元画像処理エンジニアがサイゼリヤの間違い探しをOpenCVで解いてみた - Qiita
はじめに 前職で産業機械に使用する画像処理の設定などを作っていたこともあり、サイゼリヤの間違い探しのアルゴリズムに気になった部分があったので、手を出してみました。 今回のお題 さすがに同じものを使うのは芸がないので、今回は下記の画像で間違い探しを行います。 Copyright Saizeriya Co,. Ltd All rights reserved. ここからは間違い探しの答えの情報が乗っています。 もしネタバレが嫌であれば、サイゼリヤのホームページからチャレンジしてみてください。 変更点…を実装する前に 前提の確認 まず、サイゼリヤの間違い探しについて確認しましょう。 サイゼリヤの間違い探しで注視すべきは次の2点です。 通常は印刷されているメニューを使う 色の違いも答えに含まれる 1は、画像ファイルは解像度を印刷用からディスプレイ用に変換している可能性が高いことを意味しています。 そ
OpenCVを使ってフレーム間差分法 | ぶたキムチBLOG
1.使用する画像 今回の使用する材料は以下の動画をフレームで分割した画像を使用します。 元のデータはこちらを参照してください。 また動画を各フレームごとに分割するコードは以下の通りです。 #ライブラリのインポート import cv2 #import numpy as np import os #動画のインポート def save_all_frame(video_path, dir_path, basename, ext='jpg'): cap = cv2.VideoCapture(video_path) if not cap.isOpened(): return os.makedirs(dir_path, exist_ok=True) base_path = os.path.join(dir_path,basename) digit = len(str(int(cap.get(cv2.C
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