Adobe Camera RAWã«ã€Œã‚¹ãƒ¼ãƒ‘ー解åƒåº¦ã€æ©Ÿèƒ½ãŒè¿½åŠ 　RAWデータã§ã•ã£ãã効果を検証
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2015/5/22 1 インタラクティブシステム論 第７回 梶本裕之 Twitter ID kajimoto ãƒãƒƒã‚·ãƒ¥ã‚¿ã‚° #ninshiki レãƒãƒ¼ãƒˆãƒ¡ãƒ¼ãƒ«ã‚¨ãƒ©ãƒ¼ 第５回分ã®ãƒ¬ãƒãƒ¼ãƒˆãƒ¡ãƒ¼ãƒ«ãŒã‚¨ãƒ©ãƒ¼ã« ãªã£ãŸå¯èƒ½æ€§ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ï¼Žï¼ˆãƒ¡ãƒ¼ãƒ« ボックスã®ã‚µã‚¤ã‚ºã‚ªãƒ¼ãƒãƒ¼ï¼‰ å†åº¦é€ä¿¡ã—ã¦ãã ã•ã„． 日程 4/9 イントãƒãƒ€ã‚¯ã‚·ãƒ§ãƒ³ 4/16 Scilabã®ç´¹ä»‹ï¼ˆè¥¿6å·é¤¨3階PCルーム） 4/23 出張ã«ã‚ˆã‚Šä¼‘講 4/30 ãƒ•ãƒ¼ãƒªã‚¨å¤‰æ› 5/7 フーリエ変æ›ã¨ç·šå½¢ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ 5/14 ä¿¡å·å‡¦ç†ã®åŸºç¤Ž 5/21 ä¿¡å·å‡¦ç†å¿œç”¨ï¼‘（相関） 5/28 ä¿¡å·å‡¦ç†å¿œç”¨ï¼’（画åƒå‡¦ç†) 6/4 ç ”ç©¶å®¤è¦‹å¦ï¼ˆå¤§å¦é™¢ã‚ªãƒ¼ãƒ—ンラボ） 6/11 ä¸é–“確èªãƒ†ã‚¹ãƒˆ 6/18 ãƒ©ãƒ—ãƒ©ã‚¹å¤‰æ› 6/25 出張ã«ã‚ˆã‚Šä¼‘講 7/2 å¤å…¸åˆ¶å¾¡ã®åŸºç¤Ž 7/9 行列 7/16 行列ã¨æœ€å°äºŒä¹—法 7/23 ãƒãƒœãƒ†ã‚£ã‚¯ã‚¹ 8/5～11 期末テスト ä¸é–“
カメラã‚ャリブレーションã¨3次元å†æ§‹æˆ — opencv v2.1 documentation
カメラã‚ャリブレーションã¨3次元å†æ§‹æˆÂ¶ ã“ã®ã‚»ã‚¯ã‚·ãƒ§ãƒ³ã§è¿°ã¹ã‚‹é–¢æ•°ã¯ï¼Œã„ã‚ゆるピンホールカメラモデルをå–り扱ã„ã¾ã™ï¼Žã¤ã¾ã‚Šã“ã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã§ã¯ï¼Œ3次元座点をé€è¦–投影変æ›ã‚’用ã„ã¦ç”»åƒå¹³é¢ã«å°„å½±ã™ã‚‹ã“ã¨ã§ï¼Œã‚·ãƒ¼ãƒ³ã®ãƒ“ューãŒæ§‹æˆã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ï¼Ž ã“ã“㧠ã¯ãƒ¯ãƒ¼ãƒ«ãƒ‰åº§æ¨™ç³»ã®3次元座標を表㗠ã¯ç”»åƒå¹³é¢ã«æŠ•å½±ã•ã‚ŒãŸç‚¹ã®åº§æ¨™ã‚’表ã—ã¾ã™ï¼Ž ã¯ï¼Œã‚«ãƒ¡ãƒ©è¡Œåˆ—，ã¾ãŸã¯ã‚«ãƒ¡ãƒ©ã®å†…部パラメータ行列ã¨å‘¼ã°ã‚Œã¾ã™ï¼Ž ã¯ä¸»ç‚¹ï¼ˆé€šå¸¸ã¯ç”»åƒä¸å¿ƒï¼‰ï¼Œ ã¯ãƒ”クセルå˜ä½ã§è¡¨ã•ã‚Œã‚‹ç„¦ç‚¹è·é›¢ã§ã™ï¼Ž ã—ãŸãŒã£ã¦ï¼Œ ã‚るファクタã«ã‚ˆã£ã¦ã‚«ãƒ¡ãƒ©ç”»åƒãŒã‚¹ã‚±ãƒ¼ãƒªãƒ³ã‚°ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹å ´åˆï¼Œ ã“ã®ã™ã¹ã¦ã®ãƒ‘ラメータをåŒã˜ãƒ•ã‚¡ã‚¯ã‚¿ã§ã‚¹ã‚±ãƒ¼ãƒªãƒ³ã‚°ï¼ˆãã‚Œãžã‚ŒãŒï¼Œæ‹¡å¤§ã¾ãŸã¯ç¸®å°ï¼‰ã™ã‚‹å¿…è¦ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ï¼Ž 内部パラメータ行列ã¯ãƒ“ューã«ä¾å˜ã—ãªã„ã®ã§ï¼Œä¸€åº¦æŽ¨å®šã™ã‚Œã°ï¼ˆã‚ºãƒ¼ãƒ レンズã®å ´åˆï¼‰ç„¦ç‚¹è·é›¢ã‚’固定ã—ã¦ã„ã‚‹é™ã‚Šã¯ç¹°è¿”ã—使用ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ï¼Ž 並進-回転ã®åŒæ¬¡å¤‰æ›è¡Œåˆ—ã§ã‚
