OpenCV + ARToolKit
imageData に加工した画像が入っていれば問題ないはず 残すところは２と３だけです まず、ARToolKit からヘッダとライブラリを持ってきます 必要なのが ar.h/config.h/param.h と libAR.lib です このまま持ってきてもコンパイルは通らないので ar.h 内の #include <AR/config.h> #include <AR/param.h> を #include "config.h" #include "param.h" へ param.h 内の #include <AR/config.h> を #include "config.h" へ 変更し、 #include "ar.h" #pragma comment( lib, "libAR.lib" ) をソースに追加します IplImage 構造体内に確保されるイメージデータは BGR の形式
Stream video from ffmpeg and capture with OpenCV
I have a video stream coming in on rtp to ffmpeg and I want to pipe this to my OpenCV tools for live streaming processing. The rtp linkage is working because I am able to send the incoming data to a file and play it (or play if via ffplay). My OpenCV implementation is functional as well because I am able to capture video from a file and also a webcam. The problem is the streaming to OpenCV. I have
Haar状特徴に基づくブースト分類器のカスケードを利用する高速物体検知
Haar状特徴に基づくブースト分類器のカスケードを利用する高速物体検知 Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features はじめに このドキュメントでは高速物体検知のためのブースト分類器のカスケード の訓練と使いかたについて説明します． 過完備Haar状特徴の集合は，シンプルな個体分類器のための基底を提供します． 対象物検知の例としては，顔，目および鼻の検知やロゴ検知などがあります． ロゴ検知には，対象物のサンプル画像を注意深く多数収集する必要がないため， このドキュメントでロゴ検知を物体検知の例として取り上げ，説明します． ここでは，サンプル画像を注意深く多数収集する代わりに，1つの原画像から 対象物の多数のサンプル画像を生成するユーティ
Simple Digit Recognition OCR in OpenCV-Python
Well, I decided to workout myself on my question to solve the above problem. What I wanted is to implement a simple OCR using KNearest or SVM features in OpenCV. And below is what I did and how. (it is just for learning how to use KNearest for simple OCR purposes). 1) My first question was about letter_recognition.data file that comes with OpenCV samples. I wanted to know what is inside that file.
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