【OpenCV】輪郭処理（cvFindContours）を使ったラベリング処理 画像処理ソリューション
メインページ ＞ OpenCV OpenCVには標準的にはcvLabelingのようなラベリングの関数は無いので、 ●ラベリングクラス（大阪大学の井村先生によるもの） ●Blob extraction library を使いましょう！というのが一般的になってきているように思いますが、最初のラベリングクラスでは、画像の幅の画素数が４の倍数で無い場合、うまく動作してくれなかった気がするし、Blob extraction library は英語なので良く分からないし・・・ ということで、OpenCVに標準的にある輪郭処理の関数【cvFindContours】を使ってラベリングの処理ができないか？調べてみました。 結果、OpenCVの関数だけで、こんな感じ↓まで出来ました。
Visual Wordsを用いた類似画像検索 - 人工知能に関する断創録
類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3） 3日で作る高速特定物体認識システム（2009/10/18） に続くOpenCVプロジェクト第三弾です。今回は、上の二つをふまえてカラーヒストグラムではなく、局所特徴量（SIFTやSURF）を用いた類似画像検索を試してみます。局所特徴量はグレースケール画像から抽出するため、カラーヒストグラムと違って色は見ていません。画像の模様（テクスチャ）で類似性を判定します。 実験環境は、Windows 7、MinGW C++コンパイラ、OpenCV2.0、Python 2.5です。EclipseでMinGWを使う方法はEclipseでOpenCV（2009/10/16）を参照してください。Visual C++にはないディレクトリスキャン関数を一部使っているのでVisual C++を使う場合は、少しだけ修正が必要です。 Bag-of-Visual Wor
OpenCV 2.0のオブジェクト検出の学習にはMLLのAdaBoostが使用される模様 - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
以前のエントリーで、OpenCVに実装されているオブジェクト検出（cvHaarDetectObjects）の学習には独自に実装したAdaBoostが使われていて、OpenCVに実装されているCvBoostは使っていないという話を書いたけど、どうもOpenCV 2.0からMachine Learning Libraryに実装されているAdaBoost（おそらくCvBoost）を使用することになったらしい。 以下、開発者向けMLに流れていた内容の抜粋 * updated haartraining application, now called "traincascade", that uses Boosting implementation from MLL and can be potentially adapted for use with arbitrary features; なんか、
コンピュータビジョン特論
コンピュータビジョン特論(Advanced Computer Vision)月曜2時限 担当教員 呉海元 教授・加藤丈和 講師 授業の概要 コンピュータを用いて、入力された画像を扱うための、基礎知識を修得する。まず、画像の特徴抽出と記述 の手法を学ぶ。次に，カメラを用いた3次元計測や認識の基礎を学び、それぞれの原理と手法の有効性や制約をコンピュータビジョンなどの関連分野での最新動向と共に紹介する。 授業の位置づけ コンピュータビジョンにおける画像処理や理解の技術について、基礎理論と最近の研究動向を学ぶ。 ガイダンス・画像処理、認識、理解研究の歴史と現状（加藤） デジタル画像の扱い・OpenCVの使い方（加藤） OpenCVの入手方法、インストール方法、リファレンス 画像特徴（点、直線、領域）の検出と識別−1 画像特徴（点、直線、領域）の検出と識別−2 画像特徴（点、直線、領域）の検出と識別
libdecodeqr - Trac
libdecodeqr What's this? "libdecodeqr" is a C/C++ library for decoding QR code based on JIS X 0510 and ISO/IEC18004. This library is able to decode various image formats whether it's taken from a file, webcam, scanner, or any other image formats available. Features Support various image formats and input devices. Support multi platforms. Hi-Speed decoding. Completely Free. Requirements g++ / VC++6
yoshimasa niwa - iPhoneでOpenCVを使う方法
OpenCVはIntelが開発したコンピュータビジョンのライブラリで、例えば顔検出などを簡単に行うことができます。 覚え書きとして、OpenCVをiOS SDKをつかってiPhone上やiPadで使う方法を、ビルドスクリプトとデモアプリケーションつきでメモしておきます。 これらのサムネイルはデモアプリケーションのスクリーンショットです。 最新のOpenCVとiOS SDKに対応 プロジェクトをOpenCV 2.2.0、iOS SDK 4.3、Xcode4に対応しました (2011/4/17更新)。 ひとまず使ってみる すべてのソースコードとリソースはgithubのレポジトリに公開されています。 簡単に使えるように、事前にコンパイルしたOpenCVのライブラリとヘッダファイルを入れてあります。 すでにgitがあるなら、githubからレポジトリをcloneしてください。ない場合は、githu
OpenGL de プログラミング
OpenGL de プログラミング トップページページ一覧メンバー編集 メニュー 最終更新： mikk_ni3_92 2010年06月26日(土) 16:18:39履歴 Tweet ＜はじめに＞ 学習のためにつくった、(主に)OpenGLについてのまとめです。 引用、参考は 引用、参考ページ 参考図書など※ ※こんな感じにたくさん並べてます ＜準備編＞ 準備編01(glutのインストール) 準備編02(glext.h) 準備編03(glewの導入) 準備編04(OpenGL3.0以降のARB_compatibility拡張) 準備編05(freeglutを使う) ＜基本編＞ 基本編(ウィンドウ作成、線の描画) 基本編02(マウス、キーイベント) 基本編03(3Dプログラミング,視野の設定など) 基本編04(アニメーション) 基本編05(光、材質の設定) 基本編06(テクスチャ) 基本編07
Momma's Wiki: OpenCV - インテルがオープンソース化している画像処理ライブラリ 基本的なフィルタ処理...
