土屋成光，山内悠嗣，藤吉弘亘 電気学会論文誌C, Vol.134, No.3, pp.450-458, 2014. [Abstract]
FLAB : Computer Vision for Visual Surveillance and Mobile Robotics
土屋成光，山内悠嗣，藤吉弘亘 電気学会論文誌C, Vol.134, No.3, pp.450-458, 2014. [Abstract]
SIFT Tutorial
藤吉弘亘. "Gradientベースの特徴抽出 - SIFTとHOG - ", 情報処理学会 研究報告 CVIM 160, pp. 211-224, 2007. Scale-Invariant Feature Transform(SIFT) は，特徴点の検出と特徴量の記述を行うアルゴリズムである． 検出した特徴点に対して，画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑健な特徴量を記述するため，イメージモザイク等の画像のマチングや物体認識・検出に用いられている． 本稿では，SIFT のアルゴリズムについて概説し，具体例としてSIFT を用いたアプリケーションや応用手法への展開について紹介する．また，SIFT と同様にgradient ベースの特徴抽出法であるHistograms of Oriented Gradients(HOG)のアルゴリズムとその応用例として人検出についても紹介する． Scal
OpenCVで自動的にパノラマ写真を作る(OpenCV Panography)
以前、コンピュータビジョンの勉強用資料として紹介した、"Computer Vision Algorithms and Applications" に、 パノラマ写真の作り方が載っていたので実際にやってみました。 (パノラマ写真を作ることを英語でpanographyとかImage stitingと言うようです。） ※今回はOpenCVのサンプルにあるfind_obj.cppをベースに作っています。 デジカメで撮った複数枚の画像から大きなパノラマ画像を作る方法は下記の通りです。 １．カメラの位置をなるべく動かさず（回転はＯＫ）、複数枚の画像を撮ります。 ２．それぞれの画像の中から、特徴量を抽出します（今回はSURFを使っています） ３．異なる2枚の画像の特徴量を比較し、2枚の画像間のホモグラフィ行列を求めます。 ４．求めたホモグラフィ行列を利用して、1枚ずつパノラマ画像に貼っていきます。 では
MacPortsの基本的な使い方とコマンド
Macに移行して2ヶ月になりそうな今日この頃、ようやくMacになれてきた熊谷です。こんにちは。 MacというかOSX上で開発を行う上で欠かせないものにMacPortsがあります。前回もちょっと触れたのですが、今回はこれについてもうちょっと触れたいたいと思います。 MacPortsとはOSXで利用可能なパッケージ管理システムで、これを使うことによりOSX上でより良いUNIX生活を送ることができるようになります。私自身、まだMacPortsを使い始めたばかりで勉強中なんですが、それを忘れないようにするためにもメモ書きします。 まず、MacPortsをインストールするためにはOSXの開発環境であるXcode Toolsをインストールしておく必要があります。Xcode ToolsはMacに付属しているDVDかDeveloper Connectionからダウンロードしてインストールしておきます。で、
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