2016/08/26 CEDEC 2016
ゲーム開発におけるデバッグ作業の自動化 ～ OpenCVの「眼」で捉え、Pythonの「脳」が思考し、Appiumの「指」で動かす
2016/08/26 CEDEC 2016
Qt+OpenCVで画像を表示 | Miyabiarts.net
OpenCV2.2から、OpenCVに対してQtを組み込むことが出来ますが、反対のQtにOpenCVを組み込む方法を今更紹介します。 組み込むというか、単純にOpenCVの画像をQtのWidgetで表示するだけです。 表示するためのクラスとして、QWidget（もしくは、QDialog）を継承したImageWidgetクラスを作成します。 対象とするOpenCVは2.2以上で、C++インタフェースのみを対象としています。 画像形式は、グレースケール画像（cv::Mat_）とRGB画像（cv::Mat_）です。 ちなみにエラー処理は行っていないため、設定する画像形式を間違ったらおかしなことになるでしょう。 あまり詳しい説明はしないのですが、下記がImageWidgetクラスの実装となります。 #include <QWidget> #include <QImage> #include <ope
QtでOpenCVを使う - wildpieの日記
OpenCV Qtで画像を扱うにはQImageを使うけど、簡単な機能しか付いていないのでOpenCVを使いたい。というわけで、OpenCV 2.2をインストールした。(QtとEigenが2.2から使える?) グレースケール化 グレースケール化と書いてあるボタンを押したら、グレースケール化をするプログラムを作る。 デザインはこんな感じ。 ボタンはGo to slotでスロットを設定する。 OpenCVを使うために、LIBS += -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgprocとしておく。他の機能を使う場合は適宜追加する。 そんなわけで、ソースは以下の通り。 widget.cpp #include "widget.h" #include "ui_widget.h" #include "opencv2/core/core.hpp" #include
3日で作る高速特定物体認識システム (1) 物体認識とは - 人工知能に関する断創録
情報処理学会の学会誌『情報処理』の2008年9月号（Vol.49, No.9）に「3日で作る高速特定物体認識システム」という特集記事があります。OpenCVを用いた面白そうなプロジェクトなのでレポートにまとめてみようと思います。3日でできるかはわからないけど。 残念ながらこの記事はPDFを無料でダウンロードすることができません（CiNiiでオープンアクセス可能になったみたいです）。なので会員以外で元記事が読みたい人は図書館でコピーする必要があるかも・・・また、2009年9月号の人工知能学会誌にも物体認識の解説「セマンティックギャップを超えて―画像・映像の内容理解に向けてー」があります。こちらも非常に参考になりますが同様にPDFが手に入りません・・・。他にもいくつかわかりやすい総説論文へのリンクを参考文献にあげておきます。 物体認識とは 物体認識（object recognition）は、画
Mac_OS_X_OpenCV_Port - OpenCV Wiki
Mac OS X OpenCV Port This page exists to track planning and progress on the Mac OS X OpenCV port. Development targets Mac OS X 10.4 (Tiger) and QuickTime 7 for the Mac-specific parts. Unix-like support (libpng etc., FFmpeg, GTK+) should be kept working for older systems. As a regular user, check out into a clean directory with: cvs -d:pserver:anonymous@opencvlibrary.cvs.sourceforge.net:/cvsroot/op
OpenCV 2.0.0a + Mac OSX 10.6 Snow Leopard インストール - tamakiii@hatena
ARToolkitが流行ったころ、OpenGL + OpenCV で何か出来ないかとダウンロードしてきて触った OpenCV 1.1 はもう昔、気づいたら OpenCV 2.0 なんてものが出ていました。インストールを試みるも、Snow Leopardとの相性が悪いらしく、iSightを始めとした各種機能の実装に使われているCarbonが32bitなことなどが原因でうまくいきません。 リリースはもう２ヶ月ほど前なので情報があるだろうと思いましたがあまりなかったので、成功した方法を書き留めておきます。今回紹介する方法はXcodeを用いてコンパイルを行う方法です。 参考 http://opencv.willowgarage.com/wiki/Mac_OS_X_OpenCV_Port http://d.hatena.ne.jp/suikyo/20091105/p1 http://taxpon.c
第3回 オブジェクト検出してみよう | gihyo.jp
第1回、第2回と画像認識の基礎とOpenCVについて紹介してきました。第3回目の今回は、いよいよ本連載の目玉であるOpenCVを使ったオブジェクト検出に挑戦してみます。 オブジェクト検出の仕組み 基本原理のおさらい オブジェクト検出のプログラムを書き始める前に、そもそもどんな仕組みでオブジェクト検出を行っているのかを理解しましょう。 第1回では画像認識の原理として、学習フェーズと認識フェーズがあることを説明しましたが、OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムもこの流れに従います。つまり、画像から特徴量を抽出し、学習アルゴリズムによってオブジェクトを学習します（詳しくは第1回を参照してください）。 図1 画像認識の流れ OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムは、Paul Violaらのオブジェクト検出の研究［1］をベースに、Rainer Lienhartらが
第4回 オブジェクト検出器の作成方法 | gihyo.jp
お久しぶりです。私事でなかなか執筆の時間がとれず、前回の掲載から長く時間が空いてしまい申し訳ありませんでした。皆さんから寄せられたコメントには非常に励まされました。 というわけで、今回はいよいよ最終回です。前回はオブジェクト検出器を使って顔を検出するところまで行いました。今回は、オリジナルオブジェクト検出器を作成してみます。 今回作成するプログラムのソースコードは、こちらから一括してダウンロードすることができます。 Data.zip 学習の流れと仕組み 学習の流れ 前回のおさらいになりますが、オブジェクト検出器は機械学習という方法を通して作成されます。つまり、コンピュータプログラムに検出したいオブジェクトの画像（正解画像）とそうでない画像（非正解画像）を与えることで、オブジェクトが含まれている画像の傾向というのをコンピュータに覚えさせていきます。 学習の流れを簡単にまとめると以下の通りです
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