『javascriptで画像処理してみよう(1)〜OpenCVjs〜』
画像処理だけで飯が食えるかっ！？ 主にコンピュータ関連の話題中心にしていこうかと思ってますがどうなるかは不明です。 写真の加工や顔認識といった画像処理の話題が多くなるかと思います はじめまして。京都の会社で画像処理エンジニアをしてますsakiyamaKです。 いつからかinstagramとかで写真をお洒落に加工するフィルタが流行りだして、ずっと興味があったので自分のプログラムで再現できないかと調べてみました。 で、一応コツがつかめる程度には再現できたんですが、いかんせん画像処理といえばC言語系でやるのが普通です。でもそれだとウェブ系の人たちにウケが悪そうだなと思ったんで、まずjavascriptの画像処理ライブラリを作ってみました。 名づけてOpenCVjs！ 名前の通り画像処理ライブラリのデファクトスタンダードであるOpenCVのjavascript移植版です。 せっかく作ったんで誰かに
OpenCV 2.3.1 for Android がいい感じ - GeekleBoard
OpenCV 2.3.1 for Androidで大幅に更新があってかなり使いやすくなったので、だれとなく知ってもらいたくて記事うp 2.3.1になってJava APIが整い、サンプルコードも更新されて、だいぶすっきりしています。 （2.2のサンプルコードは死ぬほどめんどくさいことになってて、正直ひどかった） これまではNDKで画処理できる程度で Java-C間をやりとりするのがめんどくさかったり 処理結果をCからJavaへ渡したはいいけど、UIに渡すのにどうすりゃいいの てな感じでしたがそこらへんがOpenCV2.3.1 for Androidですっきりと解決されています。 OpenCV for Android公式ページ http://opencv.willowgarage.com/wiki/Android http://opencv.willowgarage.com/wiki/Andr
OpenCV 2.2 を Visual C++ 2010 Express で使うための準備から動作確認までの手順とプロジェクトサンプルとプロパティシートサンプル - BiBoLoG
手順 OpenCV-2.2.0-win.zip をダウンロードする C:\Software\Develop\src に展開する CMake を使う Source: C:/Software/Develop/src/OpenCV-2.2.0 Output: C:/Software/Develop/opencvlibrary/OpenCV-2.2.0 TBB は既に C:\Software\Develop\src\tbb30_20100915oss へ展開している BUILD_DOXYGEN_DOCS のチェックを外す．理由は OpenCV 2.1 on VC++ 2010 Express で映像を読み込めないわけと対応策の例 - BiBoLoG で触れた．チェックしたままビルドした事例のスクリーンショットを後に掲載する WITH_TBB にチェック TBB_INCLUDE_DIR: C:\So
yoshimasa niwa - iPhoneでOpenCVを使う方法
OpenCVはIntelが開発したコンピュータビジョンのライブラリで、例えば顔検出などを簡単に行うことができます。 覚え書きとして、OpenCVをiOS SDKをつかってiPhone上やiPadで使う方法を、ビルドスクリプトとデモアプリケーションつきでメモしておきます。 これらのサムネイルはデモアプリケーションのスクリーンショットです。 最新のOpenCVとiOS SDKに対応 プロジェクトをOpenCV 2.2.0、iOS SDK 4.3、Xcode4に対応しました (2011/4/17更新)。 ひとまず使ってみる すべてのソースコードとリソースはgithubのレポジトリに公開されています。 簡単に使えるように、事前にコンパイルしたOpenCVのライブラリとヘッダファイルを入れてあります。 すでにgitがあるなら、githubからレポジトリをcloneしてください。ない場合は、githu
Viola & Johns版AdaBoostをOpenCVで実装 - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
OpenCVには、「cvHaarDetectObjects」っていうオブジェクト検出の関数が用意されてます。これを使うと簡単に顔検出を実装できたりします。また、学習をさせることでオリジナルの検出装置を作れたりします。 詳しくは http://gihyo.jp/dev/feature/01/opencv を参照 特にこの関数の中のロジックがどうなっているかは、ここで解説してます。 http://gihyo.jp/dev/feature/01/opencv/0003 以下は、上記の内容を理解していることを前提で話を進めます。 以前のエントリーで書いた通り、実はこの「cvHaarDetectObjects」関数では、CvBoostクラスというOpenCVに用意されているAdaBoostのクラスは使用していません。実は、OpenCVで実装されているCvBoostクラスの振る舞いと、「cvHaarD
