ECONで、１枚の写真から３Dモデルを推定する
1.はじめに 今回ご紹介するのは、１枚の写真から３Dモデルを推定するモデルの最新版である、ECONという技術です。 2.ECONとは？ 従来のモデル推定は、正面図と背面図を推定したものをそのまま使ってモデル推定していました。ECONでは、この２つを組み合わせて下記の３点を最適化することで完成度を上げています。 高周波数のサーフェスの詳細が法線マップと一致する不連続性を含む低周波数のサーフェスのバリエーションが SMPL-X サーフェスと一致する前後の2.5D曲面のシルエットは互いに首尾一貫している。 3.コード コードはGoogle Colabで動かす形にしてGithubに上げてありますので、それに沿って説明して行きます。自分で動かしてみたい方は、この「リンク」をクリックし表示されたノートブックの先頭にある「Open in Colab」ボタンをクリックすると動かせます。 まず、下記のコード
hirax.net::草間彌生デザインの「水玉模様のモジモジ君ウェア」で人体の表面形状を推定してみよう！
最新記事(inside out)へ | 年と月を指定して記事を読む（クリック!） / 2001/ 2002/ 2003/ 2004/ 2005/ 2006/ 2007/ 2008/ 2009/ 2010/ 2011/ 2012/ 2013/ 2014/ 2015/ 2016/ 2017/ 2018/ 2019/ 2020/ 2018年3月 を読む << 2018年4月 を読む >> 2018年5月 を読む 数ヶ月前に買ったつもりのZOZOスーツ、服に取り付けられたセンサ群とスマホの間でさまざまなデータが交換され、自分の体を知ることができるという「面白さ」に惹かれて…はや数ヶ月、「大幅な性能向上」したものが届くという連絡内容を見ると、、そこには「コレジャナイ感が、超大盛りラーメン店のようにテンコ盛りされた、草間彌生デザインの「水玉模様のモジモジ君ウェア」でした。マーカー付けた衣服を使って（
OpenCVの補助として使うscikit-image ~同時生起行列特徴量~ - drilldripper’s blog
OpenCV 画像処理の代表的なライブラリといえばOpenCVだと思います。C++やPythonなど複数の言語で使用することができるため、アプリケーションへ組み込む際に利用することも多いと思います。 OpenCVにはたくさんの関数が実装されていて非常に便利ですが、画像処理の範囲が広いため、網羅しきれていない機能が多々ありあます。私は特に画像特徴量を扱う機能が心もとないと感じています。 scikit-image scikit-imageはPythonの画像処理ライブラリです。このライブラリはSciPyというPythonの科学ライブラリから派生したものです。同じ経緯で作られたscikit-learnは機械学習ライブラリとして広く使われています。 scikit-imageはその出自から、特徴量や認識に関するアルゴリズムに強いという特徴があります。 Python版のOpenCVとscikit-im
Average Face : OpenCV ( C++ / Python ) Tutorial | LearnOpenCV #
In this tutorial we will learn how to create an average face using OpenCV ( C++ / Python ). Most people would agree that the woman in Figure 1 is pretty. Can you guess her ethnicity ? Why is her skin flawless ? Well, she is not real. She is not completely virtual either. Her face is the average face of all female employees who worked at my company, Sight Commerce Inc., around 2011. It is difficult
dlibを用いたselective search - kivantium活動日記
ディープラーニングを使ったイメージの切り抜きで紹介されていたselective searchをやってみました。 selective searchは画像中の似たような領域を一つの物体として認識して、物体の候補を提案するアルゴリズムです。 良さそうなスライドを見つけたので紹介しておきます。 KantoCV/Selective Search for Object Recoginition from belltailjp www.slideshare.net Selective SearchのPython実装にはdlibの他にも belltailjp/selective_search_py · GitHub AlpacaDB/selectivesearch · GitHub があるようです。これ以外にもあったら教えて欲しいです。 dlibのインストール 記事ではMatlab実装を使っていましたが、
Image indexing example — Yael
Image indexing example¶ Here we work out two simple image indexing engines use them to processe a tiny image dataset. The first is done in python and implements a description based on Fisher vectors, while the second is in Matlab and shows how to use an inverted file with binary signatures. We are going to work on the 100 first query images of the Holidays dataset, and their associated database ex
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
scikit-image: Image processing in Python — scikit-image
scikit-image is a collection of algorithms for image processing. It is available free of charge and free of restriction. We pride ourselves on high-quality, peer-reviewed code, written by an active community of volunteers. If you find this project useful, please cite: [BiBTeX] Stéfan van der Walt, Johannes L. Schönberger, Juan Nunez-Iglesias, François Boulogne, Joshua D. Warner, Neil Yager, Emmanu
機械学習ライブラリ SHOGUN入門 – Rest Term
The machine learning toolbox’s focus is on large scale kernel methods and especially on Support Vector Machines (SVM) * The SHOGUN Machine Learning Toolbox サイトのデザインどうにかしたらいいのにとか将軍ってなんだよとかいろいろあるかと思いますけども、プロダクトとしては素晴らしいという噂を聞くので今回このSHOGUNという機械学習ライブラリを試してみました。目的は一般物体認識における分類タスクでMultiple Kernel Learning(MKL)やLatent SVMの実装を試すことなのですが、まずはインストール方法と簡単な使い方を調べるところから始めます。 また、この記事の内容はQiitaにも投稿しています。 * 機械学習ライブラ
Bag-of-Featuresの実装 - なにメモ
Bag-of-Featuresが必要になったものの、OpenCVではPython用に実装されていないという悲しい現実が待ち受けていたので実装しました。(ちなみにコーディングスタイルはJavaです。) ベクトルの量子化にK-meansを使う一般的なものとGMMクラスタリングを使うものを作りました。GMMクラスタリングにはscikit-learnが必要です。 This is a class of Bag-of-Features for OpenCV これのサンプルコードは以下のとおりです。 Test for BagOfFeatures.py サンプルコードの実行結果は以下のとおりです。 The result of bofTest.py 多くのコードブックサイズでK-meansのほうが認識率が良かったので、GMMクラスタリングの収束条件などを変えると良くなるかもしれません。 Fisher Vec
【シリーズ】「python,OpenCVを用いたCVプログラミング」... | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 シリーズ、「python,OpenCVを用いたCVプログラミング」の第2回です。 前回は第１回ということで、まず導入として「今回の連載でなぜpython/OpenCVをとりあげることにしたか」についての背景説明を行いました。今回から数回を用いてpythonとopencvでコンピュータビジョンや科学技術計算一般のプログラムをつくるための環境を整えていきます。その中で、インストールしたopencv以外のモジュール（spyder,ipython,scipy/numpy,matlplotlib/pyQwtなど）の
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Compare similarity of images using OpenCV with Python