「背景差分で物体検出をしてみた」の記事が面白くて、「複数の物体」でも 検出できるのか検証してみました。 ディープラーニングを使わずに、ラズパイで複数の「物体検出」を 実装しました。OpenCVを使っております。 pic.twitter.com/5DQjPO1sfH — shinmura0 (@shinmura0) 2019年5月24日 はじめに きっかけは、ラズパイで2つのディープラーニングモデルを動かしていたときのこと。 予想通り、速度は激遅で使いものになりませんでした。 そのため、OpenCVで物体検出できないか?と考え実装してみました。 本稿では、ディープラーニングを使わないOpenCVによる複数の物体検出を行ってみます。 OpenCVによる物体検出 まずは、背景写真を用意します。 そして、フィルターによる前処理を行います。
RaspberryPi3とOpenVINOでマルチモデル+マルチNCS2の顔検出+感情検出プログラム作成 (inspired by kodamapさん) OpenVINO-EmotionRecognition 1.はじめに 2019.03.05 マルチスティックによるブーストに正式対応しました。 NCS2 x2 で 30FPS オーバーです。 先週、ドバイのスタートアップ企業のエンジニアから、突然メールでプログラム作成の依頼を受けました。 OpenVINOで高速なエモーション検出を行いたい、ということのようです。 そのエンジニアは、 @kodamapさん の実装に感銘を受けた、とおっしゃっていました。 だったら、なんで kodamapさん じゃなくて私に依頼してきたんだろ? と、意味不明です。 kodamap さんの実装は正直すごいです。 顔検出系のロジックがFlaskで全網羅されていて、
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