第3回 オブジェクト検出してみよう | gihyo.jp
第1回、第2回と画像認識の基礎とOpenCVについて紹介してきました。第3回目の今回は、いよいよ本連載の目玉であるOpenCVを使ったオブジェクト検出に挑戦してみます。 オブジェクト検出の仕組み 基本原理のおさらい オブジェクト検出のプログラムを書き始める前に、そもそもどんな仕組みでオブジェクト検出を行っているのかを理解しましょう。 第1回では画像認識の原理として、学習フェーズと認識フェーズがあることを説明しましたが、OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムもこの流れに従います。つまり、画像から特徴量を抽出し、学習アルゴリズムによってオブジェクトを学習します（詳しくは第1回を参照してください）。 図1 画像認識の流れ OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムは、Paul Violaらのオブジェクト検出の研究［1］をベースに、Rainer Lienhartらが
【Python Advent Calendar... | 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、 Python Advent Calendar 2013 の12/22の記事です。 python advent calendar 2013からお越し頂いた皆様はじめまして！私は修士卒業後に開発者をしていたのち、現在大学に戻り博士課程の学生をしているものです。今回は私の専門であるコンピュータビジョンでよく使われているオープンソースの無料ライブラリ「OpenCV(Open Computer Vision) Library」を、pythonから用いる方法をご紹介します。 このブログでは、専門の方向けに「pytho
iOS - 「顔以外」のものを画像認識する - Qiita [キータ]
iOS SDK では Core Image の CIDetector クラスで簡単に顔認識をおこなうことができます。iOS 7 からは、笑顔やまばたきの検出も可能に なりました。 が、CIDetector は detectorOfType:context:options: というメソッドの第1引数で Detector Type を指定できる設計になっているものの、 public let CIDetectorTypeFace: String public let CIDetectorTypeRectangle: String public let CIDetectorTypeQRCode: String public let CIDetectorTypeText: String Detector Types - CIDetector Class Reference と、4つしか定義されてない
![iOS - 「顔以外」のものを画像認識する - Qiita [キータ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ac2542e64412a689b53886bce83863eaccb2c245/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUUzJTgwJThDJUU5JUExJTk0JUU0JUJCJUE1JUU1JUE0JTk2JUUzJTgwJThEJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJTgyJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJTkyJUU3JTk0JUJCJUU1JTgzJThGJUU4JUFBJThEJUU4JUFEJTk4JUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJTIwb24lMjBpT1MmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWE5ZDNiYmYyZTYxOGI0YzAxY2I3NGU3NTYzMTE2OTEy%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDBzaHUyMjMmdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTQzNzNjMmUzMzBmNDUyODgwM2ZjMjk5ODcyM2E5NjU5%26blend-x%3D120%26blend-y%3D445%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g44Ko44Oz44K444OL44Ki44Go5Lq655Sf44Kz44Of44Ol44OL44OG44Kj%26txt-width%3D972%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%25233A3C3C%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D134%26txt-y%3D546%26s%3Deac3525e93017a22324c78a48de50853)
『Raspberry Pi でOpenCV を試す』
Raspberry Pi でOpenCV を試す Raspi をロボットの中に入れたい人が多いらしい。 じゃ、画像の入力と、画像認識の初歩をやってみないと… ↓に、すでに行っている先哲がっ! そのまま、真似をさせて頂きます。 Raspberry Pi への OpenCV インストール.by いしわたむねお氏 顔認識もやりました。 これも先哲の成果を、ほぼそのままパクリさせて頂きました。 OpenCV本家の"cvHaarDetectObjects"の顔認識例 raspberrypi/OpenCVを使って顔認識しました by 竹本浩氏 カメラを接続する あたくしは、手元にあった、安い Logitech の WebCam をつないでみた。 ロジクール Logicool QCAM-E2500 [USB接続 30万画素 Logicool Qcam E 2500](ヨドバシ) -- 2013/JUL/
raspberrypi/OpenCVを使って顔認識しました - PukiWiki
2013/01/13からのアクセス回数 38264 Debian系のRasbianは豊富なLinuxパッケージを揃えています。今回はOpenCVの顔認識をWebカメラで捉えた 動画に対して使ってみました。 今回使用したWebカメラは、ELECOM Webカメラ 130万画素 マイク内蔵 イヤホンマイク付属 HD対応 ホワイト UCAM-DLN130TWHで、1000円程度で購入できます。 RaspberryPiの良いところは、WebカメラやUSB-Wifiと言った高機能の民生品が安価に使えることです。 OpenCVのインストール † OpenCVのインストールは至って簡単です。 Terminalから以下のコマンドを入力します。 $ sudo apt-get install libopencv-dev ↑ テスト用のプログラムの作成 † 今回は、詳解OpenCVの２章の例題２を拡張し、顔認識
