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第4回　オブジェクト検出器ã®ä½œæˆæ–¹æ³• | gihyo.jp
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物体検出/è¿½è·¡ç ”ç©¶è€…ã®ãŸã‚ã®ç”»åƒã‚¢ãƒŽãƒ†ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ãƒ„ール ObjectMarker - takminã®æ›¸ãã£ã±ãªã—備忘録 @ã¯ã¦ãªãƒ–ãƒã‚°
コンピュータビジョンã§ç‰©ä½“検出や追跡を行ã†å ´åˆã€å½“然ã®ã“ã¨ãªãŒã‚‰å¦ç¿’データã¨ã„ã†ã®ã‚’ã‚る程度用æ„ã—ãªãã¦ã¯ã„ã‘ã¾ã›ã‚“。具体例ã¨ã—ã¦ã¯OpenCVã®HaarClassifierCascadeã§ç‰©ä½“検出ã™ã‚‹ãŸã‚ã®æ¤œå‡ºå™¨ã‚’訓練ã™ã‚‹ã¨ãã€è¨“ç·´ç”»åƒã‚’ãŸãã•ã‚“集ã‚ã¦ã€ãã®å¯¾è±¡ã¨ãªã‚‹ç‰©ä½“ãŒãã®ç”»åƒã®ã©ã“ã«ã‚ã‚‹ã®ã‹ã‚’記述ã—ãŸãƒ†ã‚ストファイルを作らãªãã¡ã‚ƒã„ã‘ã¾ã›ã‚“。 詳ã—ãã¯ã€ã“ã“ら辺をå‚考ã«ã—ã¦ãã ã•ã„。 http://gihyo.jp/dev/feature/01/opencv/0004 ã¾ãŸã€ä½œã£ãŸç‰©ä½“検出器やトラッã‚ング用プãƒã‚°ãƒ©ãƒ ãŒæ£ã—ãä½ç½®ã‚’検出ã—ã¦ã„ã‚‹ã‹ã‚’評価ã™ã‚‹ãŸã‚ã«ã€ã‚らã‹ã˜ã‚æ£è§£ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã¨ã„ã†ã®ã‚’作ã£ã¦ãŠã„ã¦ãã‚Œã«å¯¾ã—ã¦è©•ä¾¡ã‚’ã™ã‚‹å¿…è¦ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ã“ã®æ£è§£ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã¨ã„ã†ã®ãŒã‚„ã£ã±ã‚Šç”»åƒã‚’集ã‚ã¦ã€ãã‚Œã«å¯¾ã—ã¦ãã®ç‰©ä½“ã®ä½ç½®ã¨ã„ã†ã®ã‚’ã„ã¡ã„ã¡äººé–“ãŒæ‰‹å‹•ã§èª¿ã¹ã¦ã€ãªã‚“らã‹ã®å¤–部ファイルã¨ã—ã¦ãã®åº§
機械å¦ç¿’ã®ãŸã‚ã®OpenCV入門 - Qiita
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ãã“ã¨ç”»åƒå‡¦ç† part 3 – Deep Learningã§çŒ«ã®å“種è˜åˆ¥ – Rest Term
ãã“ã¨ç”»åƒå‡¦ç†ã€‚ (ã¿ã‹ã‚“ – å‰ç¥¥å¯º ãゃりã“) å‰å›žã® ãã“ã¨ç”»åƒå‡¦ç† part 2 – 猫検出 ã§ã¯ç”»åƒå†…ã®çŒ«ã®é¡”を検出ã™ã‚‹æ–¹æ³•ã‚’紹介ã—ã¾ã—ãŸãŒã€ä»Šå›žã¯ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングã®æŠ€è¡“を用ã„ã¦çŒ«ã®å“種をè˜åˆ¥ã—ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ å¦ç¿’データ ãã“ã¨ç”»åƒå‡¦ç† part 1 – ç´ æ集ã‚ã§ã¯ã€è‡ªåˆ†ã§æ’®å½±ã—ãŸå†™çœŸã‚’å¦ç¿’データã¨ã—ã¦ä½¿ã†ã¨æ›¸ã„ãŸã®ã§ã™ãŒã€éƒ½å†…ã®çŒ«ã‚«ãƒ•ã‚§ç‰ã§å‡ºä¼šãˆã‚‹çŒ«ã«é™ã£ã¦ã—ã¾ã†ã¨å“種ã®åã‚ŠãŒå¤§ãããªã£ã¦ã—ã¾ã†ã®ã§ã€ã“ã“ã§ã¯ã—ã¶ã—ã¶ç ”究用ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒƒãƒˆã‚’使ã†ã“ã¨ã«ã—ã¾ã™ã€‚。ãŸã ã€Shiba InuãŒã‚ã‚‹ã®ã«æ—¥æœ¬ãŒèª‡ã‚‹Mike NekoãŒå«ã¾ã‚Œã¦ã„ãªã„ã®ã§ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒƒãƒˆã¨ã—ã¦ã®å“質ã¯æ‚ªã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ The Oxford-IIIT-Pet dataset オックスフォード大å¦ãŒå…¬é–‹ã—ã¦ã„る動物画åƒã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒƒãƒˆã§ã™ã€‚ãã®å†…猫画åƒã¯2400æžšã€ã‚¯ãƒ©ã‚¹æ•°ã¯12ã§1クラスã«ã¤ã200æžšã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚今
