elevenido: OpenCV2.0リリース後の変遷
OpenCV2.0リリース後の変遷 opencv2.0β（1.2.0）がリリースされた時のSVNのリビジョンが2115，2.0.0のときが2201． そして，11月01日現在が2263．2.0のGold Relaseから現在までに約60回のコミットが行われていますが，その中で割と重要そうなものをピックアップしてみました．現在でも比較的頻繁にコミットされているので，すぐに陳腐化してしまいそうな情報です．が，個人のメモも兼ねて公開．svn のlog と modified text, bug-trackerをざっと眺めただけなので，誤りが含まれている可能性があります． コミットの大半はバグの修正ですが，人によっては致命的なものも含まれていそうです．個人的には，C++のオンラインドキュメントがバグバグなのが早く修正されば，と思っています．書き直し，書き足しの最中だという噂ですが…． for Mac
cvcamshift opencv camshift c++ - peroon's diary
this code is available in usual OpenCV environment ;) #ifdef _CH_ #pragma package <opencv> #endif #ifndef _EiC #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> #include <ctype.h> #endif IplImage *image = 0, *hsv = 0, *hue = 0, *mask = 0, *backproject = 0, *histimg = 0; CvHistogram *hist = 0; int backproject_mode = 0; int select_object = 0; int track_object = 0; int show_hist = 1; CvPoint or
Tutorial: OpenCV haartraining (Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features) - Naotoshi Seo
Objective The OpenCV library provides us a greatly interesting demonstration for a face detection. Furthermore, it provides us programs (or functions) that they used to train classifiers for their face detection system, called HaarTraining, so that we can create our own object classifiers using these functions. It is interesting. However, I could not follow how OpenCV developers performed the haar
OpenCV 画像、写真認識、検出、メモ帳 - PGのWiki
PGのWiki 雑多なメモ集 トップページページ一覧メンバー編集 OpenCV 画像、写真認識、検出、メモ帳 最終更新： hama1010 2008年02月28日(木) 16:40:41履歴 Tweet OpenCV 画像 認識 写真 検出 ロゴ ロゴからポジティブサンプル作成 参考サイト 九大 OpenCVでのロゴ認識詳しい解説 http://lab.cntl.kyutech.ac.jp/~kobalab/nishida/ope... blog 画像認識実験結果 http://ugd555.blog1.fc2.com/blog-category-30.html 解説pdfファイル英語 http://lab.cntl.kyutech.ac.jp/~kobalab/nishida/ope... OpenCV全般の解説 http://chihara.naist.jp/people/2004/k
因果応報 |cvCalibrateCamera2関数
＃この関数には、色々と悩まされた。 ＃皆、上手く使いこなせているのだろうか...？ 画像座標系は左上隅原点、向かって右方向が+X、下方向が+Y、 ワールド座標系はキャリブレーションパターンを基準として、特徴点(黒正方形の交点)群の中心が原点、向かって右方向が+X、下方向が+Y、奥行き方向が+Z。 外部パラメータとして返される"translation_vectors"及び"rotation_vectors"は、カメラの位置・姿勢を直接表していない事に注意。これらのベクトルは、カメラ行列 ： P=A[R | t] の R (をcvRodrigues2関数で回転ベクトルに変換したもの)と t であり、カメラの姿勢 ： Rc 及び位置(投影中心) ： c を求めるには下記の計算が必要： 他にも、キャリブレーションパターンについて幾つかの注意事項(用紙サイズ、格子数、etc.)があり、下記URLにま
OpenCV 2.0を試してみた – Rest Term
この連休中にちょっとOpenCV 2.0で遊んでいました。 ライブラリの規模がかなり大きくなったのでソースを読むのも大変です； IplImage や CvMat は 新しいC++インタフェースでは cv::Mat に取って代わります。 (1.1preで追加されたWImageクラスの立場は? 関連：cv::WImage ? OpenCV 1.1) また、メモリ管理が賢くなっているので、後始末は各クラスのデストラクタに任せておきましょう。 boostのshared_ptrと同様のスマートポインタ(cv::Ptr)も用意されていて、いろいろ便利になっているようです。 C++インタフェースを中心にこれから少しずつ調べていこうと思います。 // カメラから画像をキャプチャ #include <cv.h> #include <highgui.h> int main(int argc, char **a
OpenCV 2.0 – cv::Mat – Rest Term
OpenCV C++ matrix class 前回、OpenCV 2.0 – cv::Ptr ではスマートポインタである cv::Ptr について調べました。 今回はOpenCV 2.0のC++インタフェースの中でも重要な役割を持つ cv::Mat クラスについて。 このクラスは従来の IplImage 及び CvMat に取って代わるものになっていますが、 かなり大きいクラスなので何回かに分けて調べていきたいと思います。 cv::Mat はマルチチャンネルとROI(Region Of Interest)をサポートしている二次元行列です。 オブジェクトの生成方法は複数ありますが、ここでは基本的な方法から紹介します。 using namespace cv; using namespace std; // create() メソッド (5行5列，各要素が8ビット符号なし整数型 3チャンネル)
第1回 画像認識の基本を知ろう | gihyo.jp
