ソースコード他 Labeling.h (これだけで使えます) サンプル一式(tgz) Windows用サンプル一式(zip) 性能 下の画像(640x480)のラベリング10000回: 36秒66 CPU: PentiumM 1.8GHz, Memory: 1GB, OS: linux 2.6.11.7, コンパイラ: g++ -O3 動作環境 C++。 STL(Standard Template Library)が使えること。 g++ (GCC) 3.3.2 (linux) および Visual Studio .NET 2003 (windows) で 動作確認済みである。 解説 使用方法(PDF) 連絡先 バグ報告・要望は井村まで。

画像の複製 cvCloneImage()/cvCopy() IplImageをコピーするには， cvCloneImage() → 明示的なメモリ確保が不要 cvCopy() → 明示的なメモリ確保が必要 のどちらかを利用します. IplImage* cvCloneImage(const IplImage* src); src コピー元のIplImage． cvCloneImage() の場合，明示的なメモリ確保は不要. IplImage *img = cvLoadImage("lena.jpg", CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR); IplImage *clone = cvCloneImage(img); void cvCopy(const CvArr* src, CvArr* dst, const CvArr* mask=N

行列の乗算は cvmMul(), 行列の要素同士のかけ算は cvMul() なので注意. 線形問題または最小二乗法問題を解く 連立方程式を解く場合，''cvSolve()''を利用して解くこともできます. int cvSolve( const CvArr* A, const CvArr* B, CvArr* X, int method=CV_LU ); A 入力行列． B 線形システムの右辺． X 出力解． method 逆行列の解法． CV_LU - 最適なピボット選択によるガウスの消去法 CV_SVD - 特異値分解 CV_SVD_SYM - 対称正定値行列のための特異値分解． 連立方程式を解く #include<stdio.h> #include<cv.h> int main(int argc, char **argv) { // 行列の要素 float dataA[] = {1.0

Link: 掲示板(28d) 適応的二値化処理(119d) Visual C++ 2008 Express Edition(298d) 射影変換(301d) RGBTRIPLE(362d) リンク(377d) GML C++ Camera Calibration Toolbox(554d) 高度なGUI(554d) 基本形(554d) 行列の出力(554d) Python(554d) カメラキャリブレーション(554d) PukiWiki/1.4/Manual/Plugin/L-N(554d) PukiWiki/1.4/Manual/Plugin/O-R(554d) ボールトラッキング(554d) SharperCV関数リファレンス(554d) 主成分分析(554d) カメラ利用の基本形(554d) マウス入力(554d) キャプチャ＆動画ファイル出力(554d) 画像の2値化処理(554

2012年度講義映像配信（最終更新2012.07.16） をiTunesにドラッグ＆ドロップするとポッドキャストが登録されます。 iTunesをお持ちでない場合は、 こちら(Apple公式サイト) から無料ダウンロードできます。

AVIから画像を切り出すアプリケーション．連続フレーム可．下のDirectX9のインストールを必ず行ってください．

藤吉弘亘. "局所特徴量の関連性に着目したJoint特徴による物体検出", 情報処理学会 研究報告 CVIM 166, 2009. 本稿では，複数のHOG特徴量間の共起を表現するJoint特徴を用いた動画像からの物体検出法について述べる． Joint特徴は，組み合わされた2つのセル間のHOG特徴量の共起を表現し，1段階目のReal AdaBoostにより組み合わせる． 次に，生成されたJoint特徴候補のプールを入力とした2段階目のReal AdaBoostによって最終識別器を構築する． これにより，単一のHOG特徴量のみでは捉えることができない物体の対称的な形状や連続的なエッジを捉えることが可能となる． Joint特徴の有効性を示すために，人と車両を検出対象として評価実験を行い，Joint特徴の有効性を述べる． さらに，異なる解像度のHOG特徴量間の共起や時空間特徴量の共起， TOFカメ

2.1 SIFTのアルゴリズム 2.2 SIFTの高精度化(PCA-SIFT, GLOH) 2.3 SIFTの高速化(SURF) 2.4 SIFT以降のアプローチ(FAST, BRIEF, etc)

本稿では，人検出のためのReal AdaBoost に基づくHOG 特徴量の効率的な削減法を提案する．提案手法は， 人検出において用いられるHOG 特徴量をバイナリパターン化することにより，特徴量数の削減を行い， 必要なメモリ量を抑制することが可能となる．しかし，バイナリパターン化することにより，識別時に用いる確率密度分布が疎になる問題が発生する． そこで，学習時にReal AdaBoost を用いてバイナリパターンの統合を行い，密な確率密度分布を作成する． 提案手法の有効性を確認するために，人の識別実験と処理に必要なメモリ量の比較を行う． その結果，HOG 特徴量と同程度の識別精度を維持し，処理に必要なメモリ量を削減することができた．

画像局所特徴であるHOG 特徴量 を用いた高精度な人 検出が盛んに行われており，近年ではLSI やFPGA のような 小規模なハードウェアで人検出を実現することが期待されてい る．しかし，メモリの少ない小規模なハードウェアでは，特徴 量数の多いHOG 特徴量を用いた人検出の実現は困難である． そのため，人検出に必要なメモリ量を削減しつつ，HOG 特徴 量と同程度以上の識別精度を保持する必要がある．そこで，本 研究ではHOG 特徴量のバイナリパターン化による人検出の 高精度化について提案し，その有効性を示す．

人検出に用いられる統計的学習法は，大量の学習サンプルを必要とするため，サンプルの収集コストが高い．また，学習サンプルを収集した環境と人検出システムが稼働する環境が異なる場合には，検出性能が低下することがある．そこで，本稿では3 次元人体モデルから学習サンプルの自動生成と改良型MILBoost を用いた生成型学習法を提案する．本研究では，3 次元人体モデルを用いて特定シーンに特化した学習用ポジティブサンプルを自動的に生成する．学習用ネガティブサンプルは，映像からランダムに自動的に切り出して収集するが，誤ラベルが付与されたサンプルを収集することがある．誤ラベルが付与された学習サンプルを用いて統計的学習手法により識別器を学習すると，識別能力が低下するという問題がある．そこで，本研究では誤ラベルのサンプルが混在しても悪影響を受けない生成型学習をMILBoost を用いて実現する．評価実験の結果，3

