画像処理100本ノックとは 以下のような素晴らしい記事を発見しました。 https://qiita.com/yoyoyo_/items/2ef53f47f87dcf5d1e14 （リンク切れ） 画像処理を、OpenCV等の高度なライブラリを使わず行うことで、画像処理の理解を深める、非常に有用な練習問題集です。自分も画像処理の基礎を学びなおしたかったので、自己学習のため活用させていただくことにしました。 ただ、初学者にとってハードルになりそうなのが、環境構築のところです。GitHubのREADMEに丁寧に描かれているのですが、初学者にとっては難易度高く、時間もかかります。また、自宅以外の環境でちょっと学習したいときなどにも不便です。 そんな手間を解消するために、Googleが提供している環境構築不要・無料でPythonの開発が可能なWebサービス「Google Colaboratory」を使

画像処理が初めての人のための問題集をつくったりました。（完成！！） 研究室の後輩用に作ったものです。 自然言語処理100本ノックがあるのに、画像処理のがなかったので作ってみました。 あくまで趣味ベースで作ったものなので、プルリクエストは受け付けてますが依頼などは一切受け付けません そこをご理解頂けた方のみご利用下さい 画像処理の基本のアルゴリズム理解につながると思います。 pythonのnumpyの練習にもなると思います。(2019.3.8 C++もつくってますーー） ぜひぜひ下のgitをやってみてください。 [HP]https://yoyoyo-yo.github.io/Gasyori100knock/ [Git]https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock ★追記 2020.5.8 環境構築の手間をなくすために、Google Colabに修正

こんにちは。 コンピュータビジョン(『ロボットの眼』開発)が専門の”はやぶさ”@Cpp_Learningです。 最近は、PythonとOpenCVを使った画像処理にハマっています！ OpenCV便利ですよね～画像処理に関する知識があまりなくても、関数をレゴブロックのように繋げるだけで目的の処理ができますからね～ ただ、OpenCVが便利すぎるせいで『画像処理の基礎』を学ぶ機会を失っている人が多いような気がしています。。

オフィスでの居眠りを監視し、眠そうな人がいたら空調の温度が下がって強制的に起こす、という空調管理システムが話題になっていました。 www.nikkei.com https://t.co/NhLc3GByQv これネガティブに受け取られてるけどよく居眠りするサイドの意見としては居眠りって意図的にしてるわけではなくてむしろしなくて済むならしたくないので空調等の自然な形でそれを抑止してくれるのは結構いいと思う、仮眠とは話が別— メルセデスベン子 (@nomolk) 2018年7月26日 自分はよくなにかやりながら寝てしまう体質で、家でゲームやってたり本読んでるときでも寝てしまいます。眠い状態を経由せずに覚醒状態からいつのまにか寝てるので、我慢は無力です。なのでAI等の第三者が冷気とかでやさしく起こしてくれるならそれに越したことはないです。なので作ることにしました。 慶洋エンジニアリング(KEIY

運営元のロゴ Copyright © 2007-2024 All Rights Reserved by Gijutsu-Hyoron Co., Ltd. ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します⁠。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。

OpenCVで物体検出器を作成する① ～基礎知識～ こんにちは。新入社員のザキヤマです。最近は気温が上がってきて、夜も寝苦しくなってきましたね。。冬が待ち遠しいです！！ いきなりですが、OpenCVや物体検出の初心者向けに、 「OpenCVでカスケード分類器を作る際に、知っていると便利かもしれない基礎知識からカスケード分類器作成まで」を全7回に分けて簡単に説明していきます。 それでは、第1回目です。今回はOpenCVの物体検出について導入知識をサクッと説明します。 OpenCVで物体検出器を作成するシリーズ、記事一覧はこちら！ OpenCVで物体検出？ OpenCVとは、有名な画像処理のライブラリです。その機能の一つに物体検出があります。 顔・眼・鼻・口・上半身などの検出器が用意されていますが、自分でカスケード分類器を作成すれば、好きな物体を検出させることができますよ！！ カスケード分類器