HOG 特徴を使用ã—ãŸæ•°å—ã®åˆ†é¡ž - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
ã“ã®ä¾‹ã§ã¯ã€HOG 特徴ãŠã‚ˆã³ãƒžãƒ«ãƒã‚¯ãƒ©ã‚¹ SVM 分類器を使用ã—ã¦æ•°å—を分類ã™ã‚‹æ–¹æ³•ã‚’説明ã—ã¾ã™ã€‚ オブジェクトã®åˆ†é¡žã¯ã€ç›£è¦–ã€è‡ªå‹•è»Šå®‰å…¨æ€§ã€ã‚¤ãƒ¡ãƒ¼ã‚¸ã®æ¤œç´¢ãªã©ã€å¤šãã®ã‚³ãƒ³ãƒ”ューター ビジョン アプリケーションã«ãŠã„ã¦é‡è¦ãªã‚¿ã‚¹ã‚¯ã§ã™ã€‚ãŸã¨ãˆã°ã€è‡ªå‹•è»Šå®‰å…¨æ€§ã‚¢ãƒ—リケーションã§ã¯ã€è¿‘ãã®ã‚ªãƒ–ジェクトをæ©è¡Œè€…や車両ã¨ã—ã¦åˆ†é¡žã—ãªã‘ã‚Œã°ãªã‚‰ãªã„ã“ã¨ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚分類ã™ã‚‹ã‚ªãƒ–ジェクトã®ã‚¿ã‚¤ãƒ—ã«ã‹ã‹ã‚らãšã€ã‚ªãƒ–ジェクト分類器を作æˆã™ã‚‹åŸºæœ¬çš„ãªæ‰‹é †ã¯æ¬¡ã®ã‚ˆã†ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ 対象オブジェクトã®ã‚¤ãƒ¡ãƒ¼ã‚¸ã‚’å«ã‚€ãƒ©ãƒ™ãƒ«ä»˜ãデータセットをå–å¾—ã™ã‚‹ã€‚ データセットをå¦ç¿’セットã¨ãƒ†ã‚¹ãƒˆ セットã«åˆ†å‰²ã™ã‚‹ã€‚ å¦ç¿’セットã‹ã‚‰æŠ½å‡ºã•ã‚ŒãŸç‰¹å¾´ã‚’使用ã—ã¦åˆ†é¡žå™¨ã«å¦ç¿’ã‚’è¡Œã‚ã›ã‚‹ã€‚ テスト セットã‹ã‚‰æŠ½å‡ºã•ã‚ŒãŸç‰¹å¾´ã‚’使用ã—ã¦åˆ†é¡žå™¨ã‚’テストã™ã‚‹ã€‚ 説明ã®ãŸã‚ã«ã€ã“ã®ä¾‹ã§ã¯ HOG (勾é…æ–¹å‘ヒストグラム) 特徴 [1] ã¨ãƒžãƒ«ãƒã‚¯ãƒ©
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データ特性ã«ã‚ˆã‚‹åœ§ç¸®ã•ã‚Œã‚„ã™ã„JPEG/PNGファイルã®ä½œã‚Šæ–¹ - hitomedia Tech Blog
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大妻女åå¤§å¦ ç”»åƒæƒ…å ±å‡¦ç†è«–åŠã³æ¼”ç¿’II HP
第１-２回「画åƒãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ãƒ•ã‚©ãƒ¼ãƒžãƒƒãƒˆã€(9/16,9/23) 講義資料(Lec13.pdf) 演習プãƒã‚°ãƒ©ãƒ (Ex07.zip) 講義資料(Lec14.pdf): 演習07フォーマット変æ›ã®ãƒ’ント 第３-７回「周波数分解ã€(10/7,10/14,10/21,10/28,11/4) 講義資料(Lec15.pdf) 演習プãƒã‚°ãƒ©ãƒ (Ex08.zip) 講義資料(Lec16.pdf) 演習プãƒã‚°ãƒ©ãƒ (Ex09.zip) 第８-１３回「フィルタ処ç†ãƒ»ã‚¨ãƒƒã‚¸å¼·èª¿ã€(11/11,11/18,11/25,12/2,12/9,12/16) 講義資料(Lec17.pdf) 演習プãƒã‚°ãƒ©ãƒ (Ex10.zip) 講義資料(Lec18.pdf) 演習プãƒã‚°ãƒ©ãƒ (Ex11.zip) 講義資料(Lec19.pdf) 演習プãƒã‚°ãƒ©ãƒ (Ex12.zip) 講義資料(Lec20.pdf) 演習プãƒã‚°ãƒ©ãƒ (Ex13.zip)
