画像の特徴点を抽出する- 無作為研究所
画像から特徴点を抽出する処理は、画像処理分野で広く行われており、 この技術は、パノラマ写真の合成・ステレオ写真からの距離測定・パターンマッチングなどに応用できます。 ここでは、個人的な興味により、工業分野（生産装置の高精度位置決め制御） で使うパターンマッチングに利用できるような特徴点抽出を考えていくことにします。 コーナー・角とは、どのようなモノか？ コーナーや角とは、一体、どのようなモノなのでしょうか？また、それらは、画像中でどんな特徴を示すのでしょうか？ これを諸先生方の文章から探してみると、「ガウス曲面」などの難し～い理論に行き着くようです。 当研究所では、高校数学以上の難しい理論には、書いている本人がついていけませんので、何とか簡単に物事を進めます。 画像を数ドットｘ数ドットの小さな窓から観察してみると、コーナーには、以下のような特徴が観察できるハズです。 中央付近に、エッジ（明
OpenCV2.2.0でSURFとSIFT特徴量を算出するサンプル - nyokeの研究日記
openCV.jpのSURFによる特徴点抽出を参考にして，SURFとSIFT両方の特徴量を算出するプログラムを作ってみました． //============================================================================ // Name : SiftExtractor.cpp // Author : nyoke // Version : 1.00 // Date : 2010/12/21 // Copyright : nyoke all rights reserved. // Description : openCVのライブラリを利用し，画像からSURFとSIFT特徴量を求め画面に表示 //=====================================================================
画像処理 — OpenCV-CookBook
画像を単色で塗りつぶす¶ 画像を単色で塗りつぶす方法を示します． また，この例には示しませんが， 画像中の部分矩形を塗りつぶす場合には、ROIまたは cv::rectangle を利用します． 矩形を描く などを参考にしてください． #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> int main(int argc, char *argv[]) { // 初期化時に塗りつぶす cv::Mat red_img(cv::Size(640, 480), CV_8UC3, cv::Scalar(0,0,255)); cv::Mat white_img(cv::Size(640, 480), CV_8UC3, cv::Scalar::all(255)); cv::M
OpenCV 備忘録
OpenCV、機械学習、はやりのDeep learningの環境構築の方法、サンプルの動かし方、ＡＰＩの使い方、Tipsなどをすぐに忘れてしまうので、備忘録として記録している。記憶がなくなるスピードが、早いのでメモしておかないと再現できなくなる確率が高まっている。 最近、再度HDDを飛ばしてしまい、過去の自分のページに再度助けられた。 また、DNNモジュールを触る機会が増えているので、C++からPyhonへと鞍替え中。 内容を気にいっていただければ、twitterで紹介願います。 samples/cppにOpenCVの基本的な機能を学べるサンプルが格納されているが、コマンドラインでのmakeの使用を想定しており、VisualC++を使用する軟弱な開発者向けにはなっていない。 しかし、動作確認だけなら、以下のような手順で簡単に試すことができる。 プロジェクトの作成 プログラム自体は、Visu
ディスクリプタMatcherの共通インタフェース — opencv 2.2 documentation
ディスクリプタMatcherの共通インタフェース¶ OpenCV におけるキーポイントディスクリプタの Matcher は，同一の問題を解く異なるアルゴリズム間を容易にスイッチできる共通のインタフェースによってラップされています． このセクションでは，多次元空間の vector として表現できるディスクリプタ同士の，マッチング方法について述べます． “vector” ディスクリプタ Matcher を実装するすべてのオブジェクトは， DescriptorMatcher() インタフェースから派生します． DMatch¶ Comments from the Wiki DMatch¶ 2つのキーポイントディスクリプタ同士をマッチングします：クエリディスクリプタインデックス， 訓練ディスクリプタインデックス，訓練画像インデックス，ディスクリプタ同士の距離． struct DMatch { DMa
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