皆さん、Yahoo!検索大賞 2017はご覧になりましか？ このアワードで大賞に輝くと、「今年の顔」の名誉を手に入れることができるんです。 そんな栄えある今年の大賞は、ブルゾンちえみとのこと。 他にも、俳優部門は高橋一生、女優部門は吉岡里帆、といった具合に各分野毎に受賞者がいます。 ところで、僕はあまりテレビを観ないので、誰が誰やらわかりません。 このままだと安心して2018年を迎えることができないので、画像を読み込んでそれが誰なのか判定するアプリが必要です。 一目見れば区別つきそうなものですが、僕の濁った目で直接見るよりも、機械に判定させた方がよいに決まっていますので、作ってみました。 実際の動きはこちらから確認できます。 今回はブルゾンちえみも含め、Yahoo!検索大賞の受賞者から以下の5人をピックアップし、判別できるようにしています。 ブルゾンちえみ(お笑い部門) 高橋一生(俳優部門

$k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す

19日に行われた Kyoto.なんか #3 で発表・デモをさせていただいた内容まとめです。 はじめに: 検出器の重要性 アイドル顔識別 をずっとやっている中で、顔の識別・分類(Classification)はCNNを使って出来ているけれど まだ上手く出来ていない別のタスクがあって。 それが画像内からの顔領域の検出 (Detection, Localization)。 「画像内に写っている人物が誰であるか」を識別するためには、まずはその画像に写っている「顔」を検出する必要がある。 その検出された顔それぞれについて分類器にかけて「この顔は○○さん」「この顔は××さん」と分類していくことになるわけで。 分類器に与える入力画像を切り抜いて抽出するのにもまず顔領域を検出する必要があるし、その分類器を学習させるためのデータセットも、様々な画像から顔領域を検出して切り抜いてそれぞれに対してラベル付けする

メモ代わりに手順まとめておきます．基本は install_caffe_osx10.10.md と CaffeをOS X 10.10 にインストールした // ichyo.jpを参考に，細かい修正を幾つか，という感じです．マシンはmac mini late 2012(core i7 2.3GHz quad core)です． CUDA CUDAとドライバーをインストール．しかしGPUがIntel HD Graphics 4000なのでCUDAが使えないことに，後から気がつく... 手順的にはpkgとかdmg落としてきて，そのまま入れるだけ． NVIDIA Cuda Driver NVIDIA CUDA BLAS MacにはもともとBLASが入っているので，何もする必要なし*1． Anaconda Python周りのものをあらかた入れる． brew install pyenv pyenv ins

その、学習した分類器がOpenCVには標準で入っています。すばらしい！場所は[opencv > sources > data > haarcascades]とありますが、自分はpyenvでホームディレクトリにインストールしていて、[~/.pyenv/versions/anaconda-2.1.0/share/OpenCV/haarcascades/]にありました。 # -*- coding: utf-8 -*- # 画像からカスケード分類器を用いて顔認識を行うサンプル import cv2 # サンプル顔認識特徴量ファイル cascade_path = "../lib/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" image_path = "img/Lenna.png" # これは、BGRの順になっている気がする color = (255, 2

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

#OpenCVによるUSBカメラ画像の取得 OpenCVでは，cv::VideoCaptureで，USB接続したカメラから簡単に画像を取得することができる． 以下では，公式サンプルを一部改変したコードで説明していく． 基本的な手順は カメラデバイスのオープン． カメラ画像の取得と画面への描画． デバイスの解放． #include "opencv2/opencv.hpp" int main(int argh, char* argv[]) { cv::VideoCapture cap(0);//デバイスのオープン //cap.open(0);//こっちでも良い． if(!cap.isOpened())//カメラデバイスが正常にオープンしたか確認． { //読み込みに失敗したときの処理 return -1; } cv::Mat frame; //取得したフレーム while(cap.read(f