インテルがオープンソース化している画像処理ライブラリ． 基本的なフィルタ処理は勿論のこと、オープンソース化した恩恵としてSnakesやら顔の認識やらオプティカルフローやらステレオマッチングやら様々な機能が追加されている。 画像を扱うにあたり、車輪の再発明を避けるためにも外部ライブラリの積極利用は必須となる。 ※サンプルソースは記載時のバージョンでのみ動作確認の行なっているため、現バージョンでは動かない可能性もあります。その際はコメントにその旨記入して下さい。
OpenCV - PukiWiki
2008-09-28 YukiWiki 2008-08-19 Profile MenuBar 2008-08-06 Mac関係 Linux関係 2008-07-09 InterWiki 2008-06-24 FrontPage OpenCV 2008-06-02 データ解析環境R qt Vine Linux-2.6にOpenCVをいれたい。 † 古すぎてエラーを吐きまくる。我慢して粘る。 まずpkgconfigが入っていないのでインストール。とりあえずpkgconfig-0.15.0をいれる。 ./bashrcに以下を加えて環境変数を設定。 export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig glib-2.0系がないのでインストール。ちなみにデフォルトでは，Glib-1.2.10。ここを参照して2.0.7
IPLのインストール - OpenCV@Chihara-Lab.
IPL † OpenCVはIPL(Intel Image Procesing Library)をベースにコーディングされています．OpenCVをインストールするだけでもコンピュータビジョンプログラミングは可能ですが，IPLをインストールすれば便利な関数が使えるようになります． ↑ IPLのインストール † IPLは既に公式公開が終了しています．現在では，ミラーサイトを探すしか入手方法はありません． http://www.cvmt.dk/~hn/Images/install/IPL/ に置いてあります．ipl25.exeをダウンロードしましょう．iplman.pdfはリファレンスマニュアルです． ダウンロードしたファイルを実行して，インストールします．
OpenCV - Shunsuke Yamamoto Wiki
ラベリング手法 † 画像処理において，ラベリングを使うことはよくある． ただ，OpenCVではラベリングに関する関数は定義されていません． そこで，奈良先端科学技術大学院大学の井村さんという方が作成されたLabeling.hを使います．(入手先) あと，これを参考にサンプルプログラムを作成されたmasayoshiさんのサイトを参考にします． プログラムでは，Labeling.hを呼出し， ラベリングを使う関数の中で以下のようにラベリングクラスを呼び出します． LabelingBS labeling; ここでは簡単のため，ラベリング変数はlabelingとしました． あとは，ラベリングを行う関数で，実行するだけです． IplImage *src; .... IplImage *dst = cvCreateIMage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_16
OpenCV.jp
Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)（訳） OpenCVユーザガイド（訳） Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:
opencv.jp - OpenCV-1.0 リファレンス マニュアル（日本語訳）-
最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 467, 最終変更日時: 2009-06-23 14:23:34 +0900 (火, 23 6月 2009) CXCORE リファレンス マニュアル 基本構造体（Basic Structures） 配列操作（Operations on Arrays） 初期化（Initialization） 要素へのアクセスと部分配列（Accessing Elements and sub-Arrays） コピーと充填（Copying and Filling） 変形と置換（Transforms and Permutations） 四則演算，論理演算，比較演算（Arithmetic, Logic and Comparison） 統計（Statistics） 線形代数（Linear Algebra） 数学関数（Math Functions） 乱数生成（Random
FrontPage - OpenCV@Chihara-Lab.
Link: 掲示板(27d) 適応的二値化処理(118d) Visual C++ 2008 Express Edition(297d) 射影変換(300d) RGBTRIPLE(361d) リンク(376d) GML C++ Camera Calibration Toolbox(553d) 高度なGUI(553d) 基本形(553d) 行列の出力(553d) Python(553d) カメラキャリブレーション(553d) PukiWiki/1.4/Manual/Plugin/L-N(553d) PukiWiki/1.4/Manual/Plugin/O-R(553d) ボールトラッキング(553d) SharperCV関数リファレンス(553d) 主成分分析(553d) カメラ利用の基本形(553d) マウス入力(553d) キャプチャ＆動画ファイル出力(553d) 画像の2値化処理(553
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