池村 翔，藤吉弘亘 第15回 画像センシングシンポジウム SSII09, IS4-05, 2009. 近年，統計的学習法と局所特徴量を用いた人検出に関する研究が多く取り組まれている． 従来の人検出法では，HOG(Histograms of Oriented Gradients)特徴量のような勾配情報に基づく特徴量を用いる手法が多く， 人の重なりや複雑な背景に対して人検出が困難となる場合がある． さらに，検出時には検出ウィンドウのスケールを変化させながら画像上を複数回にわたりラスタスキャンするため処理コストが高く， リアルタイム処理が困難である． そこで，本稿ではTOFカメラから得られる距離情報を用いて 人の重なりや複雑なシーンに頑健なリアルタイム人検出手法を提案する． 本研究では，距離画像から2つの局所領域の距離関係を捉えることができる距離ヒストグラム特徴量を抽出する． 抽出された特徴量を

ユーザ ID およびパスワードを入力してください．教職員等は SPS-ID，学生は ECS-ID をユーザ ID に入力します．それ以外の方は PandA に登録したメールアドレスを入力します．SPS-ID を発行されている教職員は ECS-ID でログインしないで下さい．

The original authors would appreciate hearing about other publications that make use of the benchmark data set in order to include corresponding references on this website, see contact.

作成者: 上田悦子, 最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 357, 最終変更日時: 2007-12-26 14:22:07 +0900 (水, 26 12月 2007) ■ 背景と注目物体の分離 OpenCVには，背景差分を計算する際に便利な背景統計量の累積に関する関数が実装されている． 画像中から，変化のない背景領域とそれ以外の領域を分離することは，コンピュータビジョンシステムにおいて多く使用される技術であり，様々な手法が提案されている． OpenCVにおいても，cvauxで2種類の動的背景差分手法が実装されている． ここでは，参考文献[1]で用いられている背景画像の時間的な変化を考慮した動的背景更新によるロバストな注目物体の検出手法を，OpenCVの関数を用いて実装した． この手法では，背景領域画素の輝度 I を以下のようにモデル化している． \overline{I} は輝

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Rob HessによるSIFTのOpenCVによる実装 Rob Hess - School of EECS @ Oregon State University ※Yahoo.comのGroupsでも話題になっているが、SIFTは特許が取られているとか。SURFもその影響を受けるようでOpenCVの中から除かれる可能性もあるとの事。 準備(libgslのビルド) Gsl for Windowsが必要。 Sourcesを拾って展開 VC8フォルダのlibgsl.slnファイルを開く。 Release-Staticlibを選択してビルド VC8\libgsl\Release-StaticLib および VC8\libgslcblas\Release-StaticLib にライブラリファイルのlibgsl.libとlibglscblas.libが出来ているので、適当な場所にコピーする。 ここではV

統計分析、多変量解析、データマイニング、その応用例を調べるにあたって参考となるページを紹介します。基礎知識の補完にご活用ください。

今回は画像特徴量の1つである高次局所自己相関特徴 (HLAC: Higher-order Local AutoCorrelation)について。 HLACは画像認識に対する基本的な要望としての位置不変性および加法性を満たすものであり、一次にとどまらない高次の相関に基づく統計的特徴量になっています。現在では様々なHLACの発展系が生まれていますが、今回はその基本となるアルゴリズムについて整理したいと思います。 基本アルゴリズム 自己相関関数を高次に拡張したN次の自己相関関数は、対象となる画像領域内の位置 r=(x, y) における画素値を f(r) とすると、その周りのN個の変位 a1, a2, …, aN に対して次式で定義されます。 基本的なHLAC特徴はこの関数に基づいた画像特徴で、実際には相関の次数を二次まで(3点相関)、変位も局所領域(3×3など)に限定して利用します。そのため変位

Lavatubeは動画像を対象としたコンピュータビジョン（画像処理，パターン認識）研究・試作の開発を支援するビジュアルフレームワークです。 このフレームワークを用いることで、動作状況を視覚的に表現できるGUIにより、様々な開発支援を得られます。 GUIによるデータフローの記述 パラメータ設定ダイアログの動的生成 動作状況の可視化 XMLによる永続化（作業環境の保存と再現） DLLによる機能拡張 くわしくはこちら。 新着情報 2008/6/11 Lavatube 1.0.0 サイトをSourceforgeへ移行し，バージョン1.0.0をアップロードしました． 対応環境 Windows XP SP2　又は　Windows Vista Vistaの場合外部ビデオカードの利用を推奨．オンボードビデオでは十分なパフォーマンスが出ません． カスタムワークパッチの作成には，Microsoft Visua

配列：科学技術計算の基本的な道具 並んだ離散的なデータ の頻繁な操作： 実験やシミュレーションでの離散化された時間 測定機器に記録された信号 画像のピクセル Numpy モジュールは以下を可能にします. 上のようなデータの集まりの作成を1度ですませる データ配列のバッチ処理を実現（要素に対するループは不要） データ配列 := numpy.ndarray >>> import numpy as np >>> a = np.array([0, 1, 2]) >>> a array([0, 1, 2]) >>> print a [0 1 2] >>> b = np.array([[0., 1.], [2., 3.]]) >>> b array([[ 0., 1.], [ 2., 3.]])

