ARに使えるOpenCVで作る画像認識Androidアプリ
ARに使えるOpenCVで作る画像認識Androidアプリ：モバイルARアプリ開発“超”入門（6）（1/3 ページ） オープンソースの「OpenCV」で画像認識しよう これまでの連載第2回「NyARToolKitでマーカー型ARのAndroidアプリを作る」や第3回「NyARToolKit for Androidよりも簡単なAndARとは」で紹介した、Androidで利用可能なオープンソースのAR（拡張現実）ライブラリ「NyARToolkit for Android」「AndAR」では、「縁が黒いマーカー」を認識していました。 しかし、そういったマーカーしか使えないと、デザイン面などで大きな制限があることになります。 そこで今回は、オープンソースのコンピュータヴィジョンライブラリである「OpenCV」（Open Source Computer Vision）を利用した、画像認識アプリの作成
AndroidとOpenCVで試す特定物体認識 - 遥かへのスピードランナー
6月2日に開催されたDevLOVEさんと弊社の共同開催勉強会で、「Android×ComputerVision」というお題で発表してきました。 要はOpenCVをAndroidアプリに組み込んで特定物体認識を試そう、というもの。 資料は以下です。 20110602_MTI×DevLOVE発表資料「Android×ComputerVision」 View more presentations from Takahiro Horikawa ソースはgithubで公開してます。 https://github.com/thorikawa/AndroidObjectRecognition/ 概要 資料にも記載していますが、カメラのプレビュー画像からSURFの特徴点を検出して、LSHで再近傍検索→特定物体認識というのを毎フレーム行っています。 「物体」はCDのジャケット画像を5枚の内から認識して、それ
Install OpenCV2.4 Into AWS(Amazon Linux AMI 2012.03)
Install OpenCV Into AWS 概要 これは、OpenCV の opencv_traincascade を マルチコアで高速に行うために, AWS EC2を使うための設定メモです。 EC2 の 「Amazon Linux AMI 2012.03」に OpenCV2.4.0 を TBB 付きでInstallします。 使い方のイメージは「HiCPUのEC2インスタンスで学習を実行し、実行結果のXMLをS3にUploadしたらEC2インスタンスをshutdownする」です。 なんか、色々非効率なことをしている部分もあると思いますが、ご了承ください。 ちなみに、このAMIイメージを選んだ理由は特にないです。 2012/5/15 Account Settings Tokyoリージョンに、上記AMIで起動します。 最初は作成した pem を使って ec2-user という名前でログイン
Profile | Kenji Wada
Kenji Wada a.k.a. CH3COOH (さくさん) Smartphone Application Developer Award MVP Alumni Microsoft MVP Microsoft MVP for Windows Platform Development 2014 - 2017 Microsoft MVP for Visual C# 2013 Microsoft MVP for Device Application Development 2010 - 2012 Other MASHUP AWARDS 6 2010 楽天賞 (Rakuten Award) Books .NET 開発テクノロジ入門 2014年版 Jun 2014, 日経BP社 アプリ内課金+広告 iPhoneプログラミング Jan 2014, 秀和システム社 Windows ストア アプリ開発
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
第4回 オブジェクト検出器の作成方法 | gihyo.jp
お久しぶりです。私事でなかなか執筆の時間がとれず、前回の掲載から長く時間が空いてしまい申し訳ありませんでした。皆さんから寄せられたコメントには非常に励まされました。 というわけで、今回はいよいよ最終回です。前回はオブジェクト検出器を使って顔を検出するところまで行いました。今回は、オリジナルオブジェクト検出器を作成してみます。 今回作成するプログラムのソースコードは、こちらから一括してダウンロードすることができます。 Data.zip 学習の流れと仕組み 学習の流れ 前回のおさらいになりますが、オブジェクト検出器は機械学習という方法を通して作成されます。つまり、コンピュータプログラムに検出したいオブジェクトの画像（正解画像）とそうでない画像（非正解画像）を与えることで、オブジェクトが含まれている画像の傾向というのをコンピュータに覚えさせていきます。 学習の流れを簡単にまとめると以下の通りです
Mac OSX Snow LeopardにOpenCVを入れてXCodeから使えるようにする手順 - konisimple log
結構大変だったのでメモ。 例によって私の環境ではこうすればうまくいきました、というメモです。 私の環境 Mac OS X SnowLeopard 10.6.4 OpenCVの導入 OpenCVをダウンロードして展開 実は最初Macportsでいれたんだけど、当然ながら/opt下にインストールされてしまうので、各種サイトの情報とパスが違って面倒。Macportsだと失敗したという情報もあるし。 なので普通にダウンロード。 Browse Open Computer Vision Library Files on SourceForge.netからOpenCV-2.0.0.tar.bz2をダウンロードして展開。 場所はどこでもいいと思うが、以下では説明の都合上~/Downloadsとする CMakeをインストール CMake - Cross Platform Make 普通にインストール。最後に
NDK & OpenCV
Android NDK をｃ￥にインストール cgwin をインストール （最近はcgwinはいらないようだ） make,gccを指定 /home/(user)/.bashrcの最後に export ANDROID_NDK_ROOT=/cygdrive/c/android-ndk export PATH=$PATH:$ANDROID_NDK_ROOT OpenCV（バイナリ）とAndroid projectは同じフォルダ、かつスペースの無いフォルダ名。すなわちMy Documentの下はだめ。 プロジェクトのjni/Andorid.mk修正 include ../OpenCV/share/openCV/OpenCV.mk ＜＜下をこれに変える #include ../includeOpenCV.mk #ifeq ("$(wildcard $(OPENCV_MK_PATH))","") #
Using Android binary package with Eclipse — OpenCV v2.3 documentation
Using Android binary package with Eclipse¶ This tutorial was tested using Ubuntu 10.04 and Windows 7 SP1 operating systems. Nevertheless, it should also work on any other OSes supported by Android SDK (including Mac OS X). If you encounter errors after following the steps described here, feel free to contact us via android-opencv discussion group https://groups.google.com/group/android-opencv/ and
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OpenCV: CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR not found or specified