JubatusとOpenCVで一般物体認識 - Sideswipe
はじめに 先日の Jubatus Casual Talks で、OpenCVを使った一般物体認識の概要と、注意しなければならないポイントについて発表させていただきました。 Jubatus opencv from Kazuya Gokita 詳しくは上記のスライドを御覧ください。 一般物体認識とは 要するに、画像を与えた時にそこに何が写っているのかを推定することです。 ゾウの写真ならゾウ、自転車の写真なら自転車だとコンピュータに判断させるのが目的です。 ところが、これがなかなか難しい問題であまりうまくいっていません。 Googleの画像検索は一見この問題を解決しているように見えますが、画像検索の場合はその画像の周辺にあるテキスト情報が利用できるのでちょっと違います。 たとえば、写真のすぐ下に「ウサギかわいい」って書いてあったらたぶんウサギの写真だろうと判断できます。 このような情報が与えられ
【シリーズ】「pythonと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とOpenCVを用いたCVプログラミング」の第4回です。（SEO対策で、シリーズ名を変えました） 今回は、前回に紹介したiPythonの基本的な操作説明を行います。同時に、SpyderというIDEの中で、どのようにIPythonのインタープリターを使用できるかについて説明して行きます。 最低限のことしか説明しませんので、 それ以上の詳しい機能の使い方は以下の公式ドキュメントや、公式サイトでリンクされているチュートリアルビデオなどをご覧ください。また、インタラクティブシェルについて今
【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3回です。 大きく間があいてしまいましたが、私の研究でノウハウがたまってきたので、このシリーズを再開します。（このシリーズ、今月から頑張って頻繁に更新します）。 今回は、python(x,y)にもパッケージングされている、IPythonについて紹介します。以下が公式サイトです IPython公式ページ IPythonは、科学技術計算向けの、python標準シェル環境の拡張です。pythonに標準搭載されている対話的実行を行うシェル環境を
【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３回です。今回はpythonのIDE環境「Spyder」について紹介します。前回から少し間が空いてしまっているので、前回の記事も読んで頂けると理解の助けになるかと思います。 Spyderは、前回紹介した「python(x,y)」ライブラリにも含まれているpython向け科学技術向けのマルチプラットフォームIDEで、次回紹介するIPythonが統合ることができることによりインタラクティブなpythonスクリプトの実行も可能な、「Matla
【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
【シリーズ】「python,OpenCVを用いたCVプログラミング」 第1回：背景と主旨説明 | 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、 Tweet こんにちは。今回から「python,OpenCVを用いたCV(Computer Vision)プログラミング」と題して、OpenCVのpythonインターフェースを用いたコンピュータビジョンプログラミングの連載をはじめようと思います。 経緯や背景説明が少し長くなるので、今回はまずそれらの説明にとどめたのちに、この連載でどういった内容をとりあげて行くかを後半で述べます。そして、次回から、まずはpythonと使用する各ライブラリのインストールから解説を始めようと思います。 【経緯】 私のブログを以
ScalaでOpenCVを使って画像処理 – Rest Term
でインストールできます。簡単ですけどcmakeのオプションを自由にいじれないのでオススメできないかも。 sbt(Simple Build Tool) sbt(Simple Build Tool)はScala/Java用のビルドツール。ライブラリの依存関係を自動で解決してくれるし、Scalaで書かれたDSLを使ってビルド設定を簡潔に記述できます。今回はEclipseのようなIDEは使わずにemacs + sbtでストレスなく開発ができました。 参考: 始める sbt OpenCVのインストールに成功したら、ライブラリファイル(opencv-244.jar, libopencv_java244.so)をsbtプロジェクトのlibディレクトリにコピーしておきます。sbtが自動でクラスパスを追加してくれます。 Hello OpenCV in Scala Javadocを参考にしながら進めます。 *
『javascriptで画像処理してみよう(1)〜OpenCVjs〜』
画像処理だけで飯が食えるかっ！？ 主にコンピュータ関連の話題中心にしていこうかと思ってますがどうなるかは不明です。 写真の加工や顔認識といった画像処理の話題が多くなるかと思います はじめまして。京都の会社で画像処理エンジニアをしてますsakiyamaKです。 いつからかinstagramとかで写真をお洒落に加工するフィルタが流行りだして、ずっと興味があったので自分のプログラムで再現できないかと調べてみました。 で、一応コツがつかめる程度には再現できたんですが、いかんせん画像処理といえばC言語系でやるのが普通です。でもそれだとウェブ系の人たちにウケが悪そうだなと思ったんで、まずjavascriptの画像処理ライブラリを作ってみました。 名づけてOpenCVjs！ 名前の通り画像処理ライブラリのデファクトスタンダードであるOpenCVのjavascript移植版です。 せっかく作ったんで誰かに
OpenCV 2.4.2で分類器を作る - shkh's blog
最近、OpenCVで遊んでいて、付属の顔検出用の分類器の精度があまり良くないので、自分で作ってみることにした。ドキュメントがとっ散らかっているので、メモとして残す。 次の画像は付属の分類器を使って検出したもの。False-Positiveも多くて、うまく顔を捕捉できていないのがわかる。 OpenCVはバージョン2.4.2を使った。 手順としては サンプルの収集 ラベル付け 分類器の生成 となる。 1. サンプルの収集 今回は、ポジティブサンプルとネガティブサンプル用にあわせて10392枚集めた。 画像検索のAPIでは、Bing Search API on Azureが一番いいと思う。Googleは制限がきつくて、Yahooはクレカの登録が要る。 Bingはこちらで無料プランを登録すれば良い。使うときはAuthヘッダにアカウントキーを入れてやれば良い。スクリプトは以下にあげておいた。 htt