1.5. Scipy: 高水準の科学技術計算¶ 著者: Adrien Chauve, Andre Espaze, Emmanuelle Gouillart, Gaël Varoquaux, Ralf Gommers Scipy scipy パッケージは科学技術計算での共通の問題のための多様なツールボックスがあります。サブモジュール毎に応用範囲が異なっています。応用範囲は例えば、補完、積分、最適化、画像処理、統計、特殊関数等。 scipy は GSL (GNU Scientific Library for C and C++) や Matlab のツールボックスのような他の標準的な科学技術計算ライブラリと比較されます。 scipy は Python での科学技術計算ルーチンの中核となるパッケージです; これは numpy の配列を効率良く扱っているということで、numpy と scipy は

USBカメラでオプティカルフロー opencv.jp - OpenCV: オプティカルフロー（Optical flow）サンプルコード -を参考に作成。 videoInputでやりたい場合は最初と最後の宣言とフレームの取得だけ書換えれば良い。 PyrLK→BM→LK→HSの順で変えてみた。チューニングは殆どしていない。 サンプルソース Linuxの場合はSleepの個所を書換えること #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> enum{ OPT_X_STEP = 5, OPT_Y_STEP = 5, HS_LAMBDA = 100, LK_SIZE = 15, //BMは時間が掛かるので動画で使うにはチューニングが必要 //マッチングテンプレートの大きさ BM_BLOCK = 10, //マッチング時の間引き量(1だと間

メインページ ＞ OpenCV 今回は、私が会社でやった仕事の紹介です。 OpenCVではUSBカメラ（Webカメラ）などを使って、簡単に動画を用いた画像処理を実現することができますが、本気で欠陥などの検査をしたい場合や、画像の取り込むタイミングをトリガに合わせて取り込みたい場合などにはUSBカメラでは、物足りないかと思います。 そんな時には、やはり産業用のCCDカメラを使わないと目的の処理が実現出来ない場合がありますが、画像入力ボード（キャプチャボード）と、そのボードを制御するライブラリや専用の画像処理ライブラリなどを揃えると、どうしても高額になってしまいます。 今回は少しは、その敷居を下げるためにも、フリー（BSDライセンス）で使える画像処理ライブラリのOpenCVとの接続サンプルのC++版とC++/CLI版を作成しました。 と言っても、OpenCVのキャプチャ関数（cvCapture

久しぶりにブログを書きます。 今回はカラーボールのトラッキングです。 オレンジ色のボールと追跡し、その箇所を緑色またはオレンジ色で表示します。 動きが大きければオレンジ色になり、小さければ緑色になります。 char* ucvWndName="USB Camera Video"; // 表示Window名の宣言 char* ucvWndName2="USB Camera Video BW"; // 表示Window名の宣言 CvCapture* capture; // ビデオキャプチャの宣言 IplImage* img; // 画像構造体の宣言 IplImage *hsv_frame; IplImage *thresholded; IplImage *thresholded2; CvSize size; size = cvSize(640, 480); hsv_frame = cvCreat

大勢の人が重なったり、つながっていても人を検出できる「HOG」のコードです。 #include "stdafx.h" #include "opencv2\\opencv.hpp" using namespace cv; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { Mat img = imread("summit.bmp", 1); HOGDescriptor hog; //分類器の取得 hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); std::vector found; //HOG hog.detectMultiScale(img, found, 0, Size(3,3), Size(0, 0), 1.1, 2); std::vector::const_iterator it;

すごい、有名なアルゴリズムのサンプルプログラムがたくさんあります！ http://www.yom-tov.info/Uploads/ # Parent Directory # Ada_Boost.m # Bottom_Up_Parsing.m # C4_5.m # DHSchapter2_fixed.mat # Grammatical_Inference.m # Marginalization.m # PPT.m # SVM.m # Sequential_Feature_Selection.m # calculate_region.m だけどmatlabわからない。。。 いつか解読してみせる。

サービス終了のお知らせ いつもYahoo! JAPANのサービスをご利用いただき誠にありがとうございます。 お客様がアクセスされたサービスは本日までにサービスを終了いたしました。 今後ともYahoo! JAPANのサービスをご愛顧くださいますよう、よろしくお願いいたします。

C++ #include <iostream> #include <string> #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char *argv[]) { // (1)load Color Image const char *imagename = argc > 1 ? argv[1] : "../image/lenna.png"; Mat colorImage = imread(imagename,1); if(colorImage.empty()) return -1; // (2)convert Color Image to Grayscale for Feature Extraction Mat grayImage; cvtCol

ついさっきまでMaxの話を書いていたわけですが、いまはプログラミング。 OpenCVで顔画像認識、というタイトルのエントリーを結構時間かけて、しかもスクリーンショットつきで書いていたのに、突然マウスごと止まった…。ハードディスク異常！ 再起動すると、Ubuntuが起動し始めた…なんだろう？？ うーん、これってハードディスクが壊れたってことか…？ってゆか、このマシンにUbuntu入れた記憶無いんですけど…と思ったらUSBハードディスクからの起動だった。すごいなDELL Dimension 9100。 とりあえず無事再起動は終わったみたいなので、被害状況を確認。 ...レンダリングは駄目っぽいなあ。 書きかけのBlogは消えた。わかってはいるがつらいな。 Google Docs使うか…。 Maxの文字が日本語化けしてて驚く。多分これはさっきコントロールパネルで「非Unicodeアプリの言語設定

オプティカルフロー推定を活用した人物認識と人数計測システム ■　カタログ　ダウンロード．カタログ ■　1/4画面処理中デモ（動画） ■　ＩＢＳカウンター基本構成 ■　ＩＢＳカウンター説明 ■　ＩＢＳカウンター帳票レポート　サンプル ■　人数計測用カメラ取り付け説明 ■　多店舗対応　集中処理型人数計測システム HOME

