結局なんやねん！ OpenCVで物体検出 - haartraining.exe
引き続きOpenCVでの物体検出について述べよう． ポジティブサンプルを作成したら，次はいよいよトレーニング．haartraining.exe -data classifier/test -vec vec/positive.vec -bg bg/negative.txt -npos 100 -nneg 100 -mem 2000 -minhitrate 0.90 -maxfalsealarm 0.01 -nstages 3 -w 24 -h 24 "-data"引数には作成するカスケード識別器名を記述する．ここではclassifierディレクトリの下のtestディレクトリとして作成される．testディレクトリの下に，トレーニング後の各ステージのパラメータがテキストとして保存される． "-vec"引数にはcreatesamples.exeで作成したポジティブサンプルデータを指定する． "-b
opencvで顔認識でなくて独自の画像認識する方法 - pomo123の日記
opencv(日本語ドキュメント)と、perlから利用するためのモジュールImage::ObjectDetectを使って独自の画像を認識させる方法のメモ。 まず、Ubuntuでのインストール opencvはシステム→システム管理→Synapticで,編集→検索から"opencv”と入力する。libcv-dev、libcv1などが表示されるので、ダブルクリックで選択して、適用ボタンを押すと、関連するパッケージ一式が/usr/share/opencv以下あたりにインストールされます。 次にperlからopencvを使うためのImage::ObjectDetectは、 sudo cpan Image::ObjectDetect Imageropencvがインストールされていないと、エラーが出るので、順番はopencv→Image::ObjectDetectの順で。 顔認識 OpenCVを使って画
結局なんやねん！ OpenCVで物体検出 - createsamples.exe
なんとか自前でトレーニングしてテストできる環境になったので，忘れる前に書いておこう． ディレクトリの初期構造は以下の通り．各exeファイルはOpenCVのインストールディレクトリから取ってこよう（ひょっとするとビルドし直さないといけないかも？）． bg/ negative.txt classifier/ positive_samples/ pos_1.jpg pos_2.jpg ... pos_100.jpg negative_samples/ neg_1.jpg neg_2.jpg ... neg_100.jpg test/ lena.jpg test.txt vec/ xml/ createsamples.exe facedetect.exe haarconv.exe haartraining.exe performance.exe positive.txt OpenCVの顔検出プログ
3日で作る高速特定物体認識システム (1) 物体認識とは - 人工知能に関する断創録
情報処理学会の学会誌『情報処理』の2008年9月号（Vol.49, No.9）に「3日で作る高速特定物体認識システム」という特集記事があります。OpenCVを用いた面白そうなプロジェクトなのでレポートにまとめてみようと思います。3日でできるかはわからないけど。 残念ながらこの記事はPDFを無料でダウンロードすることができません（CiNiiでオープンアクセス可能になったみたいです）。なので会員以外で元記事が読みたい人は図書館でコピーする必要があるかも・・・また、2009年9月号の人工知能学会誌にも物体認識の解説「セマンティックギャップを超えて―画像・映像の内容理解に向けてー」があります。こちらも非常に参考になりますが同様にPDFが手に入りません・・・。他にもいくつかわかりやすい総説論文へのリンクを参考文献にあげておきます。 物体認識とは 物体認識（object recognition）は、画
3日で作る高速特定物体認識システム
3日で作る高速特定物体認識システム 黄瀬浩一，岩村雅一 （大阪府立大学） １．システム構成 ２．システムの作成 ２．１ 特徴抽出モジュール 利用するプログラム A C implementation of SIFT by Rob Hess 環境設定 OpenCV 全体のページ インストールの方法： 例えばこのページ． Visual Studio(2005, or 2008) 設定の方法： 例えばこのページ． 参考文献 藤吉先生による日本語の解説： 分かりやすい． Wikipedia： リンクが豊富． Lowe教授のページ： 本家．手軽に試せるプログラムもある．Matlabバージョンは非常に簡単． ２．２ 物体モデル 物体モデルといっても特別な仕掛けがあるわけではなく， <物体ID> <特徴ベクトル（128個の数字)> が特徴ベクトルの個数だけ並んだ１つのファイルです． x行目は，特徴ベクトル
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Object Detection with OpenCV - (3/3) - SVM Training
Object Detection with OpenCV - (1/3) - Integral Histograms
結局なんやねん！ OpenCVで物体検出 - performance.exe
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