cv::Matの基本処理 — OpenCV-CookBook
マルチチャンネルと多次元配列¶ OpenCV 2.2 以降，2次元配列用の cv::Mat クラスと，多次元配列用の cv::MatND クラスが統一されました．つまり，現在は， cv::Mat で任意次元の配列を表現します． しかし，今まで cv::Mat を引数に取っていた関数が，すべて「多次元（>=3次元）」の Mat に対応しているとは限らないので注意が必要です． OpenCVの構造には，次元とチャンネルの概念があります． チャンネル（channel）：要素の次元 次元（dimension）：複数の要素からなる配列の次元 マルチチャンネル多次元配列の例（Dim=2 Ch=2, Dim=2 Ch=1, Dim=2 Ch=3, Dim=3 Ch=4）： 上記の例のように， や の配列は，1次元ベクトルではなく，1行の2次元行列と見なされることに注意してください．つまり，Mat の次元は
OpenCV 3とPython 3で特徴量マッチング（A-KAZE, KNN） - Qiita
OpenCVで特徴量マッチング 特徴量マッチングとは、異なる画像でそれぞれ抽出した特徴量の対応付けのことです。 パノラマ画像の作成 物体検知 動体追跡 で登場する技術です。 OpenCVには、以下のライブラリが用意されています。 特徴量抽出 特徴量マッチング マッチング結果の表示 今回は、OpenCV 3 + Python 3 を使って、下記のような、回転、ズームした画像の特徴量マッチングをしてみます。 マッチング結果を描画 OpenCVとは 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
アフィン変換とは - 大人になってからの再学習
幾何学の分野で、ある図形を回転させたり引き延ばしたりする変換をアフィン変換と呼ぶ。 もう少しきちんと説明すると、「アフィン変換とは平行移動と線形変換を組み合わせた変換」のこと。 平行移動はわかるけど、線形変換って？ 線形変換とは、「変換の前に直線だった場所は、変換後も直線のまま保たれる」変換のこと。直線が変換によって曲がったりしない。ということ。 さらに、「直線上に点A,B,Cが並んでいたとき、変換の前後でAB:BCの比が変化しない」。線の形が変わらないから線形変換という、と覚えてしまって構わない。 で、アフィン変換って具体的にはどのような変換？ 具体的には、線形変換（拡大縮小、剪断、回転）、平行移動があり、これらの組み合わせで表現される。 2次元の図形であれば、線形変換は元の座標に2x2の行列を掛けることで表現できる。平行移動は2次元のベクトルの加算で表現できる。 つまり、次のように表す
画像処理 — OpenCV-CookBook
画像を単色で塗りつぶす¶ 画像を単色で塗りつぶす方法を示します． また，この例には示しませんが， 画像中の部分矩形を塗りつぶす場合には、ROIまたは cv::rectangle を利用します． 矩形を描く などを参考にしてください． #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> int main(int argc, char *argv[]) { // 初期化時に塗りつぶす cv::Mat red_img(cv::Size(640, 480), CV_8UC3, cv::Scalar(0,0,255)); cv::Mat white_img(cv::Size(640, 480), CV_8UC3, cv::Scalar::all(255)); cv::M
HVC(Human Vision Components )シリーズ｜製品ラインナップ｜オムロン人画像センシングサイト：＋SENSING
オムロンの画像センシングコンポ（HVC：Human Vision Components）は、 組み込みや取り付けだけで、簡単に人の状態情報を得ることができる画像センサです。 画像センシング技術「OKAO® Vision」とカメラモジュールをコンパクトに一体化しました。 無線LANで端末へデータを送信し、アプリで簡単に操作が可能です。 ヒューマンビジョンコンポ (HVC-P2)
ベクトルの内積とは - 大人になってからの再学習
二つのベクトルa, bがあるとき ベクトルaとbの内積は次のように表される。 したがって 「ベクトルの内積って何？」 という質問に対しては 2つのベクトルの要素を順番にひろって、それらを掛け合わせたものを全部足したもの と答えることができる。 ベクトルが2次元または3次元の場合、このようにして求めた値がたまたま次の値と一致する（θは2つのベクトルの成す角）。 （このことを証明を紹介しているWebページはたくさんある。たとえばここ。） このように、2つのベクトルの要素を順番にひろって、それらを掛け合わせたものを全部足したものが、 たまたま幾何学的な性質を表す「角度」に結び付けられるため、何かと便利に使える。 例えば、物体になされた仕事は「物体に加わる力のベクトルと、物体の移動を表すベクトルの内積」で表される。 上の図の例では、ベクトルFで示される力で、物体がベクトルdで示されるだけ移動した場
OpenCVの使い方(1) インストールと画像の読み込みと動画再生 - のんびりしているエンジニアの日記
こんにちわ 今日はOpenCVの使い方を解説していきます。（C++） OpenCVとは画像処理をメインに行うライブラリですが、 それに付随してよく使われる機械学習のコードもあります。 そんなOpenCVの解説です。 まずはインストール。Homebrewを使います。楽です。 因に僕のVersion は2.4.7です。version 1台と2台だと全然動作が違いますね…。 Opencv インストール brew install opencv コンパイル g++ hoge.cpp `pkg-config --cflags opencv` `pkg-config --libs opencv` 画像の読み込み #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; using na
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Riokasino Website Judi Casino Online Terpercaya Website judi casino online Riokasino adalah siap memberikan pengalaman bermain game online uang asli terbaik di Indonesia. Situs ini merupakan salah satu white label ternama G8 yang sedang sangat popular dicari oleh para pemain judi online di Indonesia. Hanya di situs kami anda bisa menemukan seluruh game terpopuler mulai dari Sportsbook, Casino Onli
