AndroidでもOpenCV - 麗ちゃんとママの実験ノート
自宅サーバHDD故障記事内、作り直したいものの1つ、OpenCVを使った画像加工アプリケーション。これを、Androidでも使いたくて試しました。 PerlでOpenCVのC/C++ライブラリを使うには、加工処理部分をPerl XSで実装しました。Androidでは、当然ですがJNI(NDK)を利用します。 まずはNDKのビルド環境。Windowsの場合、 １．素直にNDKをダウンロード＆ビルドする（要Cygwin） ２．Android全ソースをダウンロード＆makeする ２−１．Ubuntu on VMWare on Windows ２−２．Cygwin on Windows EclipseからAndroid本体のビルド環境を作るのは、Linuxじゃないと出来ないと思っていましたが、２−１の上にEclipseを入れて必要な設定をすると、Windowsでも出来そうな感じ。PCが重すぎて最後
京都フリー翻訳タスク
京都フリー翻訳タスク (KFTT) by Graham NEUBIG (苗字 at gmail.com) English 京都フリー翻訳タスク(KFTT)は、日英機械翻訳システムのための評価タスクです。タスクはフリー、簡単、再現性のある、進化型の機械翻訳タスクを目指して設立されました。 基本概念 データセット 入手・使用法 データ＋システム学習 データのみ アライメントデータ トラック(順位表) 参考文献 バージョン歴 基本概念 京都フリー翻訳タスクは４つの概念に基づいて設立しました。 具体的には「フリー」、「簡単」、「再現性」、「進化」というキーワードを重視しました。 フリーはオープンソースソフトと同じく、「無料」と「自由」の二つの意味があります。このタスクはデータを無料で配布しており、所属や期間に関わらず誰でも自由に参加でき、既存手法より高い精度を挙げた場合、公式ページに載ることができ
HMDつくりました〜ハード編 - ⊥=⊥
前々から作っていたHMDがとりあえず形になったので報告します。いきなりですが、これがその写真です。 ごてごてしてますね。 96.4g*1で、正面のカメラ二台で撮った映像をPCに送って、(加工した後)QVGAのディスプレイ二枚に表示できるといういかにもAR用な仕様です。当然左右のディスプレイは独立なので立体視出来ます。今のところ画像をそのまま転送する場合で10fpsというちょっと残念な速さです。*2 その他には三軸加速度センサと二軸磁気センサが付いているので、これとkinectの深度データを合わせると頭の位置と向きが確定できます。*3 この記事では主にハードウェアを技術的な面から書こうかと思います。 概要 図にもあるように電源はバスからとっていて*4、内部的にも各機能への信号の分配はUSBで行っています。ここは一見USB付きのマイコンを使って、マイコンが他の全ての面倒を見る方がシンプルに見え
【驚異的に格安で、高品質。しかも凄く速くてカンタン】 freelancer.comで、新興国への外注サービスを、個人で使ってみた：永井経営塾：オルタナティブ・ブログ
【驚異的に格安で、高品質。しかも凄く速くてカンタン】 freelancer.comで、新興国への外注サービスを、個人で使ってみた Tweet 出版準備中の新著で、写真のレタッチ(修正)を行う必要がありました。 かなり複雑な処理で、日本の知合いに確認したところ、「これはちょっと無理」と言われました。 レタッチ前の写真を何人かに見せたところ、「このままじゃ使えない」との意見が大多数。 「うーん、困ったなぁ。プロに発注すると数万円かかるなぁ」と思っていたところ、某宴会で大塚さんから、freelancer.comというサイトを紹介されました。 「インドとかに外注したら、2-3日間で数千円でやってくれますよ」 私は既にかなり酔っていましたが、酔っぱらった頭で冷静に「いかん、これは多分、すぐにサイト名を忘れるに違いない」と思い、パソコンにしっかりと「freelancer.com」とタイプしておきました
3/5にOpenCV祭りを開催しました - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
以前このブログでも書きましたが、僕は「コンピュータビジョン勉強会＠関東」という勉強会を主催しています。 普段は、「コンピュータビジョン最先端ガイド」という本を元に、輪講のような形式で勉強会を進めているのですが、今回は「OpenCV祭り」と題してOpenCVをテーマに番外編的な形で進めました。 お陰さまで普段の参加者は３０名弱なのですが、今回は８０名近くも集まり、懇親会も含め大いに盛り上がりました。また僕にとっても大変勉強になりました。 というわけで、各発表者の資料へのリンクや参加者のブログへのリンクなどをまとめておきます。下のうち、いくつかの資料は勉強会のGoogle Groupsに登録していないと見れない場合があります。また、その他の回の資料もGoogle Docsにまとめてます。こちらもGoogle Groupsに登録していないと見れません。 リリース動向＆Yahoo! Groups