TensorFlowã§é¡”検出器を自作ã™ã‚‹ - ã™ãŽã‚ƒãƒ¼ã‚“メモ
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ç”»åƒã®ã—ãã„å€¤å‡¦ç† â€” OpenCV-Python Tutorials 1 documentation
OpenCVã®å…¬å¼ãƒ‰ã‚ュメントã«å„フラグãŒã©ã®ã‚ˆãªå‡¦ç†ã‚’ã™ã‚‹ã‹è¨˜è¼‰ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã®ã§ï¼Œç¢ºèªã—ã¦ãã ã•ã„． cv2.threshold ã¯äºŒã¤ã®å‡ºåŠ›ã‚’è¿”ã—ã¾ã™ï¼Žä¸€ã¤ç›®ã®å‡ºåŠ› retval ã«ã¤ã„ã¦ã¯å¾Œè¿°ã—ã¾ã™ï¼ŽäºŒã¤ç›®ã®å‡ºåŠ›ãŒã—ãã„値処ç†ã•ã‚ŒãŸå¾Œã® äºŒå€¤ç”»åƒ ã«ãªã‚Šã¾ã™ï¼Ž コード : import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('gradient.png',0) ret,thresh1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY) ret,thresh2 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) ret,thresh3 = cv2.threshold(img,127,2
OpenCvSharpã‚’ã¤ã‹ã†ã€€ãã®15(é©å¿œçš„閾値処ç†) - schima.hatenablog.com
é©å¿œçš„é–¾å€¤å‡¦ç† (Adaptive Thresholding) を使ã†ã‚µãƒ³ãƒ—ルã§ã™ã€‚ 始ã‚ã‹ã‚‰ã¶ã£ã¡ã‚ƒã‘ã¾ã™ã¨ cvAdaptiveThreshold を使ãˆã€ã¨ã„ã†è©±ã«ãªã‚Šã¾ã™ãŒã€æœ¬è¨˜äº‹ã¯ãã‚Œã ã‘ã§ã¯çµ‚ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“ï¼ã€€OpenCvSharpã§ã¯ã€OpenCV標準ã§ã¯ç”¨æ„ã•ã‚Œã¦ã„ãªã„é©å¿œçš„閾値処ç†ã‚’ã€ã“ã£ãり組ã¿è¾¼ã‚“ã§ã„ã¾ã™ã€‚今回ã€åˆã‚ã¦ãれを公ã«ã—ã¦ãŠãã¾ã™ã€‚ OpenCvSharpã‚’ã¤ã‹ã†ã€€è¨˜äº‹ä¸€è¦§ 背景 é©å¿œçš„閾値処ç†ã¯ã€æ§˜ã€…ãªå¿œç”¨ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ãŒã€ç‰¹ã«æ–‡æ›¸ç”»åƒå‡¦ç†ã«ãŠã„ã¦ã¯å¿…é ˆã®å‡¦ç†ã§ã™ã€‚ 例ãˆã°ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ãªç”»åƒï¼ˆå·¦ï¼‰ã‚’二値化ã—ãŸã„ã¨ã—ã¾ã™ã€‚ã“ã®ã¨ãã€ã¿ãªã•ã‚“ã”å˜ã˜ 大津ã®æ‰‹æ³• ã§ã¯ã€ï¼ˆå³ï¼‰ã®ã‚ˆã†ã«ãªã£ã¦ã—ã¾ã„ã¾ã™ã€‚ カメラã§æ’®å½±ã—ãŸå ´åˆã‚„å¤ã„文書ã®ç”»åƒã§ã¯ç‰¹ã«ã€ã“ã®ã‚ˆã†ãªå½±ã‚„シミç‰ãŒã‚ã‚‹ã®ãŒæ™®é€šã§ã€æ˜Žã‚‹ã„部分ã§ã†ã¾ãã„ã閾値ã§ã¯é«˜ã™ãŽã¦å½±éƒ¨åˆ†ã§ã¯å…¨éƒ¨çœŸã£é»’ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚　もã—ä»®ã«å½±ãŒã‚‚ã£
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