ラベリング処ç†ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ 　画åƒå‡¦ç†ã‚½ãƒªãƒ¥ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³
メインページ ＞ ç”»åƒå‡¦ç† 二値化画åƒå‡¦ç†ã•ã‚ŒãŸç”»åƒã«ãŠã„ã¦ã€ç™½ã®éƒ¨åˆ†ï¼ˆã¾ãŸã¯é»’ã®éƒ¨åˆ†ï¼‰ãŒé€£ç¶šã—ãŸç”»ç´ ã«åŒã˜ç•ªå·ã‚’割り振る処ç†ã‚’ ラベリングã¨è¨€ã„ã¾ã™ã€‚ 通常ã€åŒã˜ç•ªå·ã”ã¨ã®é¢ç©ï¼ˆç”»ç´ 数）や幅ã€é«˜ã•ãªã©ã®ç‰¹å¾´é‡ã‚’求ã‚ã¦æ¬ 陥検査や分類処ç†ãªã©ã«ç”¨ã„られã¾ã™ã€‚ ラベリングã«ã¯ã€äºŒå€¤åŒ–ã•ã‚ŒãŸç”»åƒã®ç¸¦ã€æ¨ªæ–¹å‘ã«é€£ç¶šã—ã¦ã„る部分をåŒã˜ãƒ©ãƒ™ãƒ«ã«ã™ã‚‹ï¼”連çµã¨ã€ 縦ã€æ¨ªã€æ–œã‚æ–¹å‘ã«é€£ç¶šã—ã¦ã„る部分をåŒã˜ãƒ©ãƒ™ãƒ«ã«ã™ã‚‹ï¼˜é€£çµã¨ã®ï¼’種類ã®å‡¦ç†ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ （４近å‚ã€ï¼˜è¿‘å‚ã¨ã„ã†å ´åˆã‚‚ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚） 以下ã€ï¼˜é€£çµã®å ´åˆã«ãŠã„ã¦ã€ãƒ©ãƒ™ãƒªãƒ³ã‚°å‡¦ç†ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ を紹介ã—ã¾ã™ã€‚ ã¾ãšã€ç”»åƒå…¨ã¦ã®ç”»ç´ ã®ãƒ©ãƒ™ãƒ«ç•ªå·ã‚’ï¼ï¼ˆã‚¼ãƒï¼‰ã§åˆæœŸåŒ–ã—ã¦ãŠãã€ãƒ©ãƒ™ãƒªãƒ³ã‚°ã§ç•ªå·ã‚’割り付ã‘ã‚‹ãŸã‚㮠ラベリング番å·ã®ãƒ«ãƒƒã‚¯ã‚¢ãƒƒãƒ—テーブルを用æ„ã—ã¦ãŠãã¾ã™ã€‚（テーブルã®ä½¿ã„æ–¹ã®è©³ç´°ã¯å¾Œã»ã©ï¼‰ ãã—ã¦ã€ç”»åƒã®å·¦ä¸Šã‹ã‚‰ãƒ©ã‚¹ã‚¿ã‚¹ã‚ャンを行ã„ã€ç”»ç´ ã®è‰²ãŒç™½ã®ä½
Python ã§ç”»åƒå‡¦ç†ã‚’ã‚„ã£ã¦ã¿ã‚ˆã†ï¼ - SIFT 第2回 - (MPS 文京 第43回ミーティング)
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ç”»åƒå‡¦ç†ã‚’始ã‚よã†ã€€ãƒ¼ç‰¹å¾´é‡2 SIFTー - プãƒã‚°ãƒ©ãƒ deタマゴ
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ç”»åƒç ”究入門
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3.3. Scikit-image: ç”»åƒå‡¦ç† — Scipy lecture notes
3.3. Scikit-image: ç”»åƒå‡¦ç†Â¶ 著者: Emmanuelle Gouillart scikit-image ã¯ç”»åƒå‡¦ç†ã«ç‰¹åŒ–ã—㟠Python ç”»åƒãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリã§ã€ NumPy é…列を画åƒã‚ªãƒ–ジェクトをãƒã‚¤ãƒ†ã‚£ãƒ–ã«æ‰±ã„ã¾ã™ã€‚ã“ã®ç« ã§ã¯ scikit-image を多様ãªç”»åƒå‡¦ç†ã‚¿ã‚¹ã‚¯ã«ã©ã†åˆ©ç”¨ã™ã‚‹ã‹ã‚„ NumPy ã‚„ Scipy ãªã©ã®ä»–ã® Python ã®ç§‘å¦æŠ€è¡“モジュールã¨ã®é€£æºã«ã¤ã„ã¦ã‚‚扱ã„ã¾ã™ã€‚ å‚考 基本的ãªç”»åƒæ“作ã€ãŸã¨ãˆã°ç”»åƒã®åˆ‡ã‚ŠæŠœãã‚„å˜ç´”ãªãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ãªã©ã€å¤šãã®å˜ç´”ãªæ“作㯠NumPy ã‚„ SciPy ã§ã‚‚実ç¾ã§ãã¾ã™ Numpy 㨠Scipy を利用ã—ãŸç”»åƒã®æ“作ã¨å‡¦ç† ã‚’å‚ç…§ã—ã¦ä¸‹ã•ã„。 