OpenCV 2.3.1 for Android がいい感じ - GeekleBoard
OpenCV 2.3.1 for Androidで大幅に更新があってかなり使いやすくなったので、だれとなく知ってもらいたくて記事うp 2.3.1になってJava APIが整い、サンプルコードも更新されて、だいぶすっきりしています。 （2.2のサンプルコードは死ぬほどめんどくさいことになってて、正直ひどかった） これまではNDKで画処理できる程度で Java-C間をやりとりするのがめんどくさかったり 処理結果をCからJavaへ渡したはいいけど、UIに渡すのにどうすりゃいいの てな感じでしたがそこらへんがOpenCV2.3.1 for Androidですっきりと解決されています。 OpenCV for Android公式ページ http://opencv.willowgarage.com/wiki/Android http://opencv.willowgarage.com/wiki/Andr
Visual Wordsを用いた類似画像検索 - 人工知能に関する断創録
類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3） 3日で作る高速特定物体認識システム（2009/10/18） に続くOpenCVプロジェクト第三弾です。今回は、上の二つをふまえてカラーヒストグラムではなく、局所特徴量（SIFTやSURF）を用いた類似画像検索を試してみます。局所特徴量はグレースケール画像から抽出するため、カラーヒストグラムと違って色は見ていません。画像の模様（テクスチャ）で類似性を判定します。 実験環境は、Windows 7、MinGW C++コンパイラ、OpenCV2.0、Python 2.5です。EclipseでMinGWを使う方法はEclipseでOpenCV（2009/10/16）を参照してください。Visual C++にはないディレクトリスキャン関数を一部使っているのでVisual C++を使う場合は、少しだけ修正が必要です。 Bag-of-Visual Wor
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MNISTをSURFを使ったbag of keypointsで - デー
とにかく早く動かす欲で半分くらい想像でやってしまったので、誤りがあれば指摘などなど。 SURFとは！ SURFは回転とスケールに不変な特徴点検出アルゴリズムで、keypoints(点の位置とスケール)とdescriptor(正規化された勾配のヒストグラム)を得ることができる。 このdescriptorsを画像の局所的な(画像パッチの)特徴ベクトルと考えると、画像に含まれるSURF Descriptorの集合を(十分大きければ)画像のidentificationとすることができる。 大まかな内容 MNISTの学習データからSURF Descriptorを抽出する ベクトル量子化のためのコードブックを作成する 抽出したSURF Descriptorをk個にクラスタリングする 各クラスの重心をコードベクトルとし、クラスをvisual-wordという単語の単位にする 画像をグローバルな単語の集合と
Cold Water » OpenCV を用いた主成分分析（PCA）
ここでは PCA を OpenCV の関数を用いて行うことについてのみ説明します．PCA とは何かなどについては他のサイトや書籍を参考にされて下さい． OpenCV には PCA を行うために次の３つの関数が用意されています． cvCalcPCA(const CvArr* data, CvArr* avg, CvArr* eigenvalues, CvArr* eigenvectors, int flags); １つ目の関数（cvCalcPCA）は，ベクトル集合の主成分分析を行う関数．この関数は，観測されるデータベクトル集合を ，主成分分析によって部分空間へ投影されるベクトルを としたときの連続写像 を求めます． cvProjectPCA(const CvArr* data, CvArr* avg, CvArr* eigenvalues, CvArr* project); ２つ目の関数
Momma's Wiki: OpenCV - インテルがオープンソース化している画像処理ライブラリ 基本的なフィルタ処理...
インテルがオープンソース化している画像処理ライブラリ． 基本的なフィルタ処理は勿論のこと、オープンソース化した恩恵としてSnakesやら顔の認識やらオプティカルフローやらステレオマッチングやら様々な機能が追加されている。 画像を扱うにあたり、車輪の再発明を避けるためにも外部ライブラリの積極利用は必須となる。 ※サンプルソースは記載時のバージョンでのみ動作確認の行なっているため、現バージョンでは動かない可能性もあります。その際はコメントにその旨記入して下さい。
主成分分析 - OpenCV@Chihara-Lab.
主成分分析と画像処理 † 主成分分析は多変量のデータ解析に用いられる手法の一つです。 画像処理では，適当な閾値処理等により得られた 直線領域から直線を抽出するのに用いられたりします。 下図は緑色の直線領域が閾値処理により得られたときに、 直線領域の表す直線の傾きを1次元の最小二乗法(左)と主成分分析(右) の二種類の方法を用いて、計算したものです。 主成分分析で得られた直線(右)は正しく直線領域の傾きを表しているのに対し， 1次元の最小二乗法で得られた直線は(左)は明らかに誤っています。 これは両者の誤差のとり方の違いに由来します。 1次元の最小二乗法では，x軸の値は必ず真値であり，y軸の値にのみ誤差が乗ると仮定されます。したがって，1次元の最小二乗法ではy軸方向の誤差が少なくなるように軸が算出されます。 それに対し，主成分分析ではx,y両軸方向に誤差が乗ると仮定され， x,y軸方向の誤差
OpenCV 画像、写真認識、検出、メモ帳 - PGのWiki
PGのWiki 雑多なメモ集 トップページページ一覧メンバー編集 OpenCV 画像、写真認識、検出、メモ帳 最終更新： hama1010 2008年02月28日(木) 16:40:41履歴 Tweet OpenCV 画像 認識 写真 検出 ロゴ ロゴからポジティブサンプル作成 参考サイト 九大 OpenCVでのロゴ認識詳しい解説 http://lab.cntl.kyutech.ac.jp/~kobalab/nishida/ope... blog 画像認識実験結果 http://ugd555.blog1.fc2.com/blog-category-30.html 解説pdfファイル英語 http://lab.cntl.kyutech.ac.jp/~kobalab/nishida/ope... OpenCV全般の解説 http://chihara.naist.jp/people/2004/k
画像の2値化処理 - OpenCV@Chihara-Lab.
