python+opencvで画像処理の勉強7 領域処理 - Qiita
pythonとopencvを使って画像処理を勉強していきます。 今回はschikit-learnやschikit-imageなども使用します。 前回 python+opencvで画像処理の勉強6 2値画像処理 領域処理のための特徴量 領域のテクスチャ 繰り返しの輝度パターンをテクスチャと呼びます。 コンピュータがテクスチャを扱うためにはその特徴量を数値化する必要があります。 2次元フーリエ変換による周波数特徴量 2次元フーリエ変換の結果$F(u,v)$を用いて、パワースペクトル$p(u,v)$、その極座標$p(r,\theta)$を求めます。 さらに、幅$\Delta\theta$を持つ角度\thetaの扇状領域$p(\theta)$と、幅$\Delta r$を持つ半径$r$の同心円状領域$p(r)$を、以下の式により求めます。 p(\theta)=\sum_{\theta'=\theta
OpenCVのカメラ読み込みを高速化し、遅延時間も短くする - Qiita
この記事について Raspberry PiにUSBカメラを接続してOpenCVで読み込むと、速度(FPS)が非常に遅いことがあります。また、PiCameraを使っても、解像度が高いと速度が出ないことがあります。 これを高速化します。対策は、単に圧縮フォーマットを指定するだけです。 速度が必要な場合は、非圧縮フォーマットじゃなくて、H264フォーマットなどを指定しましょう cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('H', '2', '6', '4')); [追記(2020/7/15)] 最近のOpenCV or Raspbianだと、H264フォーマットが指定できなくなってるっぽい ?? H264非サポートなWebカメラの場合には、MJPGが使える可能性があります。だけど、MJPGだとCPUパワーを結構使います CAP_PROP
Recognizing digits with OpenCV and Python - PyImageSearch
Today’s tutorial is inspired by a post I saw a few weeks back on /r/computervision asking how to recognize digits in an image containing a thermostat identical to the one at the top of this post. As Reddit users were quick to point out, utilizing computer vision to recognize digits on a thermostat tends to overcomplicate the problem — a simple data logging thermometer would give much more reliable
ラズパイ４でデジタル時計の「秒」を画像解析する（Python+OpenCV） | KatsEye
「秒」の画像解析状況 先回の投稿「ラズパイ４で数字を画像認識する(OPEN CV ﾃﾝﾌﾟﾚｰﾄﾏｯﾁﾝｸﾞ) 」と考え方は同じです。OpenCVのテンプレートマッチング機能を利用して、デジタル目覚し時計の「秒」部を文字列変換するプログラムを作成してみました。 文字列変換状況の動画を掲載します。 結果の動画内容は良好と思っています。２文字しか変換していないこともありますが、「秒」の変化に追従しています。 但し、デジタル時計はもともと薄暗い背景に黒い文字なので、２値化の閾値設定や照明の当て方に少し工夫が必要でした。普通の卓上照明を使いましたが、照らし方によって影が入るなど、単純に明るくすれば良い訳ではないことを理解しました。また、エクセルシートの数字と異なり文字間隔や外枠との隙間が小さいので、検索領域設定や一部の外枠を消去するなどの処理を変更しました。約１時間程度の試行錯誤を経て、動画の様な
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
