の画像データが必要となります。そのため、人にお願いして画像を集めたりしますが、集めた画像データの中にはピンボケ写真があったりします。 『人に頼んでて文句言うな！』と言われそうですが・・・ 正しい学習データを集めるには事前にピンボケ画像を取り除きたいと思ったので、ピンボケ画像の判定方法についてざっと調べてみると、 高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourie Transform)で判定 ディープラーニングで実装 OpenCVで実装 の３つがありましたのでそれぞれの特徴を記載していきます。 1.高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourie Transform)で判定 ピンボケ写真は画像のエッジ部分が不鮮明なので高周波成分を含みません。 高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourie Transform)を活用するこ
顔認証のクラウドサービスMercury Cloudでさらに遊んでみる – 複数の顔検知 – | DevelopersIO
Mercury Cloudの顔検知APIは、一枚の画像に複数の顔が含まれていても全ての顔を検出できます。 どれくらいの精度で検知できるのかを確認するため、今回は検知した顔を四角の枠で囲ってみます。 やってみる 顔検知のAPIへのアクセス方法などは以前の記事で行ったので今回は割愛します。 スクリプトの準備 5.1 準備 に pythonのファイルがあるので、これらをダウンロードします。 api_parameters.pyをテキストエディターで開き、パラメーターを自身の情報に置き換えます。 スクリプトの編集 pythonのOpenCVを使って四角の枠を描画します。OpenCVは標準ライブラリではないのでインストールしておきます。 pip install opencv-python 四角の枠(長方形)の描画は、cv2.rectangle() を使ってできます。 サンプル import cv2 i
概要 画像位置合わせについて日本語記事がほとんど無い（2020/1/22 現在）ため、とても分かりやすいと思った Image Registration: From SIFT to Deep Learning という記事を翻訳というかまとめました。省略したり加筆した箇所もあるので、原典にあたりたい方は元記事の方を読んでください。 ソースコード 画像位置合わせ（image registration）とは？ 画像位置合わせとは、2枚の画像の位置ずれを補正する処理のことです。画像位置合わせは、同じシーンの複数の画像を比較する時などに用います。例えば、衛星画像解析やオプティカルフロー、医用画像の分野でよく登場します。 具体例を見てみましょう。上の画像は私が新大久保で食べたマスカットボンボンの画像を位置合わせしたものです。とても美味しかったですが、甘党でない方にはおすすめしません。 この例では、左から
OpenCVのremapを使って局所Affine変換
のようです。くせはなく直感的です。入力の座標と出力の座標を対として保持したテーブル(map)を指定するだけで画像変換してくれます。画像の外の値をどうするだとか、そういったオプションも用意されています。 mapとは出力先の各座標が入っていて、例えば無変換の4×4のX座標は、 [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3] な具合です。左上を原点とした2倍拡大であれば [0, 0.5, 1, 1.5], [0, 0.5, 1, 1.5], [0, 0.5, 1, 1.5], [0, 0.5, 1, 1.5], な感じで、各座標位置に変換元座標のどこの座標を参照するかが配列で指定されています。小数点が扱えるので、サブピクセル単位で指定することができます。Y座標に関しても同様で、 [0, 0, 0, 0], [0.5, 0.5, 0.5
Turning any CNN image classifier into an object detector with Keras, TensorFlow, and OpenCV - PyImageSearch
Deep Learning Keras and TensorFlow Object Detection Tutorials by Adrian Rosebrock on June 22, 2020 In this tutorial, you will learn how to take any pre-trained deep learning image classifier and turn it into an object detector using Keras, TensorFlow, and OpenCV. Today, we’re starting a four-part series on deep learning and object detection: Part 1: Turning any deep learning image classifier into
How to install OpenCV 4.5 with CUDA 11.2 in Ubuntu 22.04