エコ社会へ向けて ”数える” ことから 都市化は経済の高度化が進む一方で近年、自然環境の悪化が懸念され、世界では自然環境保護、「サスティナビリティ（持続可能性社会）への意識が高まってきています。 日本国内でもこうしたキーワードをもとに地方の都市では、今一度、地域の豊かな自然や暮らしを見直し、こうしたコンテンツをもとに「まちおこし」、地域活性化さらには観光資源を充実し、エコツーリズムなどの観光促進による地域活性化つなげていこうとする動きが活発化しています。 こうした、施策を実行する上で前提となるものが、「現状はどうなのか」を知ることです。まずは継続して”数える”ことを実行し現在と将来の状況を予測する手段として、正確な計測ツールが必要となるのです。

主成分分析　　　　　Last modified: Aug 02, 2009 目的 主成分分析を行う。 R には，princomp および prcomp という，二種類の関数が用意されている。 しかし，これらが返す「loadings」は固有ベクトルそのものであって，いわゆる負荷量ではない。 そこで，princomp2，prcomp2 という関数を書いたので，そちらも参照してみるとよい。 使用法 pca(dat) print.pca(obj, npca=NULL, digits=3) summary.pca(obj, digits=5) plot.pca(obj, which=c("loadings", "scores"), pc.no=c(1,2), ax=TRUE, label.cex=0.6, ...) 引数 dat データフレームまたはデータ行列（行がケース，列が変数） obj pca

<BODY> <P>このページを表示するには、フレームをサポートしているブラウザが必要です。</P> <P>「主成分分析とは？」の初心者から、学会発表までの実務的内容を例をあげて説明しています。 <P><A HREF="tako01.html" TARGET="_blank">こちら</A>でみてね。</P> </BODY>

主成分分析　　　　　Last modified: Aug 26, 2015 主成分分析は，多変量データの持つ情報を，少数個の総合特性値に要約する手法である。 例題： 「iris データセットの数値変数 4 個を用いて 2 つの主成分を計算する」 主成分とは何か 主成分の求め方 主成分軸の回転（ 直交回転 ） 主成分得点係数の求め方 主成分得点の求め方 補足説明 主成分分析と合成変数（ pdf ファイル） 演習問題： 応用問題： 統計学自習ノートへ戻る 計算プログラム　[CGI(C)]　[R]　[Python] E-mail to Shigenobu AOKI

検索エンジンから直接きたひとは、フレーム目次が便利です。ここは ４章から入ります。 お急ぎで「主成分分析とは」を知りたい方は簡略版へどうぞ。 エクセルで層別散布図・等高線図を描きたい人は（おまけ）へ。 主成分といえば、むずかしそうに聞こえる。でももう君達は高校生のときに学校で教わっているのさ。 X軸とY軸の散布図を書いて、点々の真中ほどに直線を引いたろう？あれが第1主成分。 一番データの点々の広がった部分に直線を引いたはずだね。 第2主成分は、XとYの平均値（重心）を通って、第1主成分である直線に直角の線を引くと出来上がり。 主成分分析の計算過程を数学音痴向けに説明するね。 空中にまとまった点々があるから思い浮かべなさい。カトンボが空中を舞っている姿とか、子魚が群れをなして泳いでいる姿を思い浮かべるのじゃよ。 点々の分布が一番広がったところに、重心をとおってまず最初の直線を引きます。 フラ

第４章 本文に戻る 第２章　主成分分析の使用事例へ （おまけ） 早わかり　主成分分析 主成分分析は英語では ＰＣＡ: Principal Components Analysis といいます。 主成分分析だけだと、それは主成分スコアの計算方法です。 一般に言葉では次のように説明されます。すべて同じことの説明です。 説明変量の圧縮 多変数から少数の総合的指標にする 多変数から少数の合成変数にする データの低次元化 データの圧縮または縮約 情報の簡素化・要約 現在では主成分分析はその計算結果につづけて他の手法に使うのがふつうです。こうしたその他の手法まで含めて主成分分析としてあつかわれます。 ＜主成分分析で行うこと＞ これまで 主成分スコアの計算 これから 多変数から複数のメカニズムの分離（主成分スコアの計算と同じ。利用目的が異なる） メカニズム提示（因子負荷量と相関方向） 主成分回帰（単純な曲

主成分分析 (principal components analysis)† 高次元のデータを，データの分散が最大になるように，低次元のデータに変換する方法．教師なしの次元削減の手法として最も一般的． p次元のデータベクトル \(\mathbf{x}_i\) を\(n\)個集めて， \(n\times p\)のデータ行列 \(X\) を生成． 平均ベクトルは \(\mathbf{\bar{x}}_i=(1/n)\sum_i^n \mathbf{x}_i\)． \(\mathbf{1}_n\) を長さが \(n\) の1ベクトルとして，\(\tilde{X}=X - \mathbf{1}_n \mathbf{\bar{x}}^\top\)． 共分散行列は \(S=\frac{1}{n}\tilde{X}^\top\tilde{X}\)． 共分散行列を次式のように分解する． \[S=A \La

ここでは，AXIS 211のようなHTTPアクセスのできるカメラをネットワークカメラと言う．さらに言うと，VAPIXというAPIを備えたカメラとする． こういうカメラだと，Linuxではmplayerなどのプレイヤーを使って，こんなふうに動画をとってくることができるようになっている． ネットワークカメラへのアクセス 以降ではAxisのカメラを対象とする．基本的には上述のAPIを備えていれば，URLを適切に変えるだけで同じように操作できる． Axisのカメラの場合 http://user:pass@camera_address/axis-cgi/jpg/image.cgi で画像へ， http://user:pass@camera_address/axis-cgi/mjpg/video.cgi で動画へアクセスすることができる．（ちなみに，user,pass,camera_addressは，

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OpenSCADにはテキスト出力の関数がありますが、アルファベットのみで日本語テキストは使えません。OpenSCADにdxfファイルをインポートする機能があるので、 CADソフトで日本語テキスト作成 dxfで保存 OpenSCADで読み込み、linear_extrudeで引き出し

