【Python版OpenCV入門】画像処理の基礎〜応用例までサンプルコード付きで徹底解説
OpenCV（Intel Open Source Computer Vision Library）とは、インテル社で開発された画像処理・画像認識用のオープンソースライブラリです。Python/C++/Java/Android/Node.jsなどで使用できます。 本ページでは、PythonでOpenCVを扱う方法を解説します。 【基本編】画像操作、濃度変換、二値画像処理空間、空間周波数フィルタリング まずは画像処理の基本である画像操作、濃度変換、二値画像処理空間、周波数フィルタリングをPython版OpenCVで行う方法を解説します。 各解説記事ページへのリンクは以下に整理しています。 環境構築 Python版OpenCVのインストール方法(Windows編) Python版OpenCVのインストール方法(Mac編) OpenCVを使う前に必要な予備知識 ※Python版OpenCVでは読み
改めてMacでVimでC++でOpenCV - Crawlence
2013-04-12 改めてMacでVimでC++でOpenCV 準備する事 １、MacにOpenCVを入れる。 ２、Vimの設定を弄くる。 ３、VimでOpenCVを使ってみる。 頑張っていきましょう。 １、MacにOpenCVを入れる。 MacではOpenCVなどのパッケージは、HomebrewやらMacportsやらパッケージ管理システムを使います。 初期に複数のパッケージ管理システムを１台のMacに入れて混乱して以来、１台のMacに１つのパッケージ管理システム（homebrew）という決め事をしています。 Homebrewのコマンドやらにまとめているサイトを参考にして下さい。 MacPortsより使いやすい！？パッケージ管理システムHomebrewの使い方 | Macとかの雑記帳 おっと最初にJavaをインストールします。 ターミナルで $ java -versionj
【入門者向け解説】openCV顔検出の仕組と実践(detectMultiScale) - Qiita
概要と環境 openCVの顔検出方法について調べて試してみました。入門者向けに解説します。 以下はopenCV関連記事です。 OpenCV3.3とPython3.6をAnacondaでWindows10へインストール openCVの顔検出でパラメータを指定して手っ取り早く検出精度を高める openCVで複数画像ファイルから顔検出をして切り出し保存 openCVで効率的に大量画像を顔検出するためのtips 検証環境は下記のとおりです。 openCVの顔検出でできたこと 人物画像に対して顔検知して四角枠で囲みました。 複数人でも大丈夫。すごい！ 変顔だって検知します！(後ろの人も検知できてます) 顔検知から鼻検知に切り替えることもできます。 oepnCVの顔検出の仕組み 論文や具体的なアルゴリズムを見て調べて確認していないので、以降の解説は誤りがあるかもしれません(指摘いただけたら嬉しいです)
Raspberry Piで画像処理ライブラリ”OpenCV”使って”顔認識”試してみた - EeePCの軌跡
EeePCの軌跡 要するに、モバイル端末機器活用、AI/機械学習応用が趣味のブログです。 物欲、自作小説も少々？ ※ 管理人 ディープタイピング 画像処理が出来るといろいろ面白そうなので、Raspberry Piに”OpenCV”を入れて遊んでみることにしました。 参考にしたのはこちらの記事。 (35連休)4日目：Raspberry Pi（OpenCVのインストール〜リアルタイム顔認識） - hsuetsugu’s diary ここの記事を参考に、リアルタイムのカメラ画像の表示から顔認識までさせます。 まず、Raspberry PiをVNCでPC・iPhoneから操作できるようにしないといけません。参考にしたのはこちら。 Raspberry Piの設定【VNCサーバ（tightVNC）の設定】 - Aldebaranな人のブログ ただしうちのRaspberry Piではどうしてもtight
【シリーズ】「pythonとOpenCVを用いたCVプログラミング 」第8回：... | 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8回です。今回からOpenCV-Pythonインターフェースの各機能の使い方を順に紹介していきます。今回はまず最初の導入として「①画像と動画の入出力、可視化(highGUI))」のチュートリアルです。 【OpenCV-Pythonの解説についてのこのブログの基本方針】 なお、今後このシリーズは、OpenCV-Python Tutorial というサイトのチュートリアルの流れに沿って、基本機能の解説を同じような順で行っていきます。ただし、
