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
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
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
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
第2回 OpenCVを使ってみよう | gihyo.jp
第1回では、画像認識の概要や基本原理、実例などを紹介しました。第2回の今回は、これから皆さんが画像認識のプログラムを組んでいく上で必要なOpenCVというツールについて紹介します。 OpenCVとは？ OpenCVは正式名称を"Intel Open Source Computer Vision Library"と言い、その名のとおりインテル社が開発したオープンソースのC/C++ライブラリ集で、コンピュータ・ビジョンに必要な各種機能がパッケージされています。 具体的には、だいたい以下の処理を行う関数群が用意されています。 線形代数や統計処理など、コンピュータビジョンに必要な各種数学関数 直線や曲線、テキストなど画像への描画関数 OpenCVで使用したデータを読み込み/保存するための関数 エッジ等の特徴抽出や画像の幾何変換、カラー処理等々の画像処理関数 物体追跡や動き推定などの動画像処理用関数
結局なんやねん！ OpenCVで物体検出 - createsamples.exe
なんとか自前でトレーニングしてテストできる環境になったので，忘れる前に書いておこう． ディレクトリの初期構造は以下の通り．各exeファイルはOpenCVのインストールディレクトリから取ってこよう（ひょっとするとビルドし直さないといけないかも？）． bg/ negative.txt classifier/ positive_samples/ pos_1.jpg pos_2.jpg ... pos_100.jpg negative_samples/ neg_1.jpg neg_2.jpg ... neg_100.jpg test/ lena.jpg test.txt vec/ xml/ createsamples.exe facedetect.exe haarconv.exe haartraining.exe performance.exe positive.txt OpenCVの顔検出プログ
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.
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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
太阳诚集团0638(中国)科技有限公司
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OpenCV関数リファレンス - けんちょの部屋
連絡! このページを完全に封鎖します。 以降は、下記のHPにアクセスしてください。 ブックマークをセットしてくださってるかた、お手数ですが新しいページへ変更お願いいたします。 file not found. (画像ですので、手入力でお願いします。)
OpenCV - Shunsuke Yamamoto Wiki
ラベリング手法 † 画像処理において，ラベリングを使うことはよくある． ただ，OpenCVではラベリングに関する関数は定義されていません． そこで，奈良先端科学技術大学院大学の井村さんという方が作成されたLabeling.hを使います．(入手先) あと，これを参考にサンプルプログラムを作成されたmasayoshiさんのサイトを参考にします． プログラムでは，Labeling.hを呼出し， ラベリングを使う関数の中で以下のようにラベリングクラスを呼び出します． LabelingBS labeling; ここでは簡単のため，ラベリング変数はlabelingとしました． あとは，ラベリングを行う関数で，実行するだけです． IplImage *src; .... IplImage *dst = cvCreateIMage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_16
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工学ナビの中の人の研究と周辺 突然ですが
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/