今年の夏から、micro:bitが日本でも発売されるようになりました。 いろいろな店で取り扱うようになったので、購入してみました。 micro:bitは日本で開発されたものではないので、情報源は英語のオフィシャルページとなります。 一部のページは日本語にも対応しています。 一応私も電子工作をかじってはいるので、チュートリアルページはさておき micro:bitがどうやって動いているかを調べてみました。 まずはハードウェアのページから見ていきます。 http://tech.microbit.org/hardware/ 本体の画像は以下のとおり。 PCのメモリチップのように、下部側にのみコネクタがついています。 また、ワニ口クリップなどで挟みやすいよう、5つのパッドは広めに作られています。 穴が開いているのは、拡張コネクタとmicro:bitをネジで接続し、ネジをコネクタ代わりに使用するための

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OpenCVとはオープンソースの画像処理用ライブラリです. このページは入門者向けの内容になっています. 注) このページはOpenCV 1.0の内容です，注意してください. 以下の項目は別ページに. OpenCV - 関数リファレンス OpenCV - HighGUI OpenCV - 数学演算 OpenCV - 2.x version 2.xについてはこちら OpenCV for Android Android用はこちら OpenCV 基礎 基本構造体 最低限覚えておくべき構造体． IplImage OpenCVの多くの関数が，構造体IplImageをその引数に取ります． typedef struct _IplImage { int nSize; /* sizeof(IplImage) */ int ID; /* バージョン (=0)*/ int nChannels; /* 1,2,3

■内容紹介 コンピュータに「視覚」を与えるプログラミング！ 画像処理ライブラリの定番「OpenCV 2」を徹底解説。 OpenCVは2500以上のアルゴリズムをカバーする画像処理ライブラリ。 OpenCV 2.0からはC言語に加えC++/Pythonインタフェースが導入され新たな使い方が可能となり、機能も大幅に拡充されています。 Windows、Mac、Linuxのプラットフォームをカバーしているため、コンピュータビジョンの標準ライブラリとしての地位を築きつつあります。 本書ではOpenCV 2系の導入と開発環境の構築、実行までを分かりやすく解説。 また「リファレンス編」では必須アルゴリズムの基本的な使い方を数多く取り上げ、「ケーススタディ編」ではOpenCV 2の活用例として理論・モデルの実装を紹介します。 コンピュータで"モノを見る"プログラミングに必携の1冊です。

自己奉仕バイアス（じこほうしバイアス、英: Self-serving bias）は、成功を当人の内面的または個人的要因に帰属させ、失敗を制御不能な状況的要因に帰属させること。自己奉仕バイアスは、成功は自分の手柄とするのに失敗の責任を取らない人間の一般的傾向を表している[1]。それはまた、曖昧な情報を都合の良いように解釈しようとする傾向として現れるとも言える。自己奉仕バイアスは自己高揚バイアス（Lake Wobegon effect）（英語版）とも関連する。自己高揚バイアスは、個人がその自尊心の拠り所となっている分野で平均以上だと信じているために生じるバイアスである。例えば、自動車を運転する人の多くは、自分が平均以上にうまい運転をすると思っている[2][3]。 この用語は、成功または失敗によって生じた賞賛または非難において、バイアスのかかった原因推定のパターンを説明するのに使われることが多い

2012年6月8日 東京大学国際高等研究所カブリ数物連携宇宙研究機構（略称：Kavli IPMU） 磁石や結晶など、自然界では対称性が「自発的に破れる」ことで起きる現象がたくさんあります。南部陽一郎博士はこの考え方を素粒子物理学で提唱、特にエネルギーのとても小さい波が現れることを指摘、 後のヒッグス粒子を示唆して、2008年のノーベル賞に輝きました。しかし南部理論は温度や密度のある初期宇宙や身の回りの現象にはそのままでは適用でき ず、その「例外」も多く知られています。 今回、 東京大学国際高等研究所　カブリ数物連携宇宙研究機構（Kavli IPMU）の村山斉機構長と米国カリフォルニア大学バークレー校の大学院生 渡辺悠樹さんは、南部理論を拡張して、こうした「例外」をすべて統一的に扱える理論を提案し、50年来の懸案を解明しました。この研究論文は6月21日に米国のPhysical Review

Windows Vista 以降 .NET Framework 4.6.1以降 Microsoft Visual C++ ランタイムコンポーネント DirectX 9.0c (2010 Feb以降) よく分からない方は下のリンクからインストールしてみてください。 .NET Framework 4.6.1 Microsoft Visual C++ 2017 再頒布可能パッケージ (x86) DirectX エンド ユーザー ランタイム Web インストーラ

2010年11月　※2013/02 ページデザインを変更 サイト開設2周年（と2カ月）。いつもの製作物紹介とは違った感じの記事になりました。 電子工作の入門者は、なぜか門の前で引き返す人が多いような気がします。 そこで、入門者が無事入門できるためには？　ということを考えてみました。 電子工作に興味を持った人が、いざ工作に挑戦するとなったとき、 最初の壁がハンダ付けであることは多分間違いありません。 スタート時点で挫折するので入門者になれないのです。 それならまずハンダ付けをしない電子工作から始めてみたらどうでしょう。 とにかく成功体験を得ることができれば、そこから晴れて入門者になれると思うのです。 そんなわけでブレッドボードを紹介する記事になりました。 ちなみに、入門者にとってもう一つの壁である回路図は出てきません。 2013/06 更新 ブレッドボードの図を追加。 ブレッドボードとは 誰

WebGL+HTML5 3DCG プログラミング入門 著者　松田 晃一 判型　B5 変型,　592頁,　CD-ROM付属 本体価格 5,800円 ISBN　978-4-87783-273-5 本書について 本書は、ウェブブラウザ上に三次元グラフィックスを表示するための標準仕様であるWebGLを用いてプログラムを作成するための入門書です。 WebGLは、3DCGの分野で広く用いられているOpenGLをもとに組み込み機器向けの描画ライブラリとして策定されたOpenGL ESを、ウェブブラウザ上で使用できるようにしたものです。Google ChromeやFirefoxなど、WebGLに対応するウェブブラウザであれば、グラフィックスハードウェアの処理能力を活用した3DCGを特別なプラグインなしに表示することができます。 本書は、WebGLやOpenGLについて特別な知識を持たない読者でも独力で読み

