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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
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
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
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
FrontPage - OpenCV@Chihara-Lab.
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
OpenCV@Chihara-Lab.
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
【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
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https://www.cqpub.co.jp/hanbai/books/30/30081/web/srchtml/hough.c.html
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://limu.is.kyushu-u.ac.jp/~yosimoto/work/opencv-howto/opencv-sample-pixel-op.html
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/