2値化画像 † 濃淡がなく，白と黒しかない図形・画像は，画素の値が0，1の2つの値しかとらないので，2値画像(binary image)と呼ばれる． ↑ 閾値処理 † 画像の特徴を解析する前処理として，画像から対象物を切り出し，図形と背景を分離するために2値化処理を用いることが多い．2値化は，閾値処理により行われる． ↑ //--------------------------------------------------------------------- //概要 :二値画像処理 //File Name :binarization.cpp //Library :OpenCV for MS-Windows 1.0 //Auther :Bingxin Niu //Data :Feb 07, 2007; 18:30 //----------------------------------
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
Momma's Wiki: OpenCV/2次元フーリエ変換 - cvDFTを使った2次元フーリエ。簡単に出来るかと思ったら死ぬほど面倒だっ...
cvDFTの定義 void cvDFT( const CvArr* src, CvArr* dst, int flags, int nonzero_rows=0 ); src 元の画像、実数か複素数。縦横は偶数であること。 dst 出力。srcと同じ形式にする。 flags 動作のフラグ CV_DXT_FORWARD 1Dか2Dの順変換。出力は生の値(正規化されない) CV_DXT_INVERSE 逆変換 CV_DXT_SCALE 順変換。出力を行列の総数で割る。 CV_DXT_INV_SCALE 上の逆変換版 CV_DXT_ROWS 行ごとに独立して変換。3D以上をやりたい場合に使える(らしい) nonzero_rows 行の指定。指定しないか0なら全行変換。 元画像の注意点 実数のみの場合は1channelとなるのだが、出力が下記のように変態的な並びになる。 Re Y0,0 Re Y0
OpenCVでDCT，IDCTをするプログラム - k.kinukawaの日記
なんのことはない，ただDCTしてIDCTしなおすだけのプログラムです． ネットでOpenCVのcvDCT()のサンプルが見付からなかったので，ここで公開します． あくまで参考程度に． #include <cxcore.h> #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> int main(int argc, char ** argv) { const char* filename = argc >=2 ? argv[1] : "lena.jpg"; IplImage * image; IplImage * invImage; CvMat *dct,*idct; int x,y; //gray scaleで画像読み込み image = cvLoadImage( filename, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE
アニメ顔の検出とキャラクターの分類 - デー
時間がないくせにアレコレしていて、もうなにをしたかったのかしているのかわけ分からなくなってきたけど、まだ大きな目線で見ると方向性は間違ってないと思う。最近は画像から矩形を超高速に切り抜きまくるためのツールを作っていて、その用途が検出器を作るための良質のサンプルデータ集めの効率化で、作りながら、そういえば顔判定はよく見るけど、アニメ顔判定は見ないなーと思っていたところに『http://techon.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20080325/149419/:title=』というニュースを見て、これはまずい先を越されてしまう、コンテンツベースのサイト分類器を作ってニートになるのは俺だ！ と思って、いますぐアニメ画像の判定をしてみようと思い始めた。 考えた判定の方法は、 アニメ顔検出 顔の位置から他の部位の座標を大体求める 髪の色と服の模様（ヒストグラムを使う）でキ
OpenCV
作成者: 怡土順一, 最終変更者: 小枝正直, 最終変更リビジョン: 481, 最終変更日時: 2009-08-13 20:02:03 +0900 (木, 13 8月 2009) CXCORE サンプルコード 基本構造体（Basic Structures） 配列操作（Operations on Arrays） 初期化（Initialization） コピーと充填（Copying and Filling） 変形と置換（Transforms and Permutations) 線形代数（Linear Algebra） 離散変換（Discrete Transforms） 動的構造体（Dynamic Structures） 木（Trees） 描画関数（Drawing Functions） 曲線と形状（Curves and Shapes） テキスト（Text） データ永続性と実行時型情報（Data
気ままにPLAYSTATION 画像処理 メモの墓場
iplGetPixelを使わずに、画素データの引き出し、 さらにいじることに成功。。 IplImage構造体の、imageDataの配列をいじるといろいろできる。。 ここではあとwidthStepも使う。 imageDataとは、画像の画素の一次元配列のこと、、、 widthStepとは、画像の横の画素数のことだろうと思う、、 どういうことかというと、画像は一次元配列なので、それの折り返し地点みたいなやつのこと、 たとえば、600×400の画像で座標が（120，40）の画素の情報がほしいときは、 画素の一次元配列の場所は、40*widthStep+120*nCannels。 メモリを確保した（mallocで）配列A[x][y]を用意し、 ほしい画素の座標（x，ｙ）で、 A[x][y]=src->imageData[y*src->witdhStep+x*src->nCannels+B]; と
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OpenCV/cvBlobsLib - Yoshimura@NAIST's Wiki
工学ナビの中の人の研究と周辺 突然ですが
https://www.cqpub.co.jp/hanbai/books/30/30081/web/srchtml/hough.c.html