犯罪発生マップは、各地域ごとの犯罪の発生密度を色彩で表すことにより、どの地区がどのくらい危険なのか、一目で分かるようになっています。 詳細地図には、各地500m四方の犯罪発生件数を、棒グラフで示しており、発生密度だけでなく、増減傾向も分かるようになっています。

★161130　熊本地震におけるピースボートに関した細かい情報が、「仕事の支障になる」とのことで一部削除致しました。 ★171108　ぱよちん記事における「ご本人様」が御写真がアレだとのことで削除されておりました ＠管理人 【社会】 女子大生 「ダイエット薬で、人生破滅しました」…被害急増、覚醒剤入りダイエット薬 http://uni.2ch.net/test/read.cgi/newsplus/1338868627/ 1 名前：☆ばぐ太☆ ◆JSGFLSFOXQ ＠☆ば ぐ 太☆ Mkつーφ ★[off_go@yahoo.co.jp] 投稿日：2012/06/05(火) 12:57:07.84 ID:???0 「ダイエット薬が原因で人生破滅しました」と嘆くのは国立大3年生の島田恋菜さん（仮名）。 標準体重＋7kgの「ちょいポチャ」だった恋菜さんは、ネットの噂を見てタイ製のダイエット薬を個

A decoupled, event-driven architecture on top of Backbone.js for developing widget-based applications Project maintained by addyosmani Hosted on GitHub Pages — Theme by mattgraham Backbone Aura 0.8 Developer Preview Backbone Aura is a decoupled, event-driven architecture on top of Backbone.js for developing widget-based applications. It takes advantage of patterns and best practices for developing

関連トピックスＮＥＣ小惑星に接近するはやぶさ２の予想図＝宇宙航空研究開発機構提供はやぶさの模型を手にするＮＥＣの木下伸也・主席宇宙事業主幹 　小惑星からサンプルを持ち帰った探査機「はやぶさ」の後継機「はやぶさ２」の製造が始まった。はやぶさは地球に帰ってくるまで七転び八起きのドラマがあって感動を呼んだ。しかし、製造者たちは「今度はドラマチックじゃない順調な旅を目指したい」と言う。 　はやぶさ２は２０１４年、小惑星に向けて地球を出発する。ＮＥＣが全体の設計や組み立てを担当していて、４月末に設計を終え、製造に入った。まず必要な部品を集めており、ＮＥＣの府中事業場（東京都府中市）で近く電子回路などの組み立てを始める。 続きを読むこの記事の続きをお読みいただくには、会員登録が必要です。登録申し込みログインする（会員の方）無料登録で気軽にお試し！サービスのご紹介はこちら関連記事〈日刊スポーツ〉オダギリ

alpha -> beta alpha版をお使いの方へ beta版では複数チューナー対応や国内外衛星波対応、CLI管理の実現等、多くの機能仕様が追加変更されています。 ruleやconfigの書式も一部変更になっていますので、移行の際は必ずドキュメントを確認してください。 beta版プロジェクトサイトはこちら http://chinachu.akkar.in/

生活保護に関わる言説の変形・歪曲の一事例 『生活保護3兆円の衝撃』　NHK取材班著　宝島社出版 http://www.amazon.co.jp/NHK%E3%82%B9%E3%83%9A%E3%82%B7%E3%83%A3%E3%83%AB-%E7%94%9F%E6%B4%BB%E4%BF%9D%E8%AD%B73%E5%85%86%E5%86%86%E3%81%AE%E8%A1%9D%E6%92%83-NHK%E5%8F%96%E6%9D%90%E7%8F%AD/dp/4796697136/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1339211320&sr=1-1 前文より 生活保護に支払われるのは、1年で3兆3千億円。国の税収、40兆円あまりの12分の１を占める。月給40万円の家庭に譬（たと）えると、毎月、3万円余りを生活が困難な人たちのために支払っていることにな

ブラウザを選ばないWebサイトを作ろう! オーサリングツールや、テキストエディタを使ってHTMLファイルを作り、 自分の使っているWebブラウザで表示を確認する、 多くのWebサイトを作る人にとって当たり前かもしれない作業です。 しかし、ご存じでしょうか? あなたの表示確認に使っているWebブラウザを全ての人が使っているわけではありません。 あなたの持っていないWebブラウザで、あなたのWebページはどのように表示するのでしょうか? それは実際に表示させてみなければ分かりません。 しかし、WebブラウザはWeb標準仕様に沿うように開発が進められています。 そのため、Web標準仕様を知ることによって、Webブラウザを選ばないWebサイトを作ることができるようになるのです。 当サイトではWeb標準仕様に関する様々な情報を公開していますので、 あなたも是非、Web標準仕様に沿ったWebブラウザを

永井　和 とあるブログにこう書かれている。 現代史のプロ、京都大学教授（現代史）が語るビルマの歴史 「いいえ、ちがいます。日本軍はビルマを防衛しようとするイギリス・インド軍と戦ったのです。あと、当時のビルマ自治政府も日本と交戦関係にあるとみてよいでしょう。そうでなきゃ、戦後ビルマが戦勝国として日本に対して賠償を要求できないでしょう。」 http://ianhu.g.hatena.ne.jp/bbs/11/141より一部抜粋 数学の常識に挑戦する京都大学教授 「M=2.6/9Mとなり、9=2.6　となります。」http://ianhu.g.hatena.ne.jp/bbs/14/91より一部抜粋 教授のすばらしい英語力 「私にとって答えにくい質問ですけど、おっしゃる通り私の話はまったくJapan rocal な話」http://ijs.snu.ac.kr/kor/kor_activities