anime.udp.jp
ここは、コンピュータでイラストやアニメのキャラクターを識別するプロジェクトのページです。 僕がひとり、趣味で行っています。 目標は、絵を描く人に関係なく、より一般化されたキャラクターというものについて正しく識別できるライブラリを開発し、画像の自動分類や検索に役立てることです。 更新履歴 AnimeFaceを最近の環境で動くようにしてGitHubに置きました(Perl拡張なし) (2016 2/18) Imager::AnimeFaceのビルドスクリプトを修正. Imager-AnimeFace-1.02 (2012 7/30) OpenCV用のアニメ顔分類器にLBPの検出器を追加 (2011 7/18) Ruby拡張ライブラリへのリンク追加 (2010 8/16) 関連リンクを追加,微妙に様々なコメントを修正 (2010 3/30) 昔作ったもの(OpenCV用のアニメ顔分類器,SC),関
KH Coder: 計量テキスト分析・テキストマイニングのためのフリーソフトウェア
概要と特長 KH Coderとは、計量テキスト分析またはテキストマイニングのための自由ソフトウェアです。 アンケートの自由記述・インタビュー記録・新聞記事など、さまざまなテキストの分析にお使いいただけます。 プログラミング不要、マウス操作で本格的な分析 安心の分析プロセス完全公開、研究利用も多数 New! 機能紹介（スクリーンショット） スクリーンショット集 ［旧ページ：言葉・文書・可視化・他］ KH Coder 3 正式版の新機能 New! 機能追加プラグイン「文錦®」シリーズ New! ダウンロードと使い方 KH Coder 3 正式版ダウンロード (Version 3.02) 使い方を知るためのチュートリアル ヘルプ 質問＆エラー報告用の掲示板 ※投稿にはGitHubへの登録が必要（無料）［旧掲示板］ よくある質問（FAQ） 開発者が語る公式セミナー & サポート：㈱SCREEN A
花しらべ-花の名前を花認識と花検索で調べるアプリ
花しらべは、散歩やハイキングなどで見かけた植物（花/葉/果実）の名前を画像認識や条件検索で簡単に調べることができるiOSアプリです（iPhone/iPadアプリ) 通勤・通学の途中の公園で見かけた花や、散歩やハイキングなどで野や山で見かけた花の名前が気になり、後で名前を調べようと思っても、なかなか探せなかったという経験はありませんか？花しらべは、そのようなときに、花の咲いているその場所で、花の名前を調べるためのアプリです。写真を撮り画像認識で花の名前を調べたり、花の大きさや花の色などの条件で検索して花の名前を調べることができます。アウトドアで見られる植物を多数収録しています。花の名前がわかるようになると植物に親しみやすくなり、散歩、ハイキング、トレッキング、旅行がより楽しくなります。 ・花認識/花検索はオフラインで実行していますのでSIMなし/電波の届きにく場所/海外でも使用することができ
mpaligner
mpaligner とは ある文字列とある文字列を最小単位でアライメントするオープンソースの プログラムです． 例えば，表記と読みのアライメントや遺伝子のアライメントが挙げられます． 図1のように表記と読みを最小単位でアライメントすることで， 単漢字辞書といった小さい単位の辞書を容易を構築できます． これは，未知語に対する読み付与などに使用されます． ライセンスは GNU GPL です．使用方法は圧縮ファイル内のREADMEを参照してください． mpaligner_0.9.tar.gz ： ダウンロード 更新履歴 2011/01/17: version 0.9 を公開 連絡先 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 情報処理学専攻 音情報処理学講座 博士前期課程 2年 久保 慶伍 (Keigo Kubo) E-mail : keigo-k[＠]is.naist.jp ← [＠
顔によるイラストの検索 v1 (20091229)
髪の色で検索 -> 画像クリックで似た感じのキャラクターを検索. キャラクターを絞りたい場合はより標準的な顔を選んでいく. viewer: 下のリンククリック -> 外部サービス(*1)でソース画像検索. 画像クリック -> 元の位置に戻す. *1: iqdb -> danbooru系サイト検索. sauce nao -> Pixiv作者等検索. TinEye -> WEB検索. データは自動的にクロールされた約10万枚の画像を使用しています. 例: 長門, ミク, 水銀燈, ホロ, 綾波, mio-chan, yui, konachan, kagamin, C.C., なのは, ニア, ハバネロたん, 西又画... 苦手 → 色が薄い, なんかごちゃっとしてる, 髪色抽出に失敗(オデコの肌色), キャラがマイナー,他いろいろ. 関連技術: アニメ顔検出, Bag-of-Features,
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