OpenCVで手っ取り早く動体検知してみた - Qiita
自分が書いた記事の中でだいぶ前に書いたOpenCVやRaspberryPiの記事がここ最近また皆さんに読まれるようになりました。最近のトレンドになっている「ディープラーニング」、「エッジコンピューティング」に関連したキーワードになっていることから参考にしていただけているのだと思います。その中でふとエッジコンピューティングを使う場面を考えた時、カメラで動体検知をする事例を割とよく見かけるようになった気がします。自動運転やロボット、そして定点カメラの機能として使っています。というわけで今回はOpenCVの関数を駆使して簡単な動体検知を実装してみようと思います。 動作環境 OS : Windows10 python3.6.5 OpenCV4.0.0 OpenCVはpip install opencv-pythonを使ってインストールしてます。これだとOpenCVを動かすときに必須になるnumpy
無料RPAで「ソリティア」に挑んでみた 業務自動化でゲームも自動化できるか
巷には今、「働き方改革」とともに「RPA」という言葉が台頭し始めている。RPAは「ロボティック・プロセス・オートメーション」のことで、普段の業務を自動化してくれるソフトだという。 こんな説明がなされているが、これまでプログラミングに触れてきた人にとってはやや疑問が浮かぶのではないだろうか。「Excelマクロやバッチと何が違うのか」と。 例えば、RPAの動作説明でよくあるのは「ファイルをゴミ箱に捨てる」という操作だ。RPAソフトがファイルをゴミ箱にドラッグ＆ドロップするという操作だが、ファイルを削除するのが目的なら、Windowsであれば「del hogehoge.txt」と書いたバッチファイルを実行すれば済む話だ。「del *.txt」とすればフォルダ内のテキストファイルを一網打尽に消すこともできる。 Webブラウザの操作であれば、「Node.js」や「Selenium」などですでに自動化
画像処理100本ノックを「Google Colaboratory」で楽々学習 - Qiita
画像処理100本ノックとは 以下のような素晴らしい記事を発見しました。 https://qiita.com/yoyoyo_/items/2ef53f47f87dcf5d1e14 （リンク切れ） 画像処理を、OpenCV等の高度なライブラリを使わず行うことで、画像処理の理解を深める、非常に有用な練習問題集です。自分も画像処理の基礎を学びなおしたかったので、自己学習のため活用させていただくことにしました。 ただ、初学者にとってハードルになりそうなのが、環境構築のところです。GitHubのREADMEに丁寧に描かれているのですが、初学者にとっては難易度高く、時間もかかります。また、自宅以外の環境でちょっと学習したいときなどにも不便です。 そんな手間を解消するために、Googleが提供している環境構築不要・無料でPythonの開発が可能なWebサービス「Google Colaboratory」を使
Webカメラで表情認識してWebsocketでブラウザアプリ内のキャラを動かす【Python&pyFaceTracker&Live2D版/Unityでやる版】 - Qiita
こんにちは。オリィ研究所( http://orylab.com ) のryo_gridです。 今回はWebカメラで表情認識して2Dアバターを動かす、というのをElectronやWebアプリ(ローカルのWebサーバで配信しているものに限る)で出来るように、Websocketを介して行うというのをやってみました。 まあ、FaceReg ( https://www.4gamer.net/games/032/G003263/20160111001/ ) 的なものを作ってみるって感じです。 実験レベルなのでリップシンク(唇が開いてるか閉じているか)だけ実装します。 Python&pyFaceTracker&Live2D版 OpenCVを利用して表情認識してくれるpyFaceTrackerというPythonライブラリを使ってまずはやってみました。 アバターはLive2Dのリップシンクのサンプルプログラ
Python3 & OpenCV で画像処理を学ぶ[5] 〜 AfterEffects/Photoshopにある描画モードを実装する - Optie研
1. はじめに 2. 合成モード実装実験 2.1 下準備 2.2 「減算」族 〜 重ねると暗くなる 2.2.1 比較(暗) Darken 2.2.2 乗算 Multiply 2.2.3 焼き込みカラー Color Burn 2.2.4 焼き込みリニア Linear Burn 2.2.5 カラー比較(暗) Darker Color 2.3.「加算」族 〜 重ねると明るくなる 2.3.1 比較(明) Lighten 2.3.2 スクリーン Screen 2.3.3 覆い焼きカラー Color Dodge 2.3.4 覆い焼きリニアLinear Dodge 2.3.5 カラー比較(明) Lighter Color 2.4「複雑」族 〜 50%グレーを境に、暗部は暗く・明部は明るく 2.4.1 オーバーレイ Overlay 2.4.2 ソフトライト Soft Light 2.4.3 ハードライト
![Python3 & OpenCV で画像処理を学ぶ[5] 〜 AfterEffects/Photoshopにある描画モードを実装する - Optie研](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6f244205e7219d716a6ec3fa4ae23908be3aca3a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fa4d2ce95439fcdacc5d79f4eebbf20478a0d368e%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252FO%252FOptie_f%252F20180315%252F20180315194443.png)
受け入れテストの自動化 ～ OpenCVの「眼」で捉え、Pythonの「脳」が思考し、Appiumの「指」で動かす - Speaker Deck
2017/02/03 JaSST’17 Tokyo
OSXでOpenCV3 + python3の環境を作る - Qiita
osx El Capitan インストールするもの python 3.5.1 openCV 3.1 流れ pyenvでpython3.5.1をインストール OpenCV3のインストール 2.の環境でOpenCV3が動くようにする 1. pyenvでpython3.5.1をインストール 動かしたいのはOpenCV3系だしpythonも新しいものを使いたい。けど、OpenCV2系向けに書かれたものも多く転がっているため、OpenCV2系も動かせるようにしておきたい。OpenCV2系はpython2系でないと動かないみたいなので、複数環境を動かせるような状態にしておきたい。なのでpyenvをインストールしてそこから環境を変えることにする。 $ brew install pyenv $ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.zshrc $ ec
さくらVPSにOpenCVをインストールしてPythonから使う – Rest Term
OpenCV2.2をさくらVPS(CentOS 5.5)にインストールして、 PythonバインディングをWSGIアプリケーション(mod_wsgi)から使ってみます。 構築手順はOpenCV – 2.x – Tech Noteに書いておいたので参考までに。 OpenCV2.2からはNumPyを利用したPythonインタフェースを利用できるようになりました。 画像データを通常のNumPy配列(numpy.ndarray)として扱えるので大変便利です。 Pythonバインディング (NumPy利用) $ python Python 2.7.1 (r271:86832, Feb 18 2011, 03:06:36) [GCC 4.4.0 20090514 (Red Hat 4.4.0-6)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "l
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
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
OpenCV-Pythonチュートリアル — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation
OpenCV-Python チュートリアル文書のページへようこそ! — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation