画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
【Windows】【Python】 OpenCVで魚眼レンズのカメラキャリブレーション - Qiita
【追記】 元投稿がPython2 & OpenCV2系？(Pythonにfisheyeモジュールもomnidirモジュールも無い)状態で古かったので、Python3およびOpenCV4系でカメラキャリブレーションのサンプルを書き直しました。 元の投稿は、通常のカメラキャリブレーションモジュールで魚眼レンズのキャリブレーションをトライした記録として残しておきます。 最近Pythonのコードの書きやすさに魅力を感じて、結構Pythonでサンプルプログラムとか書いてます。 で、表題の件。 この先仕事で魚眼とか超広角レンズを利用するかもしれないので、お試しサンプルを作ろうとしたら、 C++版OpenCVに存在する cv::fisheye系のI/FがPython版には無いらしい。。。 しかたなく、色々諦めきれなかったので、Pythonで通常のキャリブレーションの手番を踏んで、 魚眼レンズをキャリブレ
【コンピュータビジョン】ネコと学ぶエピポーラ幾何 - Qiita
はじめに ネコ、かわいいですね〜 この記事では、コンピュータビジョン分野で取り扱われる、多視点画像から３次元世界を復元する技術について、ネコと一緒に学んでいく記事です。 この分野は現在でも研究が進められている分野で難しい数式も出てきて時には辛くなりますが、その辛さがネコと一緒に学ぶことで中和されれば幸いです。 この記事は「実践コンピュータビジョン」の、第5章「5.1 エピポーラ幾何、5.2 カメラと3D構造を使った計算」に相当します。 多視点画像から３次元世界を復元したい 冒頭のネコの画像は２次元画像でした。では、このネコの３次元形状を復元するにはどうしたらよいでしょうか？ 正解は、カメラをネコに向けて移動しながら、複数の視点から撮影するです。 それぞれの視点でネコがどのように映るかをてがかりに、カメラの姿勢の変化と、そのカメラが撮影しているネコの幾何学な構造を逆計算します。 これは、St
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