2010年02月19日 日本語は当分、滅びないが、縦書き文化は、近いうちに滅びる 今日は、コンテナや運搬手段が変化することは、その積荷であるコンテンツに対して、決してニュートラルではないぞ、という話です。 昼に岩瀬さんのTwitterで紹介されていたので、GREEの田中さんが書かれた「ウェブ時代5つの定理」の文庫版への解説を読みに行ったのだが、そのページを開いた瞬間に、「わ！縦書きかよ！？」とすごいアレルギーを出してしまっている自分がいたのである。ある意味、そんな自分の心の動きに、驚くと同時に、興味深くも思った。（文章の内容自体は、非常に素直に共感できるもの。） というのも、今朝の通勤電車で、昨晩、購入した小飼弾さんの新著「決弾」をiPhone版で初めて読み、生まれて初めて、「内容」と「インターフェース」の両面から、まともに楽しめる電子書籍に巡りあった〜！と思っていたからだ。 余談だが、電

Google Inc. 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, CA 94043 USA My research interests are at the intersection of Human Computer Interaction and Artificial Intelligence. I currently focus on general deep learning research, and models for solving human interactive intelligence and improving user experiences. In my spare time, I build and fix things. Check out my recent treehouse project. Bio · Yan

■ 二つの視覚システム説についていくつか。 Goodale and Milerによる、DF氏の症例報告というのがあるんだけど、両側のLOが損傷したDF氏はvisual form agnosia (視覚形態失認)なので、形とか線分の角度とかそういうのがまったく分からない。だから、perception task (スリットの角度同定)はできない。それにも関わらず、visuomotor task (スリットへのカードの投函)ができてしまう。これを元にして、Goodale and Milerは背側視覚経路がvision for action、腹側視覚経路がvision for perceptionである、という「二つの視覚システム説」を提唱したのだった。(このへんについてはこのブログの「腹側視覚路と背側視覚路」のスレッドで繰り返し取り上げてきた。) しかし、もっとあとに出版された、Goodale

■ カレログ様のものでストーカー行為、不正指令電磁的記録供用罪の適用が現実に 「カレログ*1」がテレビのワイドショーを騒がせていた昨秋、人のスマホに勝手にインストールする行為が、はたして、改正されたばかりの刑法、第168条の2第2項の不正指令電磁的記録供用罪に当たるのか否かが焦点となっていた。理論上の話としては、先日の「法務省担当官にウイルス罪について質問してきたパート2」に書いたように、考え方としては有り得るとのことだったが、6月5日の毎日新聞神奈川版によると、現実に事件となったようだ。 不正指令電磁的記録供用:パソコンの操作記録を自動送信、無断でプログラム入れた容疑で再逮捕, 毎日新聞/神奈川, 2012年6月5日 元交際相手のパソコンにキーボードで打ち込んだ内容を記録して自動送信するプログラムを無断で入れたとして（略）被告（略）＝ストーカー規制法違反で起訴＝を不正指令電磁的記録供用容

This package is a Ruby client library for ROS, the Robot Operating System. Maintainer: Takashi Ogura <t.ogura AT gmail DOT com>Author: Takashi OguraLicense: BSDBug / feature tracker: http://github.com/OTL/rosrubySource: git https://github.com/OTL/rosruby.git (branch: master) Overview rosruby is ruby ROS client. This is experimental stack and supports hydro, groovy and fuerte (v0.2.1). See also ros

Javascriptの読み込みが遅いのは、ユーザー体験のリッチなウェブページを作るうえで悩むポイントです。特に、Facebook・Twitter・Google+の各スクリプトの読み込みが遅い気がしていました。 Twitter ツイートボタンの設置タグ &lt;a href=&quot;https://twitter.com/share&quot; class=&quot;twitter-share-button&quot;&gt;Tweet&lt;/a&gt; &lt;script&gt;!function(d,s,id){var js,fjs=d.getElementsByTagName(s)[0];if(!d.getElementById(id)){js=d.createElement(s);js.id=id;js.src=&quot;//platform.twitter.com/wi

身の回りのものをタッチセンサに変えて遊べるArduino互換ボード Makey Makey を注文しました。デモ動画がサイコーなんです。考案者はDrawdioの人。製造はSparkfun。届くのはまだ少し先でしょうが、楽しみです。Kickstarterのほうはあと2日で締め切りですな。 さきほど、開発者からお知らせメールが届きました。BBCで紹介されたらしいのですが、その記事の要約。こむぎ粘土 Play Doh を使う子供向け電子回路遊びを提唱しているAnnMarie ThomasさんもMakey Makeyがお気に入りのようです。AnnMarieさんのアイデアは、こむぎ粘土に塩または砂糖をまぜて抵抗値の大きく異なる2種類の粘土を作り、それを組み合わせることで、簡単な電子回路を作れるようにするというもの。TED Talkにプレゼンがあがってます(Hands-on science with

【自殺考】 昨年１１月２０日、“とっつぁん”は死んだ。７５歳だった。 大阪市西成区萩之茶屋のマンションの一室で、介護のケアマネジャーが発見した。とっつぁんは床に足を投げ出して座った状態で、ベッドにもたれかかるように死んでいた。自ら食べることをやめた結果だった。 とっつぁんの本当の素性を知る人はほとんどいない。この街では、過去を語る人はほとんどいないからだ。少なくとも１０年前にはあいりん地区にきていたという。 わずかにとっつぁんを知り、亡くなるまで交流があったという男性（６９）は、「政治や社会問題の話題ができるのはあの人だけだった」と振り返る。 資産家の家に生まれ、東京の大学を卒業したが家の金を使い込んだ、と話していたという。亡くなった部屋から広辞苑と源氏物語が見つかったというから、大卒は嘘ではなかったかもしれない。 とっつぁんと男性は約５年前に簡易宿泊施設から単身向けのマンショ

