OpenCV 使ってみた ～6. 物体認識編～
今度はさらに複雑な形であるト音記号を認識してみる。複雑な形の認識は（例えば顔認識など）は CascadeClassifier で行う。単純な認識機を多段（カスケード）に組み合わせることで認識精度を上げる手法らしい。機械学習したデータを使って認識を行うわけなので、学習データを作るのがめんどくさい。 と思ってたら素晴らしいページを発見した。まさに神ツール。ありがたく使わせていただきます。このサイトのとおりにやる。っていうと説明が終わってしまう。 とりあえず、opencv_createsamples をインストールする。パッケージがわからないので apt-file で探す。 apt-file search opencv_createsamples libopencv-dev パッケージに含まれている（Ubuntuの場合）ことがわかったのでインストール。 sudo apt-get install
Yamada Picture Log: 夏休みの工作（４） 〜手と指の認識〜
2012年8月19日日曜日 夏休みの工作（４） 〜手と指の認識〜 夏休み全て費やしてどうにか手の認識が出来るようになったぜ・・・（;;;)p`）ｂ ということで、pythonとopencvで詰まったところなどの備忘録、まとめ 参考文献： 考え方はこちら↓の（デッド）コピー http://ilab.cs.ucsb.edu/projects/taehee/HandyAR/HandyAR.html http://render.s73.xrea.com/pipe_render/2008/07/artoolkit-15.html あとYahooGroupとStackOveflow □処理の流れ １、RGBorBGRの元画像をHSV変換 ２、ノイズを消すためメディアンフィルタをかける（メディアンが一番良かった） ３、 〜肌色の検出〜でやったInRangeS（）で肌色orNOTの二
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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