OpenCVで顔認識→笑い男アイコン貼り付け - ぬいぐるみライフ？
Cで作ってみました．ソースはgithubにあります．エラー処理とか結構適当なのでうまく動かない場合があるかも． http://github.com/mickey24/laugh 実行するにはあらかじめOpenCVをインストールしておく必要があります． $ git clone git://github.com/mickey24/laugh.git $ cd laugh顔認識用分類器のカスケードのxmlファイルがOpenCVのインストールディレクトリにあるので，それをコピーしてローカルに置きます． $ cp /opt/local/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml .あとはmakeして実行するだけです．MakefileのOpenCVのinclude pathとlibrary pathは環境に合わせて書き換え
OpenCVとの戦い、取り込みの高速化＆＆複数カメラからの入力。 - さくさんの日記
id:nyaxtさんid:inajobさんありがとう！。 彼らからの情報提供で複数カメラ入力＆高速化ができました。 そもそもの罠 まず経緯からお話しすると。 OpenCVはそのままだと複数台カメラのキャプチャがうまくいかないらしい。様々なサイトを見て回ったんだけどどうもうまくいかないとの記事ばかりでうまく取れている形跡がない。 そして、OpenCVはキャプチャが重いとの定評もあるらしい。（これは噂） そこでid:inajobさんに以下の情報をいただきました。 内容としてはキャプチャだけDirectShowで行い、OpenCVで処理するというもの。 http://wikiwiki.jp/masayashi/?OpenCV%2FDirectShow%A4%C7%A5%AD%A5%E3%A5%D7%A5%C1%A5%E3%A4%B7%A4%BF%B2%E8%C1%FC%A4%F2%C9%BD%B
第1回 画像認識の基本を知ろう | gihyo.jp
この連載では、この表で言う画像認識技術を主に扱いますが、どの技術も非常に活発に研究されており、様々な分野で実用化されています。 画像認識・理解の基本原理 画像認識の基本原理 画像認識は、学習のフェーズと認識のフェーズの2つからなります。学習のフェーズでは、コンピュータに認識させたい対象画像を学習させる処理を行い、認識のフェーズではコンピュータに入力画像が学習した対象かどうかを判定させます。 図5 学習と認識の流れ 学習フェーズ 学習のフェーズでは、まず画像になんらかの処理を施して、ピクセルのデータ列から、より学習に適したデータ列（特徴量データ）へと変換を行います。 次に変換されたデータを、機械学習と呼ばれるアプローチを用いてコンピュータに学習させます。機械学習とは、その名の通り人間が行っているような学習の仕組みをコンピュータに持たせるための技術です。例えば人間は、初めて見る人の顔画像でも、
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