概要 画像工学において、顔検出はとてもキャッチーなテーマである。 キャッチーであるがゆえに手あかが付きすぎていて、紹介するのも恥ずかしいくらいだ。 学習した分類器によって、ある矩形領域が顔か否かを判定していく。 学習済みデータがOpenCVには用意されているので、今回はそれを使おう。 （もちろん、自分でゴリラの顔を学習させることもできる） なお、これは顔に特化した方法ではない。 顔認識じゃない 認識(Recognition)ではなく、検出(Detection)だ。 （顔が誰のものかはわからない。顔の位置がわかるだけ） ゴリラでも間違いやすいので注意しよう。 アルゴリズム 「Haar-like特徴量」、「ブースティング」あたりでググれ サルでもわかる顔検出の原理　http://d.hatena.ne.jp/Cru/20100613/1276436975 実装 objdetect のライブラリ

先日書いたOpenCVでアニメ顔検出をやってみた - kivantium活動日記の続編です。アニメ顔を検出するところまではうまくいったので、今度はキャラの分類をやってみようと思います。環境はUbuntu 14.10です。 ひと目で、尋常でない検出器だと見抜いたよ まずは分類に使う学習用データを用意します。投稿から半年以上経つのにまだランキング上位に残っている驚異の動画ご注文はうさぎですか？ 第1羽「ひと目で、尋常でないもふもふだと見抜いたよ」 アニメ/動画 - ニコニコ動画を使います。 動画のダウンロード Ubuntuならaptで入れられるnicovideo-dlというツールを使います。 sudo apt-get install nicovideo-dl nicovideo-dl www.nicovideo.jp/watch/1397552685その後avidemuxでOP部分だけの動画を

2. あじぇんだ   自己紹介  はじめに  紹介するＯＳＳ  設計  実装  ？？？  まとめ  参考文献 4. 山口陽平   プログラミング言語・型理論の研究者  世界を美しく記述することを夢見る３３歳  名古屋工業大学大学院出身  未踏ソフトウェア経験  人を驚かせるのが好き  Nativeコードより速いJavaコード  1日でHaskellを作る  ハードリアルタイムJavaVM  1000台越え構成のペタバイト級分散DB  PC上で秒間1000万クエリ処理できるKVS ※あくまでもイメージです。 実物に髪の毛はありません。 5. 有限会社来栖川電算   概要  名古屋工業大学発ベンチャー（2003年）  目的  ソフトウェアの品質・生産性向上  スタッフ  役員３人・正社員７人・アルバイト９人  データ作成４人・家政婦２人

Bijostagram（びじょすたぐらむ）というWebサービスを作ってみました。 Bijostagram - Cute Girls on Instagram きれいなおねいさんは、好きですか？ Bijostagramとは？ Bijostagramは、きれいなおねいさんの画像がたくさん眺められるサービスです（個人的に作りました）。一番の大きな特徴は、Instagramから自動的にきれいなおねいさんの画像を集めてくる、というところです。Bijostagramでは、集めてきたおねいさん画像をランダムに表示しています。 Instagramは写真版Twitterで、しかも撮影した画像をオサレな感じで加工できてツイートできるというサービス。２月末に公式のAPIが公開されたので、いじってみました。→インスタグラムのAPIについてはこちら Bijostagramは、画像抽出と画像配置のアルゴリズムをPer

サキとは彼女の自宅近く、湘南台駅前のスーパーマーケットで待ち合わせをした。彼女は自転車で後から追いつくと言い、僕は大きなコインパーキングへ車を停めた。煙草を一本吸ってからスーパーマーケットへ向かうと、ひっきりなしに主婦的な女性かおばあちゃんが入り口を出たり入ったりしていた。時刻は午後5時になる。時計から目を上げると、待たせちゃったわねと大して悪びれてない様子でサキが手ぶらでやってきた。 お礼に料理を作るとはいえ、サキの家には食材が十分足りていないらしく、こうしてスーパーマーケットに寄ることになった。サキは野菜コーナーから精肉コーナーまで、まるで優秀なカーナビに導かれるように無駄なく点検していった。欲しい食材があると、2秒間程度それらを凝視し、一度手に取ったじゃがいもやら豚肉やらを迷うことなく僕が持っているカゴに放り込んだ。最後にアルコール飲料が冷やされている棚の前へ行くと、私が飲むからとチ