opencv.jp - OpenCV: 推定器（Estimators）サンプルコード -
作成者: 上田悦子, 最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 357, 最終変更日時: 2007-12-26 14:22:07 +0900 (水, 26 12月 2007) ■ Condensation OpenCVには，推定器の一つとしてCondensation（パーティクルフィルタ）が実装されている． リファレンス マニュアルにもあるように，アルゴリズムの詳細は， http://www.dai.ed.ac.uk/CVonline/LOCAL_COPIES/ISARD1/condensation.html を参照されたい． ここでは，特にOpenCVに実装されているCondensationアルゴリズムの関数の使用方法について述べる． #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <ctype.h> #include <math.h>
ウェブリブログ：サービスは終了しました。
「ウェブリブログ」は 2023年1月31日 をもちましてサービス提供を終了いたしました。 2004年3月のサービス開始より19年近くもの間、沢山の皆さまにご愛用いただきましたことを心よりお礼申し上げます。今後とも、BIGLOBEをご愛顧賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。 ※引っ越し先ブログへのリダイレクトサービスは2024年1月31日で終了いたしました。 BIGLOBEのサービス一覧
意味的マルチメディア処理特論 2008
意味的マルチメディア処理特論 2008年度 後期 教員：大渕 竜太郎 講義のねらい 以下の4点を理解することが本講義の目標です． マルチメディア情報に対する，意味を考慮した処理，例えば要約，認識，分類，検索，などの概要とその使い道について知る． 音声や画像データの取り込みと分析に関わる，量子化やサンプリングなどの手法を理解する． 音声や画像データの特徴抽出の手法，例えばフーリエ解析，ケプストラム，多重解像度解析，等，複数の手法を理解する． 音声や画像データから得られた特徴を照合する手法，例えば，DPマッチング，ベクトル空間における各種の距離尺度による照合，機械学習に基づく特徴空間や意味空間における照合，等を理解する． 講義内容 第08回 (12/15（月）) 視覚マルチメディアデータの意味的処理 提出は12月22日(月）の講義開始前です． 課題1. 課題は，OpenCVを元に行います
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
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SURFの特許についての議論
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