Install_OpenCV4_CUDA11_CUDNN8.md How to install OpenCV 4.5.2 with CUDA 11.2 and CUDNN 8.2 in Ubuntu 22.04 First of all install update and upgrade your system: $ sudo apt update $ sudo apt upgrade Then, install required libraries: Generic tools: $ sudo apt install build-essential cmake pkg-config unzip yasm git checkinstall Image I/O libs $ sudo apt install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev Video/
OpenCV - 輪郭の特徴分析について - pystyle
import cv2 import numpy as np from IPython import display from matplotlib import pyplot as plt def imshow(img, format=".jpg", **kwargs): """ndarray 配列をインラインで Notebook 上に表示する。 """ img = cv2.imencode(format, img)[1] img = display.Image(img, **kwargs) display.display(img) def draw_contours(img, contours, ax): """輪郭の点及び線を画像上に描画する。 """ ax.imshow(img) ax.set_axis_off() for i, cnt in enumerate(contours):
Flutter で OpenCV - Qiita
この記事はFlutter #2 Advent Calendar 2019 15日目の記事です（投稿したのは、12月18日ですけど） 本当は、6日目に書く予定だったのですがバッドタイミングで 新刊.net の不具合報告が舞い込んだり12月の週末はサイクリング仲間の忘年会で埋まっていたりで10日以上遅れての公開とあいなりました。 サーバ経験の割合の方が多くスマホアプリの経験は低く、Kotlin は初めて、Objective-C も昔なにかで手伝ったなあ…という記憶がある程度です。 プロジェクトのフルソースは、以下のリポジトリ hidea/flutter_opencv_app にあげてあります。
輪郭から四角形を検出 - Qiita
OpenCVで輪郭を取得することはできますが、円などハフ変換の記事は インターネット上にたくさんありますが、四角形を検出するところまでの記事が ネット上では少なかったので書いて見ようかと思いました。 自分のブログでもCannyでエッジを取得して判定する記事を書きましたが 二値化処理が少し複雑で、エッセンスの部分が分かりにくかったため、 さらにシンプルなものを掲載しようかと思います。 処理の流れ プログラムはPythonとOpenCVを使います。 画像を読み込む 画像のグレイスケール・二値化 輪郭を取得 輪郭の近似 近似条件の近似カーブ最大距離を輪郭長の0.02とする（0.02は任意) 近似処理にはcv2.approxPolyDP()を使用します。 各オブジェクトの輪郭四角判定 1. 角が４つある 2. 面積値が条件以上ある 3. 凸形状である isContourConvex()を使用する
概要 プロジェクトでポストイットを判別したいという話があり、それを実現するためにOpenCVに手を出してみました。使う上での備忘録をメモしていきます。 なお、今回紹介する内容はおもちゃラボさんの以下の記事を、OpenCV for Unityに置き換えて実装しなおしたものになります。その過程でいくつかの違いがあったのでそれを主にメモしています。 nn-hokuson.hatenablog.com 今回記載した内容はGitHubにアップしてあります。（ただしOpenCV for Unityは当然含まれていないので、実際に動かす場合はご自身でご購入ください） github.com 概要 OpenCV for Unityとは 単語・機能 CvType Matクラス OpenCVForUnity.UnityUtils OpenCVForUnity.ImgprocModule 2x2行列を作る 画像（
コピー機等でスキャンした画像データをよく見ると、ほんのわずかに傾いているものがあります。Windowsだと標準ソフトのフォトあたりを使うと、スライダーをマウスで動かしながら画像の回転を行うことができますが、角度の最小単位が1度ずつとなっていて微妙な操作は難しそうですし、何十枚もこの作業をするのは面倒です。そこで、今回は画像の傾きを自動で補正するプログラムを書くことにしました。 なお、本記事の内容は「数字認識を使って棚卸を自動化するアプリケーションを作る」で行った処理のひとつとなっています。 補正の目的と方法 環境 OpenCVのインストール テンプレートマッチングによるマーカーの位置の検出 テンプレート画像の作成 OpenCVによるテンプレートマッチング 補正する回転角度を求める 画像の回転処理 プログラムの動作を確認する 写真で試してみる 参考 補正の目的と方法 ・目的 Excelで作成
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OpenCVとdlibを使って顔認識(face recognition)してみる【前編】｜Tech Press | テックプレス