画像処理 #17 LOGフィルタ
またまた画像処理ネタ． LOGフィルタ(Laplacian Of Gaussian Filter) LOGフィルタというものがあります． エッジの検出には，ラプラシアンフィルタを使ったりします．ラプラシアンフィルタは，2次微分と同様の働きをするため，値が+から-に変化する所(ゼロ交差=zero crossing)がエッジに相当します．しかし，2次微分であるためノイズが強調されます．だので，ガウシアンフィルタをかけ平滑化した後，ラプラシアンフィルタをしましょうというのがLOGフィルタです． 下がフィルタの式です． ちなみにグラフはこんな感じ． Fig.1 LOGフィルタのグラフ(σ=2) 下に例を… Fig.2 元画像 Fig.3 LOGフィルタ(σ=1) Fig.4 LOGフィルタ(σ=2) Fig.5 LOGフィルタ(σ=4) Fig.6 LOGフィルタ(σ=8) 左の画像は，フィルタ適
INRIA Person dataset
This dataset was collected as part of research work on detection of upright people in images and video. The research is described in detail in CVPR 2005 paper Histograms of Oriented Gradients for Human Detection and my PhD thesis. The dataset is divided in two formats: (a) original images with corresponding annotation files, and (b) positive images in normalized 64x128 pixel format (as used in the
Momma's Wiki: OpenCV/Gabor Filter - Gabor Filterで遊んでみた http://www.eml.ele...
サンプル(C++) 労力をあまり掛けずに済ませたので適当。 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> IplImage* src = 0; IplImage* src_f = 0; IplImage* image = 0; IplImage* dest = 0; IplImage* dest_mag = 0; IplImage* kernelimg=0; IplImage* big_kernelimg=0; CvMat * kernel=0; int kernel_size =21; int pos_var = 50; int pos_w = 5; int pos_phase = 0; int pos_psi = 90; void Process(int pos) { //CvFileStorage *fs = cvOp
多層パーセプトロンで手書き数字認識 - 人工知能に関する断創録
多層パーセプトロンが収束する様子（2014/1/23）の続き。数字認識は前にニューラルネットによるパターン認識（2005/5/5）をJavaで作りましたが今回はPythonです。 今回は、多層パーセプトロンを用いて手書き数字を認識するタスクを実験します。今回からscikit-learnというPythonの機械学習ライブラリを活用しています。ただ、scikit-learnには多層パーセプトロンの正式な実装はない*1ため多層パーセプトロンのスクリプトはオリジナルです。今回から比較的大きなデータを扱うためなるべく高速に動作し、かつPRMLと変数名を合わせることで理解しやすいようにしました。 digitsデータ 手書き数字データは、MNISTというデータが有名です。PRMLの付録Aでも紹介されています。今回はいきなりMNISTではなく、scikit-learnのdigitsというより単純なデータセ
Extreme Learning Machines: Random Neurons, Random Features, Kernels
Overview Extreme Learning Machines (ELM): Filling the Gap between Frank Rosenblatt's Dream and John von Neumann's Puzzle - Network architectures: a homogenous hierarchical learning machine for partially or fully connected multi layers / single layer of (artifical or biological) networks with almost any type of practical (artifical) hidden nodes (or bilogical neurons). - Learning theories: Learning
【OpenCV】色領域の抽出 画像処理ソリューション
メインページ ＞ OpenCV OpenCVで肌色領域の抽出や特定色の抽出というテーマは良くある話だと思いますが、サンプルプログラムを探すと、 cvCvtColor関数でRGBからHSVに変換 ↓ cvSplit関数でHSV画像を各チャンネルに分解 ↓ cvThreshold関数で各チャンネルごとに二値化 ↓ cvAnd関数で各チャンネルの二値化画像のAndをとり、マスク画像を作成 ↓ cvAnd関数でHSV画像を各チャンネルの画像をAndをとる ↓ cvMerge関数で各チャンネルの画像をRGB画像へ戻す 多少、違うにしても、基本的にはこの様な流れの処理が比較的多いかと思います。 ここで、気になる点。赤の領域を抽出する場合、例えば色相が０°～１０° および ３５０°～３６０°の範囲を抽出したい場合などに対応できない。RGB→HSV→RGBへ変換すると、変換の途中で色の階調が少し失われてし
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GitHub - aidiary/PRML: PRMLのアルゴリズムをPythonで実装したサンプルプログラム
Extreme Learning Machine MATLAB MEX implementation | Vlad's Blog
The Imaging Source - Industrial camera manufacturer
GitHub - shimat/opencvsharp: OpenCV wrapper for .NET
OpenCV.org
WriteableBitmapに文字を書き込んで画面に表示する方法。 - 雑記