ROS勉強記録
趣味でROSというロボット用ミドルウェア(Robot Operating System)を勉強した記録です。ROSを使ってロボットに知能を吹き込みます。 https://www.microsoft.com/ja-jp/p/azure-kinect-dk/8pp5vxmd9nhq?rtc=1&activetab=pivot:overviewtab SDKとROSとオープンソースで提供されているのでUbuntu 18.04 Melodic環境にインストールしてみました。 １）SDKインストール まずは↓を参考にaptリポジトリを追加します。 https://docs.microsoft.com/en-us/windows-server/administration/linux-package-repository-for-microsoft-software 具体的には以下のような感じです。
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
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無限と微小: For insight into vision
更新：2021.4.4 インタラクティブシステムを対象とした人間中心設計に関する国際規格 ISO 9241-210:2010（Elgonomics of human-system interaction -- Part 210:Human-centred design for interactive systems） が JIS Z 8530：2019（人間工学-インタラクティブシステムにおける人間中心設計） として JIS規格化されました。 これまで、日本語では UXデザインについて触れられたISO（ISO 9241-210:2010）に、 アクセスが難しい状況（外国語かつ有料）でしたが、JIS規格化に伴い目が通しやすい状況になりました！ 2016年からJIS原案作成委員会（委員長 千葉工業大学 安藤昌也教授）にて原案作成を進めてきましたが、この手続きが完了し、2019年1月21日付の
3日で作る高速特定物体認識システム (5) 物体モデルデータベースの作成 - 人工知能に関する断創録
3日で作る高速特定物体認識システム (4) 特徴点のマッチング（2009/11/2）のつづきです。 今回は、高速特定物体認識システムの物体モデルデータベースを作成してみます。クエリとして与えた画像が何かはこの物体モデルデータベースを検索することで認識できるようになります。特定物体認識では、クエリとして与えた画像が物体モデルデータベースにあらかじめ登録されていないとまず認識できません（局所特徴量を用いるので多少のスケール変化や回転などには対応できますが）。忘れてしまった方は物体認識システムの構成（2009/10/18）を参照してください。 画像データセットの準備 自分で撮影した画像を登録できるようにしてもよかったのですが、大量の画像を撮影するのは面倒なのでおなじみのCaltech101の画像セットを用いて物体モデルを作成します。 類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3）の画像データ
デー
学習済みモデルファイルを更新しています。 まだ今後の準備のためにソースコードを更新するついでに手元のモデルを更新しただけなので、そのうちまた更新されます。 デモサーバーには反映しているので少し変換結果が変わっています。 サードパーティのローカルソフトウェアを使っている方は、modelsフォルダにあるjsonファイルを上書きすれば使えるのではないかと思いますが、ソフトによっては動かないかもしれません。 何が変わっているかは画像によりますが、自分の意図としては、 ノイズ除去でできるだけ細部が消えないようにする（ほとんど変わっていないけど、頬の///は消えにくくなった） 拡大時に線画の線が太くなり過ぎないようにする（画像によってはかなり変わっている） 漫画のことは諦めた（スクリーントーンは前のバージョンよりひどくなっている場合が多い） 学習データとその生成方法から間接的に調節しているので、変更は
3日で作る高速特定物体認識システム (1) 物体認識とは - 人工知能に関する断創録
