OpenCVでとらえる画像の躍動、Optical Flow - Qiita
ザリガニに挟まれて持ち上げられるなんてことがたまにあると思いますが、そんな時どれだけ激しい動きだったのか解析したい！なんてこともあるんじゃないでしょうか。 出典: ASIAN KUNG-FU GENERATION 『君の街まで』 (ソルファ リメイク記念) そうした(?)、画像間の動きを表現したものがOptical Flowです。Optical Flowは、2つの画像間で各点がどう動いたのかを表現します。これを計算することで、↑の図のように画像上の特徴点の動きを解析したりすることが可能になります。 本稿では、そのOptical Flowを計算するための理論的な背景と、Python/OpenCVを使った実装までを紹介していきたいと思います。 Optical Flowの位置づけ 画像間の動きの解析については、様々な目的とそれを実現する手法があります。ここでは、まずOptical Flowがその
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
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