THETA で OpenCV を使って色検知してみた - Qiita
Maker Faire Tokyo 2019 に THETA プラグインのネタで参加 こんにちは｡リコーの@ueue です｡ 8 月 3(土)4(日)に東京ビッグサイトで行われた Maker Faire Tokyo(MFT)に THETA プラグインネタで参加しました｡ 僕は､｢だるまさんがころんだ｣というネタを持ち込みました｡ この記事では｢だるまさんがころんだ｣の中身について説明します｡ メインは OpenCV による特定の色の動き検知になります｡ ちなみに他に MFT に持ち込んだネタは以下に詳細な記事があります｡ THETA プラグイン ×M5BALA Part2：ライントレースする THETA でインスタントカメラ THETA V､THETA Z1 は OS に Android を採用していて、本体内部で Android アプリを動かすことができます。 THETA 本体にインスト
OpenCV + Node.js で画像からぬりえ用の線画をつくる - ほんじゃらねっと
画像処理で遊びたいな、と思い立ったので、 以前PythonとOpenCVで作成した画像線画化スクリプトを Node.jsで作成しなおしてみました。 blog.honjala.net OpenCVはPythonと使うのがやはり一番使いやすいのですが、 Javascript用APIも提供されているので、 Webページ上のJavascriptやNode.jsからでも利用することができます。 docs.opencv.org しかし試してみるとNode.jsから生でOpenCV.jsを使うのはcanvasを利用することを 前提にしていたりしてなかなか手強く、うまくいかなかったので、 「opencv4nodejs」というライブラリを使うことにしました。 www.npmjs.com こちらはOpenCVの関数をNode.jsからいい感じで使えるようにしてくれていて、 Pythonで書いた処理をNode.
受け入れテストの自動化 ～ OpenCVの「眼」で捉え、Pythonの「脳」が思考し、Appiumの「指」で動かす - Speaker Deck
2017/02/03 JaSST’17 Tokyo
DeepLearningで上司を認識して画面を隠す - Qiita
背景 仕事をしているとき、業務に関係ない情報を閲覧していることって誰でもありますよね？ そんなときに背後にボスが忍び寄っていると気まずい思いをします。もちろん急いで画面を切り替えれば良いのですが、そういう動作は逆に怪しまれることになりますし、集中しているときは気がつかないこともあります。そこで怪しまれずに画面を切り替えるために、ボスが近づいてきたことを自動的に認識して画面を隠すシステムを作ってみました。 具体的にはKerasを用いてボスの顔を機械学習し、カメラを用いて近づいてきたことを認識して画面を切り替えています。 ミッション ミッションはボスが近づいてきたら自動的に画面を切り替えることです。 状況は以下のような感じです。 ボスの席から私の席まではだいたい6,7mくらいです。ボスが席をたってから、4,5秒で私の席に到達します。したがって、この間に画面を隠す必要があるわけです。時間的余裕は
IkaLogの裏側～「スプラトゥーン」のリアルタイム画像解析はどのように行われているのか 記事一覧 | gihyo.jp
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Heroku + OpenCVで簡易顔検出API - すぎゃーんメモ
Docker Image of Python with OpenCV 3.0 for Heroku - すぎゃーんメモ の続き的なかんじで。 OpenCVでよく使われるObject Detection機能で、画像から顔を検出するAPIを作ってみた。 Heroku app https://face-detector.herokuapp.com/ Github repository https://github.com/sugyan/face-detector 顔検出 基礎 一番簡単なオブジェクト検出の手法が、Haar-like特徴に基づくカスケード型分類器(Haar Feature-based Cascade Classifiers)というのを用いるやつ。 OpenCV: Face Detection using Haar Cascades OpenCVには顔や目などに関して学習済みのデータ
サイゼリヤの間違い探しが難しすぎたので大人の力で解決した
こんにちは。河本です。 僕はサイゼリヤに行くとまずキッズメニューの間違い探しを解くんですが、 今回は難しすぎたので、大人の力（＝画像処理）で解決することにしました。 2014年9月版。みんなもやってみよう！ （以下、間違い探しの答えが出てきます。見たくない人は↑の画像で頑張ってから読もう。） やり方 いろいろ書いてますが、左面と右面の違う部分を色の差分から見つけてるだけです。 紙の歪みを吸収するために、少しややこしいことをしてます。 (1) 間違い探しページの写真を撮る ↑の写真です。普通にiPhoneで撮りました。 (2) ページ領域を抽出する 画像からページの部分を見つける必要があります。 今回は面倒なので、左側は手作業で指定しました。 角を手作業でタグ付けして・・・ こっちは手作業。 射影変換で台形補正します。OpenCVならWarpPerspectiveです。 台形補正しても、紙が
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