ã“ã®ç« ã‚’èªã‚€å‰ã«å‰ã®ç« ã®å†…容ã«ã¤ã„ã¦æ…£ã‚Œã¦ãŠãå¿…è¦ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€ãƒžã‚¹ã‚¯ã‚„ラベルã¨ã„ã£ãŸåŸºæœ¬æ“作ã¯æº–å‚™ã¨ã—ã¦å¿…è¦ã§ã™ã€‚
2.6. Numpy 㨠Scipy を利用ã—ãŸç”»åƒã®æ“作ã¨å‡¦ç† — Scipy lecture notes
2.6. Numpy 㨠Scipy を利用ã—ãŸç”»åƒã®æ“作ã¨å‡¦ç†Â¶ 著者: Emmanuelle Gouillart, Gaël Varoquaux ã“ã®ç¯€ã¯ã€ç§‘å¦æŠ€è¡“計算コアモジュールã§ã‚ã‚‹ Numpy ã‚„ Scipy を利用ã—ãŸç”»åƒã«å¯¾ã™ã‚‹åŸºæœ¬çš„ãªæ“作ã¨å‡¦ç†ã«ã¤ã„ã¦æ‰±ã„ã¾ã™ã€‚ã“ã®ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ«ã§æ‰±ã†ã„ãã¤ã‹ã®æ“作ã¯ç”»åƒå‡¦ç†ä»¥å¤–ã®å¤šæ¬¡å…ƒé…列ã§ã‚‚å½¹ã«çµŒã¤ã§ã—ょã†ã€‚特㫠scipy.ndimage 㯠n-次元㮠NumPy é…列をæ“作ã™ã‚‹é–¢æ•°ã‚’æä¾›ã—ã¾ã™ã€‚
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( ) ( ) (An Introduction to the Kalman Filter by Greg Welch and Gary Bishop) 1,2,, ,k-1,k,k+1,, ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )( ) (estimate) ( ) (1) (t=t0) (t>t0) (2) (t=t0) (t=t0) (3) (t=t0) (t<t0) ( ) (t=t0) (t=t0- t) (t0- t<t<t0) ( ) ( ) ( ) ∈ ∈ ∈ ∈ ( ) x k A k x k B k u k w k + + + + = = = = + + + + + + + + 1 (1) M q && x && + = δ0 0 (2) A k B k u l ∈ ∈ ∈ ∈ (2) z m ∈ ∈ ∈ ∈ ( ) ( ) (1) (2) w k
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http://cvrs.whu.edu.cn/downloads/ebooks/Multiple%20View%20Geometry%20in%20Computer%20Vision%20(Second%20Edition).pdf
http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/s.prince/book/book.pdf
http://www.mech.tohoku-gakuin.ac.jp/rde/contents/course/controlII/digicont.html
https://web.wakayama-u.ac.jp/~tokoi/lecture/gg/ggnote08.pdf
VLFeat - Documentation > C API
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