OpenCV

arques.hatenablog.com を改良し、最初の画像に2番目の画像位置を合わせ、その後ブレンドしてみましょう。先ほどと同じ2枚の画像を使用します。

1つ前の閾値を使った二値化について補足記事です Segmentation — Basics of Image Processing 1枚目のようなコインの画像を閾値を使って、コインの場所とそうでない場所を二値化したいときどうするか？という記事です 内部的にどう処理してるのかわかりませんが、 skimage.filters.threshold_local というのがあるみたいです ------ あとこの記事は、初学者向けのレクチャー記事みたいですね いつか時間があれば読み直したいです・・・ (が、いつ時間がとれるのか・・・)

何かに使えるかもしれない・・・と思ったのでメモです その性能は、リンク先の画像を見てもらうのが良いと思います 画像のしきい値処理 — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation 前の例ではある画像に対して一つのしきい値を与えてしきい値処理をしましたが，撮影状況などによって画像上の領域ごとに異なる光源環境になってしまっているような画像に対して期待するような結果が得られません．そのような状況では適応的しきい値処理を使うと良いでしょう．適応的しきい値処理では，画像中の小領域ごとにしきい値の値を計算します．そのため領域ごとに光源環境が変わってしまうような画像に対して…

1つ前の記事でアフィン変換の行列は3点と座標とその変換後の座標がわかるということを書きました この変換後の座標を手で与えれればいいんですが、そうでないときは特徴量解析を使うのも1つの手です 特徴解析について 特徴マッチングによる物体検知 - TB-code OpenCV – 特徴点マッチングで物体検出、移動量、回転量を推定する | pystyle 特徴点のマッチング — OpenCV-Python Tutorials たぶんこれでできるはずだけど・・・ まだ手は動かせていないので、実際にできたらまた記事にします

python+opencvで画像処理の勉強2 画素ごとの濃淡変換 #Python - Qiita 今すぐに使うことはないですが、サンプルコードが載っててわかりやすいのでメモ トーンカーブというのは、画像の明るさのヒストグラムのことみたいです これに特定の補正を掛けることで、画像の見た目を変える

がうまくいかない・・・ OpenCVのhconcatがなぜかエラーになるとき #Python - Qiita めちゃくちゃ参考になるページを見つけたのでメモ 可能性のあるエラー 1. データの型があっていない print(img.dtype) で確認できる 2. データのサイズがあっていない print(img.shape) print(img.size) で確認できる その場合はresizeする 3. グレースケールとカラースケールの違い img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR) でカラーに変換できる 自分の場合、3だったっぽいけど それでもまだう…

Visual Basic とOpenCVを用い、画像に対する離散フーリエ変換、および逆変換を行う例を紹介します。 逆離散フーリエ変換 Form1.vb CCvFunc.vb 実行

Qiita の OpenCVアドベントカレンダー10日目の投稿です。Inpaintingで邪魔なものを消して、物体検出の精度向上を試みたお話し🦔 ソースコード類はこちらに↓ github.com

この記事はSafie Engineers' Blog! Advent Calendar7日目の記事です はじめに こんにちは。第4開発部でデバイスエンジニアをしている集路（しゅうじ）です。 今回は2024年新卒エンジニア研修におけるデバイス分野の開発についてお話しします。 はじめに セーフィーでの2024年新卒エンジニア研修と作ったプロダクトの紹介 開発したデバイスの概要 デバイス機能の決定まで 開発上の苦労・工夫点 今後の展望 最後に

connpass.com "LTガチバトル 新郎新婦＋3本勝負" 枠において、ワンオブ3本枠として発表した内容のディレクターズカット版です。スライドだけ公開してもなんのこっちゃとなりそうなので、時間があったらこういう内容を喋っていた…という内容を書いてみよう、という趣旨でやっていきます。 (ここで完成物を使ったデモとして記念写真を撮影した) 近年、オールドデジカメを使うとエモい写真が取れる、という流行というか風潮がありますね。 Digital cameras back in fashion after online revival オールドコンデジが若者の間で流行しているらしいので自室から発掘…

2024年12月14日をもって20歳になります。振り返りとして、10代を簡潔にまとめます。なお、予定だと誕生日当日は東京にいるはずです。 概要 この文章は駄文です。校正もあんまりしていません。「しお」の表の顔がどのようなものかを知れるとは思います。 小学時代 日本宇宙少年団という、少年少女のためのJAXA後援の組織の高知分団や、高知県芸西村にある天文台の勉強会に所属していました。前者では、水ロケットや火薬ロケットを打ち上げたり、浦戸湾のほうに出かけて地質調査をしたりとフィードワークがかなり多かったように思えます。後者では、小惑星を探したりしていました。私の代では結局見つからなかったものの、小学…

