OpenCVがWebカメラであなたの顔を画像として取得するまでの仕組み
全体像 全体としてはこんな感じです。レンズを通して顔の像を作るところは光学の世界、センサ面に結像された像を読み取る電子の世界。そして、センサと PC の橋渡しを USB で行う通信の世界、受け取ったフレームを処理するソフトウエアの世界、という流れで説明していきます。 物理（光学）の世界～一眼とWebカメラ（とスマホ）の違い～ 一番大きな違いは設計思想そのものです。レンズとセンサの大きさ、撮影設定などの柔軟性などに現れています。 一眼レフ：でっかいレンズ × でっかいセンサ ＝ つよい Web カメラ：写ってればいいでしょレベル～産業用レベル スマホ：目的ごとに複数のカメラモジュールを用意したりソフトで後処理したり。ともかく小さく薄く。 光学の世界で大事なことを一つだけ（機種選択の基準として） ピント合わせ の方式はどうなっているか？ マニュアルフォーカス → 自分でリング回す：ピント合わせ
最近のポケモンはデザインが複雑になったのか？【Python】【OpenCV】 - Qiita
はじめに 先日、ポケモンたかさおじさんこと、生㌔Pのブログにて次のような記事が投稿された。 ポケモンらしさ-2_意見分析 マスコット感検証 https://pkmnheight.blogspot.com/2020/04/2.html ざっくり引用すると、以前バズってた以下の海外の分析画像を、転載したTweetがあった。 ポケモンのデザインはどんどん生物的じゃなくなって行ってて、色んな部位が丸みを帯びてただの可愛いマスコットキャラクターと化してるっていう海外の分析画像が凄い pic.twitter.com/qHHVaHzEue — Χ十 ◤カイジュー◢(⃔ *`꒳´ * )⃕↝♡ (@KaijuXO) June 13, 2019 このTweetに対して、ポケモンたかさおじさんが 猛撃 していたというものである。 ざっっっくり要約すると、各世代ごとに幼虫・昆虫ごとに部位をピックアップし、 そう
わかりやすい画像のdiffを求めて - Qiita
どうも。フロントエンドエンジニアの @Quramy です。 さて、前回、1日10万枚の画像を検証するためにやったことで書いているとおり、reg-suitという画像に特化した回帰テストツールをメンテしています。 画像回帰テストという文脈において、差分の可視化方法はとても重要なファクターです。なぜなら、画像(=スナップショット)に差分が発生したからといって、それすなわち棄却、というわけではなく、その差分の内容を判断して、意図せぬ変更であれば棄却、意図した変更であればexpectedを更新する必要があります。すなわち、ワークフローに目視による差分のレビューが発生するのです。 そこで、少しだけ異なる2枚の画像について差分を効果的に可視化する、というテーマに向き合ってみました。 主にC++とOpenCVでの実装ですが、これらの知識が無くとも読めるよう、コードやAPIへの言及を少なくして、中間画像で説
Bubble sheet multiple choice scanner and test grader using OMR, Python, and OpenCV - PyImageSearch
Getting Started Image Processing Tutorials by Adrian Rosebrock on October 3, 2016 Over the past few months I’ve gotten quite the number of requests landing in my inbox to build a bubble sheet/Scantron-like test reader using computer vision and image processing techniques. A dataset of filled-in bubble sheets is essential for this project. It allows for training a model to accurately recognize and
Self Driving RC Car
Objective Modify a RC car to handle three tasks: self-driving on the track, stop sign and traffic light detection, and front collision avoidance. System Design The system consists of three subsystems: input unit (camera, ultrasonic sensor), processing unit (computer) and RC car control unit. Input Unit A Raspberry Pi board (model B+), attached with a pi camera module and an HC-SR04 ultrasonic sens
Switching Eds: Face swapping with Python, dlib, and OpenCV - Matt's Ramblings
Switching Eds: Face swapping with Python, dlib, and OpenCV Created by Matthew Earl on July 28, 2015. Discuss on reddit! (??? points / ??? comments) Image credit Introduction In this post I’ll describe how I wrote a short (200 line) Python script to automatically replace facial features on an image of a face, with the facial features from a second image of a face. The process breaks down into four
Basic motion detection and tracking with Python and OpenCV - PyImageSearch