GitHub - liuliu/ccv: C-based/Cached/Core Computer Vision Library, A Modern Computer Vision Library
Build Status GitHub Action: Linux x64: Raspberry Pi 4: Jetson Nano: AGX Xavier: Backstory I set to build ccv with a minimalism inspiration. That was back in 2010, out of the frustration with the computer vision library then I was using, ccv was meant to be a much easier to deploy, simpler organized code with a bit caution with dependency hygiene. The simplicity and minimalistic nature at then, mad
OpenCVとCUDA FFTでパターン認識 その３
@memoblog からのツイート 2021年12月(1) 2021年10月(1) 2021年08月(1) 2021年07月(1) 2021年06月(1) 2021年04月(1) 2021年03月(1) 2021年02月(1) 2021年01月(3) 2020年11月(1) 2020年10月(1) 2020年08月(1) 2020年06月(2) 2020年05月(1) 2020年04月(5) 2020年02月(5) 2020年01月(1) 2019年12月(1) 2019年11月(1) 2019年10月(1) 2019年09月(1) 2019年07月(1) 2019年06月(1) 2019年05月(3) 2019年04月(2) 2019年03月(1) 2019年02月(1) 2019年01月(1) 2018年12月(2) 2018年11月(1) 2018年10月(3) 2018年09月(1
OpenCVとCUDA FFTでパターン認識 その２
@memoblog からのツイート 2021年12月(1) 2021年10月(1) 2021年08月(1) 2021年07月(1) 2021年06月(1) 2021年04月(1) 2021年03月(1) 2021年02月(1) 2021年01月(3) 2020年11月(1) 2020年10月(1) 2020年08月(1) 2020年06月(2) 2020年05月(1) 2020年04月(5) 2020年02月(5) 2020年01月(1) 2019年12月(1) 2019年11月(1) 2019年10月(1) 2019年09月(1) 2019年07月(1) 2019年06月(1) 2019年05月(3) 2019年04月(2) 2019年03月(1) 2019年02月(1) 2019年01月(1) 2018年12月(2) 2018年11月(1) 2018年10月(3) 2018年09月(1
OpenCVとCUDA FFTでパターン認識 その１
今更ながらPRMUのアルゴリズムコンテスト2011課題をやってみたいと思います。 ttp://www.ccm.media.kyoto-u.ac.jp/alcon2011/ 既存のものを使うだけでアルゴリズム的に新しい所はありません。 また、難しいことは考えていないのでLevel-1の課題だけやります。 課題はじゃんけんの勝敗判定を画像処理で行うものです。 今回考えた処理の流れは以下の通りです。 1. 肌色検出で手の領域を抽出 2. 手の領域の輪郭線を抽出 3. 輪郭線をフーリエ記述子で表現 4. フーリエ記述子でパターン認識 なぜフーリエ記述子を使うのかというと、CUDAのFFTを試してみたかったからです。 1. 肌色検出 肌色検出で検索すると、HSVのHueを使う方法とYCrCbのCrCbを使う方法があるようです。 両方試してみましたが、今回の課題の画像ではCrCbを使った方がきれいに取
OpenCV×文字認識エンジン
前回、形状マッチングで文字認識をさせようとして見事に失敗した。 しょうがないので、偉大な誰かが作った文字認識エンジンをありがたく使わせていただく事に。 そんなこんなで本日作ったガラクタは、以下のようなカメラ映像から、赤枠内の文字を認識してくれるというシロモノだよ。 こんなふうに認識してくれる。 これを作るためにいろいろ探していたら、Tesseract-OCR という文字認識エンジンを見つけたので、さっそくダウンロード。 Windows 環境なら、tesseract-ocr-setup-3.00.exe あたりを落とせば幸せになれると思う。 これを、C:\Program Files\Tesseract-OCR というフォルダにインストール。 使い方は、認識させたい画像を tiff 形式（たとえば tmp.tiff ）で保存して、コマンドラインに tesseract.exe tmp.tiff
GitHub - takmin/OpenCV-Marker-less-AR: This is a marker less augmented reality application developed using OpenCV. This code can be used under MIT license. Demo movie: http://youtu.be/KgQguj78qMA
2012/01/10 Marker less AR is using natural images as markers instead of monochromatic markers. This program includes object recognition, tracking, and overlay of 3D model functions. You can use this program source code under MIT license. http://www.opensource.org/licenses/mit-license.php This program was written in C++ using OpenCV 2.3.1 and GLUT 3.7.6. You should install these libraries before yo
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
