xiangzeのブックマーク - はてなブックマーク

denseposeでU.S.A. - whoopsidaisies's diary

youtu.be 完全に出遅れたけど、DensePose使ってみたのでメモ。 Facebook等が発表した、2次元画像から人体の3Dサーフェスモデルを推定しちゃうすごい手法。詳細とか使い方は下記のページあたりを参照。 shiropen.com github.com 環境 ubuntu 16.04 nvidia-docker導入済み（nvidia-dockerインストール、コンテナ等メモ - whoopsidaisies's diary）導入偉い人がdockerhubでイメージ公開してくれていたので活用。動画ファイルをffmpegとかで画像にばらしておいた。 # ubuntu 16.04の端末で nvidia-docker run -it -d --name densepose garyfeng/densepose docker exec -it densepose bash # コ

xiangze 2019/01/01

densepose

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OpenCV 3.4.1で背景差分 - whoopsidaisies's diary

背景差分画像の前景と背景を分離する手法。2013年にOpenCV 2.4.7での背景差分の記事を書いたが、2018年になったいまOpenCV 3.4.1で背景差分を行おうとしたら使えるアルゴリズムが増えていたのでまとめておく。アルゴリズム MOG, MOG2, GMG OpenCV 2.4.7でも使えた。以下のページに日本語でわかりやすい説明がある。背景差分 — OpenCV-Python Tutorials KNN K近傍方に基づく背景差分。前景の画素数が少ない場合は効率が良いらしい。 Efficient adaptive density estimation per image pixel for the task of background subtraction - ScienceDirect CNT 低スペックな計算機でもほかのアルゴリズムより高速に処理ができる。CNTとい

xiangze 2018/03/08

cv

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nvidia-dockerインストール、コンテナ等メモ - whoopsidaisies's diary

基本的に公式サイトの説明とかの通りにやるだけなんだけど自分用にメモ。ホストOS：ubuntu 16.04LTS dockerのインストール参考： Get Docker for Ubuntu - Docker # https通信で公開鍵ダウンロードするため apt-get update apt-get install curl ca-certificates # dockerレポジトリの公開鍵の登録 curl -fsSL https://yum.dockerproject.org/gpg | apt-key add - # add-apt-repositoryコマンドのインストール apt-get install software-properties-common # dockerレポジトリ追加 add-apt-repository "deb https://apt.dockerpro

xiangze 2017/01/28

docker

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OpenCVでDeepFlow - whoopsidaisies's diary

opencv_contribを見てたら，DeepFlowというオプティカルフローのアルゴリズムが実装されていたので勉強ついでに使ってみる． DeepFlow DeepFlowはコンピュータビジョンの分野では有名な国際学会ICCV2013でWeinzaepfelらによって発表されたアルゴリズムである． HAL - INRIA :: [hal-00873592, version 1] DeepFlow: Large displacement optical flow with deep matching DeepFlowではDeep Matchingという画像のマッチング手法（これも同論文内で提案されている）を用いてオプティカルフローを求めている．以下の画像にアルゴリズムの全体像がまとめられている． LEAR - DeepMatchingFlow パワーポイントの資料はこちら Deep Ma

xiangze 2014/09/08

OpenCV

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OpenCVで背景差分 - whoopsidaisies's diary

※追記：OpenCV 3.4.1版の記事は下記リンク。使えるアルゴリズムが増えている。 whoopsidaisies.hatena blog.com 以降はOpenCV 2.4.7のサンプル。背景差分固定カメラで移動物体の検出をするのに有効な手法．OpenCV2.4.7では混合正規分布(Mixture of Gaussian Distribution, MoG)によるアルゴリズム，Go dbehere，Matsukawa，Goldbergによるアルゴリズム（GMG)が用意されているので試してみる．サンプルコード BackgroundSubtractorMOGクラス，BackgroundSubtractorMOG2クラスおよびBackgroundSubtractorGMGクラスで背景差分の計算ができる．アルゴリズムによってパラメータ等が違うが，基本的な計算は共通の書き方で使用できる．以下