OpenCvのMatからC++/MFCへの画像変換 - Qiita
cv::MatからMFC picture controlへの画像移行 OpenCvをC++/MFCで扱う場合、最大の難関は、MatからMFCのpicture controlへ転写させることだと感じる。picture controlは.Netでいうとpicture boxに相当する。 初心者にはMFCは難関で参考になるサイトも少ないのでわずかなコードを完成させるまで試行錯誤し、トータルで1週間くらいはかかってしまったが、実際は簡単に変換できることが分かった。 その方法は、CImageで型を作り、SetPixelでカラーデーターを入力させることだ。これによって簡潔で分かりやすいコードをつくることができた。 MFCはその難しさゆえに何度も挫折しかけたが、逆に面白さも感じた。C++でOpenCvのアプリケーションを作るなら、.NETよりMFCを活用したほうが良いというのが今回の感想だ。 次回の記事
ビルド職人になるために覚えたコマンドメモ - ainameの日記
ここ2年ぐらいffmpegとかopencvとかRuby + CUDAみたいなやつとか たまーにビルド職人になることがあって上手くコンパイルするために各種コマンドを使うことがあるのだけど、 使い方はおろか、普段あんまり使わないのでコマンド名すら忘れることが多々あるためコマンド名とか使い時を覚えている限りざっくりメモしとく。 あとはmanを読めば良い。 pkg-config インストール済みのライブラリをコンパイルに利用するときに必要なコンパイルオプションを返してくれるやつ .pcファイルを元に返してくれる。 PKG_CONFIG_PATHを指定して利用したりする。 ldd .so（Shared Object）ファイルが動的リンクで依存しているライブラリへの依存関係を表示してくれる。 何かをコンパイルした結果、共有ライブラリがリンクできているかを調べるのに使える。 $ ldd `which f
Python + OpenCV で雑コラ動画を作成する① 顔認識 - Qiita
0. はじめに 諸事情により動画の顔部分を別の顔に差し替える必要が出来たのですが、ググってもそれらしいソフトウェアが見つからないので、pythonの勉強がてら作成してみます。 ざっくりと方針としては ・動画内の顔を各フレームで認識する ・認識した顔の上に指定した画像を上書きする ということをしたいと思います。 python3.5 + OpenCV3 を利用します。 1. 環境構築 以下のサイトを参考にeclipse + Anacondaで環境を構築しました。 特に特筆すべきことはしてないのでこれだけで eclipse + pydevインストール EclipseとPydevでpython開発環境を整えてみる Anaconda + OpenCVインストール Python 環境のインストール 2. 顔認識 まずははじめの一歩として単一の画像ファイルを読み込み、画像内の顔を認識し、矩形で囲んで出力
OpenCVで動画をリアルタイムに変換してみる - Qiita
はじめに OpenCV(Open Source Computer Vision Library)はBSDライセンスの映像/画像処理ライブラリ集です。画像のフィルタ処理、テンプレートマッチング、物体認識、映像解析、機械学習などのアルゴリズムが多数用意されています。 OpenCVを使った動体追跡の例 (OpenCV Google Summer of Code 2015) https://www.youtube.com/watch?v=OUbUFn71S4s インストールと簡単な使い方はこちら http://qiita.com/olympic2020/items/d5d475a446ec9c73261e 静止画像のフィルター処理についてはこちら OpenCVでエッジ検出してみる 今回は、動画をリアルタイムに変換してみます。 プログラム while文のループの中で以下を行っています。 元のカラー動
Python + OpenCV で雑コラ動画を作成する③ 雑コラ動画作成 - Qiita
0. はじめに 前回(その② 静止画コラ作成)からの続きです。 前回行った静止画の顔へのオーバレイを動画に適用します。 以下のサイトを参考にしました。 【シリーズ】「pythonとOpenCVを用いたCVプログラミング 」第9回： OpenCV-python② 動画の入出力とhighGUIでのマウス、キーボードコールバック 1. 動画の入出力 まず始めに動画の入出力をしてみます。 単純に動画を読み込んでそのまま出力するだけです。 以下がコードです #coding=utf-8 import cv2 def export_movie(): # 入力する動画と出力パスを指定。 target = "target/test_input.mp4" result = "result/test_output.m4v" # 動画の読み込みと動画情報の取得 movie = cv2.VideoCapture(t
