画像処理 (3) 顕著性マップ
人は、目から得られるたくさんの情報を常に処理し、それに対して判断を行っています。目に映るモノ全てに対してそれが何かをいちいち判断していたのでは、特に瞬時の判断が必要な場合は生死に関わることになる可能性もあります。車の運転中、前の車が急停車したという情報を処理するときは、目の前に近づいてきた車やそのブレーキランプを見て判断すれば充分なのに、周囲の景色や道路標識なども常に処理されていては判断が間に合わなくなります。そのため、本当に注目すべきモノだけに無意識に注意を引くような仕組みが人には備わっています。これは、人に限らず他の動物にもあり、天敵などの危険から逃げたり、逆に獲物を追う時に逃げる対象の動きを瞬時にとらえるなど、常に視覚情報から注意を引く部分を抽出して、それ以外の情報はカットしてしまう機能が必要になる機会は人よりも多いことが想像できます。 今回は、注意を引く対象を見つけるための仕組みと
ワンパンマン
『となりのヤングジャンプ』で連載中。(2012年6月14日～) 『裏サンデー』で連載中。(2012年4月18日～) 【原作】第３回キャラクター人気投票結果発表【ワンパンマン】 ※画像が表示されないときは、再読み込みするか、表示されない画像を右クリックして『画像の表示』を選ぶと表示されます。画像が中途半端に表示されたときは、時間をおいて再読み込みするといいみたいです。 第１話 第２話 第３話 第４話 第５話 第６話 第７話 第８話 第９話 第１０話 第１１話 第１２話 第１３話 第１４話 第１５話 第１６話 第１７話 第１８話 第１９話 第２０話 第２１話 第２２話 第２３話 第２４話 第２５話 第２６話 第２７話 第２８話 第２９話 第３０話 第３１話 第３２話 第３３話 第３４話 第３５話 第３６話 第３７話 第３８話 第３９話 第４０話 第４１話 第４２話 第４３話 第４４話 第44.
やさしいハフ(Hough)変換講座 - Qiita
概要 ハフ(Hough)変換は、画像の中から直線や円などの図形を検出したい際によく用いられる手法の一つです。検出精度は高いですが、その分演算負荷が高く、またメモリも多く消費するなどの欠点があります。 しかし、理論が美しいことから、ぜひ覚えておきたい画像処理アルゴリズムの一つだと私は思いました。以下の記述は、次の記事を参考にしています。 Hough変換による画像からの直線や円の検出：CodeZine（コードジン） そもそもハフ変換って何を変換してるの？ 端的に言えば、座標系を変換しています。これだけでは何を言っているのかが分かりづらいと思いますので、2つの例で説明しましょう。 直線を検出したい場合 直線はパラメータが2つあれば表すことができます。数学の教科書での直線は「$y=ax+b$」とか「$ax+by+c=0$」とかが有名ですが、Hough変換的には「$ρ=x*cosθ+y*sinθ$」
画像検索 (特定物体認識) — 古典手法、マッチング、深層学習、Kaggle - Speaker Deck
(7/24) 大阪大学大学院情報科学研究科、ビッグデータ解析のゲストスピーカー担当分講義の資料をアップしました。画像検索とコンテストの話です。
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
SSII2020TS: Event-Based Camera の基礎と ニューラルネットワークによる信号処理 〜 生き物のように「変化」を捉えるビジョンセ...SSII
BEYOOOOONDS『☘️大事なお知らせ！！ 小林萌花☘️』
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