ノーベル物理学賞を受賞した南部陽一郎さんが５０年前に提唱した、宇宙の成り立ちを説明する理論の欠陥を補い、あらゆるケースに当てはめることができる新しい公式を、東京大学などの研究グループが作り、半世紀にわたる議論に決着をつけました。 南部さんが提唱した理論は、宇宙が誕生したビッグバンの直後に「自発的対称性の破れ」という特別な現象が起きて、物質が自由に飛び回れなくなり、物質と物質が結び付くことができるようになったというもので、この成果によって南部さんは平成２０年にノーベル物理学賞を受賞しました。 しかし、南部さんの理論は絶対零度で真空中の場合には当てはまりますが、温度や密度がある場合、物質と物質の間を伝わる振動を数学的に説明しようとすると、間違った答えが出ることが多く、理論の欠陥をどう補えばよいか、半世紀にわたり議論が続けられてきました。 この長年の謎の解明に東京大学数物連携宇宙研究機構の村山斉

千葉大などの国際研究チーム「ＩｃｅＣｕｂｅプロジェクト」が、これまで観測されたことのない高エネルギーのニュートリノを２個、南極で観測した。 京都市で開かれているニュートリノ・宇宙物理国際会議で８日、発表した。未知の天体から地球に飛来したと見られ、高エネルギーを放つ天体の理解につながるという。 チームは、南極点付近の氷河に、１立方キロ・メートルの範囲にわたって検出装置を埋め、昨年５月に本格的な観測を開始。同８月と今年１月に計２個、大気中などで発生する高エネルギーのニュートリノより１０倍以上高いエネルギーのニュートリノを検出した。可視光に比べると１０００兆倍高いエネルギーだという。 このニュートリノの放出源は、宇宙最大の爆発現象とされる「ガンマ線バースト」や、銀河中心にある巨大ブラックホールなどが考えられるが、よく分かっていない。発表した千葉大の石原安野(あや)研究員は「より多くの高エネルギー

雌雄の性行動決めるスイッチ＝ハエの脳で発見−東北大 雌雄の性行動決めるスイッチ＝ハエの脳で発見−東北大 ショウジョウバエの雌雄の性行動の違いは、遺伝情報を読み取るスイッチの切り替えで脳細胞に性差ができるため生じることを、東北大大学院生命科学研究科の山元大輔教授らの研究グループが突き止め、８日付の米科学誌セルに発表した。 　性差はホルモンが決定するとされてきたが、脳細胞も独自に行動レベルの性差を決めることが分かった。研究成果をヒトに応用できれば、発症に性差がある病気の治療につながると期待される。 　求愛など雄特有の性行動は、脳内にある「フルートレス」と呼ばれるたんぱく質の働きで起きる。研究グループは、フルートレスが２種類のたんぱく質「ＨＤＡＣ１」「ＨＰ１ａ」と一緒に、折り畳まれた染色体を緩めたり、きつく締めたりするスイッチの役割を果たすことを発見。締めて遺伝情報を読み取りにくくすると、雄の性

国連は８日、コートジボワールで政府軍と反政府勢力の停戦監視に当たる国連コートジボワール活動（ＵＮＯＣＩ）が攻撃を受け、ニジェール人の要員７人が死亡したことを明らかにした。コートジボワールからの報道では、少なくとも市民８人も殺害された。

【ニューヨーク草野和彦】シリアのアサド政権による虐殺があったとされる中部ハマ近郊の村クベイルについて国連は８日、国連シリア停戦監視団の現地調査のビデオ映像を公開した。村には人けがなく、目撃者にも話を聞くことができなかったため全容は明らかではないとしているが、家の壁にロケット砲で大きな穴が開いたり、床に血だまりがある様子が映っており、激しい戦闘があったことを示している。 虐殺があったとされるのは６日だが、政府軍の妨害などで、２０人以上の監視団が現地入りしたのは８日午後３時半。映像によると、到着を待って訪れた近郊の人々が、親族とみられる男性の写真を指さして泣いたり、血まみれのスカーフを掲げている。銃弾が撃ち込まれた壁には血が飛び散っており、家の周囲では何かが燃えくすぶっている。

平成２３年の自殺者は３万６５１人と、１０年以来初めて３万１千人を下回ったが、一方で就職活動の失敗を苦に１０～２０代の若者が自殺するケースが目立っていることが８日、政府が公表した２４年版「自殺対策白書」で明らかになった。　白書によると、２３年の大学生などの自殺は、前年比１０１人増の１０２９人で、調査を開始した昭和５３年以来初めて千人を突破した。内閣府は「雇用情勢の悪化」を一因に挙げている。警察庁の統計では、「就職失敗」による１０～２０代の自殺者数は平成１９年の６０人から２３年は１５０人にまで増加している。　大学新卒者の就職率（４月１日現在）は過去最低だった２３年の９１・０％から２４年は９３・６％と４年ぶりに上昇したが「改善とまではいえない。実際に８０社以上申し込んでも内定が得られないという学生もいる」（大学関係者）。　全国自死遺族総合支援センターの杉本脩子代表は「何度も落ちることで次第に追い

■「自分には価値がない」　平成２３年の自殺者は３万６５１人と、１０年以来初めて３万１千人を下回ったが、一方で就職活動の失敗を苦に１０～２０代の若者が自殺するケースが目立っていることが８日、政府が公表した２４年版「自殺対策白書」で明らかになった。　白書によると、２３年の大学生などの自殺は、前年比１０１人増の１０２９人で、調査を開始した昭和５３年以来初めて千人を突破した。内閣府は「雇用情勢の悪化」を一因に挙げている。警察庁の統計では、「就職失敗」による１０～２０代の自殺者数は平成１９年の６０人から２３年は１５０人にまで増加している。　大学新卒者の就職率（４月１日現在）は過去最低だった２３年の９１・０％から２４年は９３・６％と４年ぶりに上昇したが「改善とまではいえない。実際に８０社以上申し込んでも内定が得られないという学生もいる」（大学関係者）。　全国自死遺族総合支援センターの杉本脩子代表は「何