この連載では、この表で言う画像認識技術を主に扱いますが、どの技術も非常に活発に研究されており、様々な分野で実用化されています。 画像認識・理解の基本原理 画像認識の基本原理 画像認識は、学習のフェーズと認識のフェーズの2つからなります。学習のフェーズでは、コンピュータに認識させたい対象画像を学習させる処理を行い、認識のフェーズではコンピュータに入力画像が学習した対象かどうかを判定させます。 図5 学習と認識の流れ 学習フェーズ 学習のフェーズでは、まず画像になんらかの処理を施して、ピクセルのデータ列から、より学習に適したデータ列（特徴量データ）へと変換を行います。 次に変換されたデータを、機械学習と呼ばれるアプローチを用いてコンピュータに学習させます。機械学習とは、その名の通り人間が行っているような学習の仕組みをコンピュータに持たせるための技術です。例えば人間は、初めて見る人の顔画像でも、
とあーる研究Weblog ： AR/MR/VR/CV/CG/Gadget Research Weblog: OpenCVでMpeg2やらmovを読み込む
とあーる研究Weblog ： AR/MR/VR/CV/CG/Gadget Research Weblog Argumented Reality(AR), Mixed Reality(MR), Virtual Reality(VR), Virtualized Reality(VR), Computer Vision(CV), Computer Graphics(CG) and Gadget Research Weblog 忘れないうちにメモ OpenCV1.1pre1にはFFMPEG(いろんなコーデックの読み込みライブラリ)が実装されており、これを使うことでmpeg2やらflvやらh264やらの読み込み/書き込みが簡単に出来ます。 * [Windows, 32bit] FFMPEG can now be used for video decoding/encoding via ffop
とあーる研究Weblog ： AR/MR/VR/CV/CG/Gadget Research Weblog: orz=3 (OpenCV 1.1PreでvideoInput)
とあーる研究Weblog ： AR/MR/VR/CV/CG/Gadget Research Weblog Argumented Reality(AR), Mixed Reality(MR), Virtual Reality(VR), Virtualized Reality(VR), Computer Vision(CV), Computer Graphics(CG) and Gadget Research Weblog OpenCV 1.1Pre、videoInput実装されてますねー orz=3 忘れないうちにφ(.. )メモシテオコウ -------------------------------------------- CvCapture *capture = 0; IplImage *frame = 0; int c; //カメラキャプチャ初期化 //CV
MacOSX に OpenCV を入れて ruby で遊んでみる - Λάδι Βιώσας
OpenCV を Macbook に入れた作業備忘録です。 OpenCV とはなんぞや？という方は、wikipedia: OpenCV を見てください。去年あたり、ギークな方達の間でパターン認識による顔検出が流行ってたアレです。今更ですが、自分もこれで遊んでみようと思ったわけです。 まず、OpenCV を入れます。 $ sudo port install jpeg $ sudo port install libpng $ sudo port install tiff $ wget http://downloads.sourceforge.net/opencvlibrary/opencv-1.0.0.tar.gz $ tar zxvf opencv-1.0.0.tar.gz $ cd opencv-1.0.0 $ ./configure LDFLAGS=-L/opt/local/lib CP
Momma's Wiki: Windows/DirectShow/OpenCVとの組合せ - キャプチャ部分のみDirectShowを使って動画像処理は使い慣れたOpe...
ソース // 書籍「はじめての動画処理プログラミング」土井 滋貴 著 CQ出版 // http://www.cqpub.co.jp/hanbai/books/43/43001.htm // で公開されている // list604.cpp DirectShowを使ったキャプチャ ver1.1 // を利用 // // DirectShow対応デバイスからキャプチャしたビットマップをOpenCVで横取り // 当然Windows専用 // 変更者 Eiichiro Momma 2007/7/4 #include <windows.h> #include <dshow.h> #include <stdio.h> #include <conio.h> #include <qedit.h> // SampleGrabber用 #include <cv.h> #include <highgui.h>
SharperCVでSnakeImageを使う | メモとか
SharperCVはOpenCVをC#で使うためのラッパーだ。SnakeImageを使おうとしたのだが、輪郭をうまくとることができない。なぜうまくとることができないかというと、第2引数の『CvPoint[] points』が値渡しになっているのが原因のようだ。.Net Frameworkのマネージコードからアンマネージコードへ配列を渡すとデフォルトで値渡しになる。しかし、cvSnakeImageの第2引数は参照渡しである必要がある。これが原因でうまく輪郭が取れなかったようだ。参照渡しにする方法はSharperCVのソースコード『cvHistogram.cs』の [DllImport(DLL.CV)] private static extern void cvSnakeImage( IntPtr image, CvPoint[] points, int length, float[] alp
SharperCV Project
This code is really stale now - no work since 2003. So unless you want to poke around in the code and see how we wrapped it back in the old days of DotNetFramework V1.1, this is probably not for you. The Emgu CV.Net wrapper is our current recommendation if you want to use OpenCV. Unfortunately, we're no longer supporting or using SharperCV. The project was essentially an exercise in investigating
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