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物体の検出と追跡 カメラ画像での物体の「検出」/「追跡」は、次のようなものです。 検出: detection画像中で対象物が映っている領域をみつける 追跡: trackingフレーム中での対象物の移動を把握する 今回は、対象物の色を手がかりにした追跡を行ってみます。 対象物が映っている領域の指定は、マウスでドラッグすることで行います。その後、指定した領域の特徴をもとに、追跡を行います。 検出と追跡の両方を行えば、例えばカメラに写った顔をみつけてそれがフレーム中でどのように移動していくのかを把握することができます。 色相による追跡の流れ 対象物の色相を特徴として、それを追跡します。 あらかじめ対象物が映っている領域を指定するので、このときにその領域のHueのヒストグラムが得られます。指定された領域とこのヒストグラムをもとに、追跡を行っていきます。追跡の流れは、次のとおりです。 RGB画像をH
シマフクロウを検出する 今回は、カメラ画像から自分の好きな物体を検出する方法を紹介します。 最終的には上の画像のように、カメラ画像からシマフクロウを検出します。次のステップにより物体の検出を行います。 検出する物体の特徴を学習する 学習した特徴をもとに画像中の物体を探索する まず、検出する物体の特徴を抽出するわけですが、どのような特徴を、どのように学習するか?が問題です。 これは画像処理や機械学習といった研究分野の問題で、面白いところではあるのですが、とても説明しきれないのでここでは説明省略します。 全てを説明しきれないので・・・ 詳細は、"Object Detection", "機械学習"などのキーワードで検索すると嫌というほど出てきます。または、最後にちょっとだけ原理に関わることも書きたいと思います。 今回は、HOG特徴をSVMで学習する方法で物体検出を行います。 HOG特徴は、輝度変
Raspberry Pi 3 Raspberry Pi 3 Model B は、手のひらサイズのシングルボード・コンピュータで、定価$35、日本でも6000円程度で購入可能です。 ARM Cortex-A53( 4コア、1.2GHz), RAM 1GBを搭載しておりLinuxをインストールしてストレスなく使うことができます。 サイズ、価格、性能ともにロボットに搭載するにはぴったりです。 Raspberry Pi 2とPi 3の違い Raspberry Pi 3 Model B は Raspberry Pi 2 Model B の後継機種にあたります。 機能としてはプロセッサの性能UP、WiFi, Bluetoothの搭載が大きな違いです。 その他、外形サイズなどは同じということになっていますが、実際に手にしてみるとわかる若干の違いがあります。 マイクロSDカードスロットがプッシュイジェクト
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