HerokuでOpenCVを使うためのdocker imageの作り方 - Qiita
docker-pluginを使ってちょっと特殊なアプリケーションをHerokuで動かすための自前imageを作る方法について書きました。間違いなどあればご指摘ください。 Buildpack と Docker Herokuでは、公式サポート対象の言語で簡単なアプリケーションを動かす場合はgit pushするだけで簡単に済みますが、サポート外の言語でのアプリケーションやデフォルトインストールされていないソフトウェアを使用する場合などは、それ用の実行環境を用意する必要があります。(逆にいうと、それを用意できれば多少特殊なアプリケーションでも動かすことができる、ということになります) 現在、公式サポートされているもの以外の言語・ソフトウェアを使う環境を作る方法としては以下の2種類があります。 Buildpackを作る これは古くから用いられているもので、アプリケーションをデプロイする際に実行される
Heroku + OpenCVで簡易顔検出API - すぎゃーんメモ
Docker Image of Python with OpenCV 3.0 for Heroku - すぎゃーんメモ の続き的なかんじで。 OpenCVでよく使われるObject Detection機能で、画像から顔を検出するAPIを作ってみた。 Heroku app https://face-detector.herokuapp.com/ Github repository https://github.com/sugyan/face-detector 顔検出 基礎 一番簡単なオブジェクト検出の手法が、Haar-like特徴に基づくカスケード型分類器(Haar Feature-based Cascade Classifiers)というのを用いるやつ。 OpenCV: Face Detection using Haar Cascades OpenCVには顔や目などに関して学習済みのデータ
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