C#初心者が、ffmpeg を外部プロセスとして起動してストリーミング録画（MP4ファイルを1分単位で分割出力）するアプリを作ろうと挑戦。 録画は複数個を並列に行う（「数か月といった長期スパンで ffmpeg が問題なく動作し続けられるのか」という点は置いておく）。 開発環境は VisualStudio.NET 2022(.NET Framework )。ffmpegは2024-11-18ビルド。 単に外部起動するだけなら方法を記したサイトは沢山あるのだけど・・・（略 方針 OpenCVsharpで対応できるかもしれないが良くわからないし、複数並列の録画により自プロセスを肥大化させたくないので…

intdashにリアルタイムでデータを登録したいみなさん、 こんにちは。ソリューションアーキテクトの伊勢です。 収集データをリアルタイムで可視化・確認したいニーズが増えています。 今回は収集データをリアルタイムに加工・登録する方法をご紹介します。

暇潰しにOSSとかのソースを読む際、大抵gitリポジトリがあるのでgit cloneしてローカルで読むのがはやいわと思っていたけど、Chromiumとかはデカイし公式でコード検索できるページ用意してくれているので、そちらを使った方が楽ですね。 Chromium Code Search mozsearch (Firefox) Reference Source (.NET) 検索も速いしソースもシンタックスハイライトされて読みやすいしシンボルにもリンクがあって定義に飛べてべんり。 GitHubで公開されているものはgithub.comをgithub.devにするだけでエディタになったりもしてこれも…

どうも、 id:n4mlz です。この夏、8/19〜9/6 の三週間にわたって はてなサマーインターンシップ2024 に参加してきました。今回はその参加記を、時系列順に追って振り返っていきたいと思います。 応募と面接 私は現在大学二年生でインターンは必ずしも行く必要はなかったのですが、実務経験を積みたい、実際の大きなサービスの開発に携わってみたい、より強いエンジニアになりたいなどの気持ちからインターンを探していました。インターン探しには 魔法のスプレッドシート2024 | Notion を利用しました。そこで見つけたのが、このはてなインターンでした。 はてなインターンを知る はてなサマーインタ…

ダーク減算 加算平均 ダーク+加算平均 使用したプログラム ここ数年、星空動画が流行っていますよね。そういう私も動画で星を撮れるのは面白いかなと思ってα7Sを買ったわけですが、当然ノイズは出るわけです。昔のα7Sはアンプグローもランダムノイズも顕著に出ます。 天体写真ではそれぞれダーク減算、加算平均で対処するのが定番のやり方です。PixInsightでいうPreprocessingを動画に適用できればよいではないか。という話になる。やってみよう。 元動画にはこれを使います。なるべく高画質で再生するとノイズ感が分かりやすいです。 youtu.be ダーク減算 ダーク減算を動画でやる方法はだいこも…

初めに 開発環境 セットアップ データの準備 Custom Videoでの推論 初めに モーション認識メモリを使用したゼロショット視覚追跡をローカルで触っていきます github.com 開発環境 Windows11 uv pyhton 3.10 セットアップ まずは環境を作っていきます uv venv -p 3.10 .venv\Scripts\activate ライブラリを ReadMeに従って入れていきます uv pip install -e . uv pip install -e ".[notebooks]" uv pip install matplotlib==3.7 tikzplo…

膨大なテレビ番組データをAIに学習させ、任意の質問に答えさせたり、映像や番組を取り出すことは技術的に可能ですが、実現にはいくつかの課題とプロセスがあります。 実現の可能性とプロセス 1. データ準備 ステップ データの整理 HDDに保存されている番組を形式ごとに整理（例: MP4, TS）。 メタデータ（番組名、放送日時、概要）があれば、それも整理。 形式の統一 全データをAIが処理可能な形式（例: MP4, MKV）に変換する。 映像のフレームレート、解像度も統一すると処理が効率化。 データのクリーンアップ 不要な部分（CMやノイズ）を自動または手動で削除。 長時間のデータなら、内容ごとに分…

初めに 開発環境 詳細 初めに microsoftからスクリーンショットの内容を理解するモデルおよびライブラリが出ているので、これを触っていきます。 環境構築のために、docker環境を作っていきます github.com 以下でdocker環境をまとめたリポジトリをあげています 開発環境 Windows Docker 詳細 master ブランチには、docker環境はなかったので以下を参考に作成していきます github.com Dockerfileおよびdownload.pyを作成します。 # Dockerfile for OmniParser with GPU and OpenGL s…