情報処理学会の学会誌『情報処理』の2008年9月号（Vol.49, No.9）に「3日で作る高速特定物体認識システム」という特集記事があります。OpenCVを用いた面白そうなプロジェクトなのでレポートにまとめてみようと思います。3日でできるかはわからないけど。 残念ながらこの記事はPDFを無料でダウンロードすることができません（CiNiiでオープンアクセス可能になったみたいです）。なので会員以外で元記事が読みたい人は図書館でコピーする必要があるかも・・・また、2009年9月号の人工知能学会誌にも物体認識の解説「セマンティックギャップを超えて―画像・映像の内容理解に向けてー」があります。こちらも非常に参考になりますが同様にPDFが手に入りません・・・。他にもいくつかわかりやすい総説論文へのリンクを参考文献にあげておきます。 物体認識とは 物体認識（object recognition）は、画
OpenCV python - Doge log
pythonの記事がないなあと思ってたら元々サポートされてるのね。 でみんなsample内のfacedetectを見て作ってるのね。 sampleだと表示されちゃうので変換だけするよう修正してみる。 facedetect.py #!/usr/bin/python """ This program is demonstration for face and object detection using haar-like features. The program finds faces in a camera image or video stream and displays a red box around them. Original C implementation by: ? Python implementation by: Roman Stanchak """ import
Pythonで顔認識プログラム(OpenCV) - HDEラボ
HDEラボの桜井です。 もう11月、札幌は雪が降ったとか。 さて、今回はPythonの修行がてら、OpenCVを使って顔認識プログラムをやってみました。 OpenCVとは、Intelが開発・公開しているオープンソースのCVライブラリです。 まずは、実際に動作を見てみましょう。 下のテキストボックスにJPEG画像のURLを入力して、「顔認識」ボタンを押します。 ※認識できない場合もあるので、結構はっきりとした顔のある写真でやってみてください。 # wget http://downloads.sourceforge.net/opencvlibrary/opencv-1.1pre1.tar.gz?modtime=1224465510&big_mirror=1 # tar zxvf opencv-1.1pre1.tar.gz # cd opencv-1.1pre1 # ./configure --
ステレオ画像処理 – Rest Term
引き続きOpenCV 1.1preについて。 カメラキャリブレーション・ステレオ処理関連でいろいろ調べています。 ステレオカメラでの歪み補正用関数が増えてるのはありがたいんですが、 その関数の引数が15個とかあったりするので使うのがちょっと大変； あと、距離計測アルゴリズムのベースであるブロックマッチングとグラフカット。 これらは速度と精度のトレードオフになっています。 ChangeLogのブロックマッチング法に関する記述、 *processes the Tsukuba stereo pair in <10ms on Core2Duo laptop という内容が本当かどうか確かめてみました。 環境はCore2Duo 3.0GHz, 2GB RAMのマシン、検証画像は同じTsukuba stereo pairです。 この画像はステレオ画像処理分野では大変有名ですね。 ・入力：ステレオペア画像
ステレオビジョン入門 - Rest Term
>> DisparityMap.swf (距離が近い：白，距離が遠い：黒) Flashでもステレオ画像処理をしてみたかったので少し試してみました。 ステレオビジョンの基本は「三角測量」です。 カメラ間の距離とレンズから結像面までの距離が既知で、 両眼視差が求まれば対象の奥行きを算出することができます。 人間の目も同じ仕組みでモノを見ています。 ただ、今回は距離計測なのでそれに関することだけ紹介します。 対応点探索のアルゴリズムはBirchfieldの手法を使い、 2枚の画像間で特徴点位置のズレを視差として輝度値に変換した視差画像(Disparity Map)を生成します。 ちなみにこのアルゴリズムはOpenCVのステレオマッチング関数にも採用されており、 OpenCV 1.1ではさらに2つのアルゴリズムが追加されています。 視差情報を利用すれば対象の三次元形状を復元すること
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