受け入れテストの自動化 ～ OpenCVの「眼」で捉え、Pythonの「脳」が思考し、Appiumの「指」で動かす - Speaker Deck
2017/02/03 JaSST’17 Tokyo
Python OpenCVの基礎 resieで画像サイズを変えてみる - Pythonの学習の過程とか
画像サイズを変えるのも簡単です。 resize cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) → dst¶ さっそく試してみましょ 単純な処理ですね。 画像を読み込む 高さと幅を取得し、さらにそれぞれを半分ににしたサイズを作成する cv2,resizeに入力画像とサイズを設定する(サンプルでは半分にしてある) またはサイズには、入力の高さと幅に対する倍率を設定する(もうひとつのサンプルは高さと幅を2倍にしてある） 結果 サンプルを載せてもあまり視覚的に意味が無いので。。。。。今回は結果サンプル無しです。すみません。 画像の縮小では、方式に気をつける 画像を縮小する場合には、その縮小方法に気をつける必要があります。 100x100の画像を50x50に縮小する場合を考えましょう。 ある1行について、100画素で表示していた
python+OpenCVで顔認識をやってみる - Qiita
「顔認識ってサクッとできないのー？」って聞かれたので試してみた。 細かいチューニングとかはできてない。 インストール Macだと結構簡単。OpenCVをbrewを使ってインストールする。 pythonはbrewで入れたものを使ってる。 numpyも必要みたいだけど、インストール済みだったんで省略。 どうやら、OpenCVをインストールする時にPython用のパッケージcv2がsite-packageにコピーされるみたいなので、インストール順としてはPython→numpy→OpenCVがいいみたい。 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 #HAAR分類器の顔検出用の特徴量 #cascade_path = "/usr/local/opt/opencv/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_defau
c++とアセンブリ言語で画像を反転させてみる - Qiita
この記事は自分用の備忘録です。解説用ではないです 追記2: 結果だけ先に発表すると、OpenCVが約16ms、C++ with asmが約3msまで高速化されました。最後のコメント欄まで読んでいただければと思います。 きっかけ カメラから画像を取得して、それを反転させて表示するプログラムを開発しています。 画像の反転をOpenCVを使っているのですが、画素数が大きいのでもう少しなんとか早くならないものかと、取り組んでみました。 残念ながら、私が使っているデバイスのCPUは、OpenCLをサポートしていない、ので、GPUにデータを乗っける方法が使えないのです。 使えたら、OpenCV3で、高速化してしまうんですけどね。 ということで、イバラの道としりながら、アセンブリ言語に進んでいきます。 NEON命令 NEON命令とは、arm系CPUにおいて、1命令で複数データをまとめて処理できる命令だそ
OpenCVによるアニメ顔検出ならlbpcascade_animeface.xml - デー
追記 lbpcascade_animeface · GitHub githubに置きました。 追記前 かなりいい。http://j.mp/oMVViM http://j.mp/pKZC4Y イロイロ試すと丸っこいものに対する誤検出がちょっと気になるくらい。 http://twitter.com/#!/ultraistter/status/92775087635312640 金曜日から何度か学習していたLBP版のアニメ顔検出ができていた。前回のOpenCVでアニメ顔を検出するためのXML v2 - デーに比べるとかなりよくなっていると思います。検出速度もこっちのほうが速い。 ダウンロード http://anime.udp.jp/data/lbpcascade_animeface.xml (デカイので右クリックで保存) 使い方 OpenCVのサンプルに入っているfacedetectというプログ
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