Tutorials by Adrian Rosebrock on May 25, 2015 That son of a bitch. I knew he took my last beer. These are words a man should never, ever have to say. But I muttered them to myself in an exasperated sigh of disgust as I closed the door to my refrigerator. You see, I had just spent over 12 hours writing content for the upcoming PyImageSearch Gurus course. My brain was fried, practically leaking out
Super Hexagon bot | Monty Makes
The only way to beat this game is to let a robot do it. Alright, alright it’s not the only way, people managed to finish this game without cheating. My project has been featured on Hackaday, yay! Project idea Anyway, that’s not the point. The point is that a bot for this game makes a really nice image processing project to start learning OpenCV: simple shapes but lots of human disturbing effects,
Find distance from camera to object using Python and OpenCV
A couple of days ago, Cameron, a PyImageSearch reader emailed in and asked about methods to find the distance from a camera to an object/marker in an image. He had spent some time researching, but hadn’t found an implementation. I knew exactly how Cameron felt. Years ago I was working on a small project to analyze the movement of a baseball as it left the pitcher’s hand and headed for home plate.
Building image search an engine using Python and OpenCV - PyImageSearch
Examples of Image Search Engines Image Search Engine Basics Tutorials by Adrian Rosebrock on December 1, 2014 Let’s face it. Trying to search for images based on text and tags sucks. Whether you are tagging and categorizing your personal images, searching for stock photos for your company website, or simply trying to find the right image for your next epic blog post, trying to use text and keyword
ご注文は機械学習ですか？ - kivantium活動日記
先日書いたOpenCVでアニメ顔検出をやってみた - kivantium活動日記の続編です。アニメ顔を検出するところまではうまくいったので、今度はキャラの分類をやってみようと思います。環境はUbuntu 14.10です。 ひと目で、尋常でない検出器だと見抜いたよ まずは分類に使う学習用データを用意します。投稿から半年以上経つのにまだランキング上位に残っている驚異の動画ご注文はうさぎですか？ 第1羽「ひと目で、尋常でないもふもふだと見抜いたよ」 アニメ/動画 - ニコニコ動画を使います。 動画のダウンロード Ubuntuならaptで入れられるnicovideo-dlというツールを使います。 sudo apt-get install nicovideo-dl nicovideo-dl www.nicovideo.jp/watch/1397552685その後avidemuxでOP部分だけの動画を
Detecting Barcodes in Images with Python and OpenCV - PyImageSearch
Image Processing Tutorials by Adrian Rosebrock on November 24, 2014 UPDATE: The introduction to this post may seen a little “out there”. For some context, I had just finished watching the South Park Black Friday episodes prior to writing this post so I definitely had some inspiration regarding zombie shoppers, Black Friday chaos, and Game of Thrones. Black Friday is coming. Hordes of angry shopper
サイゼリヤの間違い探しが難しすぎたので大人の力で解決した
こんにちは。河本です。 僕はサイゼリヤに行くとまずキッズメニューの間違い探しを解くんですが、 今回は難しすぎたので、大人の力（＝画像処理）で解決することにしました。 2014年9月版。みんなもやってみよう！ （以下、間違い探しの答えが出てきます。見たくない人は↑の画像で頑張ってから読もう。） やり方 いろいろ書いてますが、左面と右面の違う部分を色の差分から見つけてるだけです。 紙の歪みを吸収するために、少しややこしいことをしてます。 (1) 間違い探しページの写真を撮る ↑の写真です。普通にiPhoneで撮りました。 (2) ページ領域を抽出する 画像からページの部分を見つける必要があります。 今回は面倒なので、左側は手作業で指定しました。 角を手作業でタグ付けして・・・ こっちは手作業。 射影変換で台形補正します。OpenCVならWarpPerspectiveです。 台形補正しても、紙が