いきなりの実装に入る前に、簡単に理論のおさらいと基本的な実装方法をおさえておきます。 その後に、ウェブカメラを使って顔を検出し、似ている人を選択するアプリを作成します。 顔認識で検出するまでの流れ 画像もしくは動画を見て顔を見つける顔に焦点を合わせ、顔が正面を向いていなくても人だと認識できる目の大きさ、顔の長さなど他の人と区別するために固有の特徴量を選択検出した顔の特徴を、他の人と比較して一番似ている人を決定 顔を見つける 顔かどうかを判定するためには、いくつか方法があります。 まず、ピクセルを明るさの差でグラデーションに置き換えることで、明るさの変化の方向だけを考えることができます。 そうすれば、画像の基本パターンを知ることができるので顔の特徴を抽出しやすくなります。 この手法はHOGと呼ばれものです。 顔の向きの不一致 正面を向いている顔は認識しやすいのですが、斜めや横を向いていると途
はじめに 今回はOpenCVを用いて、顔か検出をやってみたいと思います。顔検出の手法は色々あるのですが、今回はHaar cascadeを用います。 環境 MacOS Mojave Python 3.7 Haar Casecade? 顔っぽさを表す特徴量 (Haar特徴量) から、これは顔であるかないかを判断する分類器のことです。この分類器は、高速化の為に複数の分類器が結合してできていることから、Cascade (結合) 分類器と呼ばれます。Haar特徴量は以下のような白黒の特徴量が用いられます。 図. Haar特徴量 (画像引用元:http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_objdetect/py_face_detection/py_face_detection.html)
概要 レシートに対して入力されている文字の場所を取得する。 環境 OpenCV-python Version: 4.1.0.25 Python 3.6.8 Windows 10 処理内容 画像の読み取り ガウシアンフィルタで画像の平滑化 Laplacianを使った画像の勾配検出 大津の手法を使った画像の２値化 モルフォロジー変換(クロージング) 純粋なクロージング Laplacianを使った画像の勾配検出 外接矩形 1. 画像の読み取り input_original_data = 'target_img.jpg' img = cv2.imread(input_original_data) h, s, gray = cv2.split(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV))
なぜ作ろうと思ったのか 最近アイドル多くない？ NiziU、IVE、Kep1er、BLACKPINK、ITZY、SixTONES、Snow Man、なにわ男子、King & Prince、BTS、JO1、Da-iCE、INI、CUBERS、原因は自分にある。、BALLISTIK BOYZ、VOYZ BOY、Zero PLANET、プラチナボーイズ、BE：FIRST、BUDDiiS、7ORDER、OCTPATH、BLVCKBERRY、THE SUPER FRUIT、TravisJapan などなど 誰が誰か分からんのだが… Shazam的な感じでパッと誰か分かるもの欲しいなぁ ということで作ってみることにしました。 作ったもの アイドル判定AI「セレン」という写真を選択するとどのアイドルかを判定してくれるサービスを作りました。 セレンは、celeb+funから考えた名前です ChatGPTや
ここを参考に https://www.pyimagesearch.com/2016/03/28/measuring-size-of-objects-in-an-image-with-opencv/ https://github.com/shohei/measure-from-image
こんにちは。初投稿です。 先日サイゼリヤに行った際の待ち時間20分ぐらい数人でサイゼリヤの間違い探しをやって、見つけられませんでした...(ムズすぎる...) ということで、画像処理で解けないかな〜と思い、やってみました。OpenCVのいい勉強にもなりました。 やりたいこと OpenCVのライブラリを使って、サイゼリヤが公式で出している画像データ（https://www.saizeriya.co.jp/entertainment/) を加工して間違い探しを自動化したい！！！ 実際にやることは、 画像を加工する（余白の削除、半分に分割） 画像の差分を計算 差分情報を元の画像に表示 という感じです。 コードはGitHubにあげてみました。 実行環境 macOS Mojave 10.14.4 Python 3.6.7 OpenCV 3.4.1 画像を加工する ダウンロードすると、「比較する画像が
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画像位置合わせ：SIFTから深層学習まで - Qiita
OpenCV for Unityで画像変換する備忘録 - e.blog
Pythonで画像の傾きを補正して水平にする - 薬剤師のプログラミング学習日記
OpenCV(C++)の画像処理メモ - Qiita
【Python】OpenCVによる顔検出 (Haar Cascade) - Qiita
OpenCVをPythonで文字の場所をレシートから取得する - Qiita
フロントエンドで完結するまったくサーバーを使わないアイドル判定サービスを作った - Qiita
OpenCVで寸法計測 - how to code something
サイゼリヤの間違い探しを解く（ヒントになる）プログラムを作ってみた - Qiita
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