Python OpenCV AKAZEで文字検出したい話 - ほそぼそとやっていくブログ
最近はGoogle Cloud Vision APIとかいう便利なツールのおかげで個人の環境でOCRする必要はないのかなと思いつつ，AKAZEで文字認識に挑戦してみました． 今回はこちらのサンプル画像から サンプル画像 こちらの文字を見つけたいと思います． 文字画像 なんでこんなことをするかというと，たまにこんな風に線が被ってる画像があってCloud Vision APIではうまく文字を検出できないからです． あかんヤツ なので自分でこれを特定の文字であると認識できるようにテンプレートマッチングをしてみようかなと思い，AKAZEの利用に至りました． なんも考えずにとりあえずやってみる とりあえずテキトーにコードを書いてみた結果はこちら．左側に文字画像，右側に間取り図画像が表示されていて，対応する特徴量は線で結ばれます． 失敗 全くマッチングされていませんね． よくみてみると文字画像の方から
Raspberry Pi 深層学習でリアルタイム顔認識（Keras・Open CV） - Qiita
愛用のRaspberryPiが「赤りんご」と「青りんご」を見分けることができたので、同じ方法で「顔も見分けられるんじゃないだろうか？」と思い試してみました。 こんな感じ まずは「サミュエル・L・ジャクソン（のフィギュア）」から。確率90%以上で本人と判定させてみました。 続いて「ジョン・トラボルタ（のフィギュア）」。同じく確率90%以上で本人と判定させています。 顔の切り出しはOpenCVで行いました。 環境 パルプ・フィクション/ サミュエル・L・ジャクソン ジュールス・ウィンフィールド 13インチ トーキングフィギュア パルプ・フィクション/ ジョン・トラボルタ ビンセント・ベガ 13インチ トーキングフィギュア あとは前々回と同じです。 学習の流れ 学習方法はリンゴを見分けさせた方法と同じです。 Web上から画像をダウンロードし、OpenCVで顔を切り出す。 切り出した画像をNumP
CNNの前処理としてOpenCVでBINGを使ってみた - Qiita
概要 こんにちは、初の投稿となります。 最近Deep Learningへの注目が高まると同時に、 QiitaでもDeep Learning(CNN) に関する投稿が急激に増えています。 しかし、それらの多くはCaffeやChainerといったフレームワークの導入やサンプルを実行してみたものが多く、実際にどう使うのか？という投稿は少ないように見えます。 例えば、CNNを使うにしても愚直にSliding Windowでサーチを行うのは膨大な処理時間がかかってしまい実用的ではありません。 特にマシンビジョンの現場では複雑な形状のものを複数検出するといったことが多く、CNNを使う前に出来るだけ候補のオブジェクトを絞り込みたいという状況がよく発生します。これはR-CNN（Region Convolution Neural Network）と呼ばれています。 手法としてはいくつかありますが、今回はOp
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