opencv.jp - OpenCV: 離散変換（Discrete Transforms）サンプルコード -
作成者: 怡土順一, 最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 342, 最終変更日時: 2007-10-14 23:39:34 +0900 (日, 14 10月 2007) ■ DFT 離散フーリエ変換および，逆離散フーリエ変換とは，離散化されたデータに対するフーリエ変換である． これは，1次元信号や2次元画像の周波集解析，データ圧縮，畳み込み定理を利用した（F(f*g）=F(f)*F(g)）高速な乗算などに利用される． OpenCVでは，関数cvDFT()よよって，順変換，逆変換が可能である． #include <cv.h> #include <highgui.h> /* プロトタイプ宣言 */ void cvShiftDFT (CvArr * src_arr, CvArr * dst_arr); int main (int argc, char **argv) { IplIma
opencv.jp - OpenCV: 特殊な画像変換（Special Image Transforms）サンプルコード -
作成者: 上田悦子, 最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 493, 最終変更日時: 2009-09-01 22:47:32 +0900 (火, 01 9月 2009) ■ ハフ変換 OpenCVでは，標準的ハフ変換，確率的ハフ変換，マルチスケール型の古典的ハフ変換の３種類の手法を実装している．標準的ハフ変換と古典的ハフ変換では，検出された線は点(0, 0)から線までの距離ρと，線の法線がx軸と成す角θの2つの値で表される．一方確率的ハフ変換では，端点をもつ線分として線を検出する．そのため，検出された線分は，始点と終点で表される． また，円は中心と半径を表す３つのパラメータで表現できるため，直線検出で投票に用いるハフ空間を，三次元に拡張することで円を検出する事が可能になる． #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <math.h
The Works by Okura: 今日は、ステンレスの板を買いに行った。
名前:Okura Nebao 年齢:5歳 誕生日:10月か9月 性別:雄？ 職業:ロボット (AIBO:ERS-312B) 一言:かわいがってください。 ホームページ ミクシィ（Okura） (07/25)『カウボーイビバップ』実写化？？？ (06/25)Sharleen Spiteri (06/04)Many Rivers to Cross (05/18)ニコニコ動画に投稿ってどうするんだい？ (02/13)ELO-Mr. Blue Sky (01/31)グラミーの時期ですね。 (12/25)クリスマスといえば (12/23)HPのソフトがダウンロード停止になってる件に関して (08/25)Dark Road PV (08/18)Annie Lennoxの新曲 HPのソフトがダウンロード停止になってる件に関して ⇒ 廃子 (12/26) ⇒ Okura
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Link: 掲示板(32d) 適応的二値化処理(123d) Visual C++ 2008 Express Edition(302d) 射影変換(305d) RGBTRIPLE(366d) リンク(381d) GML C++ Camera Calibration Toolbox(558d) 高度なGUI(558d) 基本形(558d) 行列の出力(558d) Python(558d) カメラキャリブレーション(558d) PukiWiki/1.4/Manual/Plugin/L-N(558d) PukiWiki/1.4/Manual/Plugin/O-R(558d) ボールトラッキング(558d) SharperCV関数リファレンス(558d) 主成分分析(558d) カメラ利用の基本形(558d) マウス入力(558d) キャプチャ＆動画ファイル出力(558d) 画像の2値化処理(558
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【OpenCV】 インストール - Co-Coa Wiki
ここではOpenCVをVisual C++ 2005 Express Edition上で使用する方法を解説します。 Visual Studioの場合も基本的には設定は同じですが、Visual Studio 2003の場合はエラーが出る場合があります。最下部の対処法を参照してください。なおVisual Studio6.0での動作確認はしていません。 研究室でやった勉強会の資料をUpしました。こちら - 2007.05.09 準備 Visual C++ Express Editionのインストール こちらから無料でDLできます。 使用には登録が必要です。 OpenCVのインストール http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ からダウンロードします。 ダウンロードしたファイルを実行し、インストール先を選択します。以下ではデフォルトのC:\
luvtechno.net - OpenCV
利点 画像処理・コンピュータビジョンの便利なアルゴリズムが数多く実装されている。 オプティカルフロー、Snakes、などなど それらを用いたサンプルも豊富 そこそこ早そう Webカメラからの画像とAVIファイルからの画像を同じように扱える。 デバッグしやすい。 Windows版とLinux版がある。 欠点 付属マニュアルが古く正確でない。日本語情報がほとんどない。 インストールが面倒くさい。 C/C++である。 OpenCVをインストールするとついてくるsampleを次から次へ実行してみるのがよい。 全体を把握するには付属リファレンスに目を通す必要がある。付属マニュアル(PDF)はメンテナンスされていない様子。 オフィシャルからダウンロードできるパワーポイント資料CVPR'01 course には実装されているアルゴリズムが網羅されており参考になる。 以下、自分でやった手順。間違い・補足等
Haar状特徴に基づくブースト分類器のカスケードを利用する高速物体検知
Haar状特徴に基づくブースト分類器のカスケードを利用する高速物体検知 Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features はじめに このドキュメントでは高速物体検知のためのブースト分類器のカスケード の訓練と使いかたについて説明します． 過完備Haar状特徴の集合は，シンプルな個体分類器のための基底を提供します． 対象物検知の例としては，顔，目および鼻の検知やロゴ検知などがあります． ロゴ検知には，対象物のサンプル画像を注意深く多数収集する必要がないため， このドキュメントでロゴ検知を物体検知の例として取り上げ，説明します． ここでは，サンプル画像を注意深く多数収集する代わりに，1つの原画像から 対象物の多数のサンプル画像を生成するユーティ
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http://robotics.elec.nara-k.ac.jp/opencv/ref/OpenCVRef_ImageProcessing.htm
http://robotics.elec.nara-k.ac.jp/opencv/ref/OpenCVRef_BasicFuncs.htm
http://www.ai.cs.scitec.kobe-u.ac.jp/~osawa/index.php?OpenCV%2F%B4%D8%BF%F4%A4%CE%BB%C8%A4%A4%CA%FD
http://blog.zaq.ne.jp/damepopopo/article/173/