opencvで文字認識その１ Tesseractラッパ - whoopsidaisies's diary
OpenCV3.0系から文字認識モジュールが搭載されるようなので使ってみる．現状の3.0 alphaや3.0 betaでは，文字認識モジュールはメインレポジトリに組み込まれておらず開発用レポジトリのopencv_contribの方に入っているようで，opencv_contribと一緒にOpenCVをビルドする必要がある． OpenCVの文字認識モジュール OpenCVのドキュメントによると，以下の２種類の文字認識方法があるらしい． オープンソースのOCRライブラリtesseract-ocrを呼び出す方法 隠れマルコフモデルによる認識方法 今回は，1の方法について試してみる． 文字認識モジュールの準備 tesseract-ocrのダウンロード https://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/listからVC++からtesseract-ocr
Super fast color transfer between images - PyImageSearch
Course information: 84 total classes • 114+ hours of on-demand code walkthrough videos • Last updated: February 2024 ★★★★★ 4.84 (128 Ratings) • 16,000+ Students Enrolled I strongly believe that if you had the right teacher you could master computer vision and deep learning. Do you think learning computer vision and deep learning has to be time-consuming, overwhelming, and complicated? Or has to in
Python/OpenCVで顔検出を利用した肌色検出 | ぱろすけのメモ帳
序論画像から肌色領域を検出する必要は、様々な場面で生じます。たとえば指や腕などをうまく切り分けることができればジェスチャーの認識が容易になります。肌色領域検出によって画像から人を検出するタスクも難易度が下がるでしょう。肌色領域検出は水玉コラを自動生成に役立つなど、愉快なアプリケーションも多くあります。というわけで本記事では画像から肌色領域の検出をする手法を提案し、その実装を示し、実験により性能を検証します。修士論文書かなきゃなあと思いながらブログを書くと、構成が自然と論文風になってしまいますね。関連研究関連研究を述べます。Elgammal による肌色検出のチュートリアル [Encyclopedia of Biometrics, 2009] では、肌色領域の検出の方法について説明しています。そこでは、あらかじめ「こういう色が肌色です」と定義しておいて、それをもとに画像から肌色領域を検出すると
HaskellからFFIでOpenCVを使ってみよう
この記事は Haskell Advent Calendar 2013 の二日目のために慌てて書いたものです． FFIを使って，画像ライブラリOpenCVを使ってみましょう．OpenCVはBSDライセンスで公開されているフリーの画像処理ライブラリで，物体認識などの比較的高度な機能が実装されてます．今回はそのような高度な機能は使わず，画像の読み込みと書き出しと表示，さらに線を引いたり円を描いたりする初歩的な描画関数だけを使います． Haskellでは，Foreign Function Interface（FFI，外部関数インタフェース）を通じて，Haskell以外の言語とやりとりが出来ます．FFIには二つの方向があります． 他の言語が持つ機能をHaskellから利用するためのインタフェースを記述する． Haskellで書かれた関数を他の言語から利用する． 本記事では一番目について，とくにC/C
Announcing OpenCV for Processing | Ideas For Dozens
I’m proud to announce the release of OpenCV for Processing, a computer vision library for Processing based on OpenCV. You can download it here. The goal of the library is to make it incredibly easy to get started with computer vision, to make it easy to experiment with the most common computer vision tools, and to make the full power of OpenCV’s API available to more advanced users. OpenCV for Pro
Extracting images from scanned book pages
I work on a project which has placed a number of books online. Over the years we've improved server performance and worked on a fast, responsive viewer for scanned books to make our books as accessible as possible but it's still challenging to help visitors find something of interest out of hundreds of thousands of scanned pages. Trevor and I have discussed various ways to improve the situation an
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Creating a Pluto flyby using unaligned New Horizons images - Matt's Ramblings