画像処理100本ノックを「Google Colaboratory」で楽々学習 - Qiita
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
Image Stitching: A Simplistic Tutorial
Image Stitching: A Simplistic Tutorial Creating a panorama using multiple images Multiple Image Stitching¶ I must say, even I was enjoying while developing this tutorial . Something about image perspective and enlarged images is simply captivating to a computer vision student (LOL) . I think, image stitching is an excellent introduction to the coordinate spaces and perspectives vision. Here I am g
和歌山大学
2019年6月24日【観光学部】8/21(水)14時～開催！～「和歌山大学観光学部 ミニ・オープンキャンパス in 東京」（観光学部） 2019年6月19日2019年度企画展（２）「紀州地域の文化財―館蔵品・寄託品展―」について（紀州経済史文化史研究所） 2019年6月19日【7/14（日）開催！】「和歌山大学オープンキャンパス2019」を開催します！（入試課） 2019年6月18日過去の入試問題、正解解答例等の公表を更新しました（入試課） 2019年6月17日夏季一斉休業について（お知らせ）（広報室） 2019年6月14日【施設整備課】入札公告の掲載について（２件）（6/28(金)申請締切）（施設整備課） 2019年6月11日「夢ナビライブ2019大阪会場」に参加します！（入試課） 2019年6月6日和歌山大学が「地域の産業・文化に貢献している」大学全国1位に／日経HR『価値ある大学20
Object detection with deep learning and OpenCV - PyImageSearch
In the first part of today’s post on object detection using deep learning we’ll discuss Single Shot Detectors and MobileNets. When combined together these methods can be used for super fast, real-time object detection on resource constrained devices (including the Raspberry Pi, smartphones, etc.) From there we’ll discover how to use OpenCV’s dnn module to load a pre-trained object detection networ
JeVois smart machine vision camera
Now available for order, ships now! New JeVois-Pro deep learning smart camera packs a 6-core processor and up to 31 trillion operations per seconds (TOPS) of deep neural network processing inside. JeVois-Pro has an integrated 5-TOPS Neural Processing Unit (NPU), and works with optional 26-TOPS Hailo-8 neural accelerator, 4-TOPS Google Coral EdgeTPU, and 1-TOPS Intel Myriad-X. Up to 31 TOPS inside
SimpleCV
What is it? SimpleCV is an open source framework for building computer vision applications. With it, you get access to several high-powered computer vision libraries such as OpenCV – without having to first learn about bit depths, file formats, color spaces, buffer management, eigenvalues, or matrix versus bitmap storage. This is computer vision made easy. from SimpleCV import Camera # Initialize
Build Your Own Face Recognition Tool With Python – Real Python
Do you have a phone that you can unlock with your face? Have you ever wondered how that works? Have you ever wanted to build your own face recognizer? With Python, some data, and a few helper packages, you can create your very own. In this project, you’ll use face detection and face recognition to identify faces in a given image. In this tutorial, you’ll build your own face recognition tool using:
ctypes error: libdc1394 error: Failed to initialize libdc1394
I'm trying to compile my program to a shared library that I can use from within Python code using ctypes. The library compiles fine using this command: g++ -shared -Wl,-soname,mylib -O3 -o mylib.so -fPIC [files] `pkg-config --libs --cflags opencv` However, when I try and import it using ctypes from ctypes import * mylib = CDLL("/path/to/mylib.so") print mylib.test() // Expected output: Hello World
Deep Learningでラブライブ！キャラを識別する - christinaの備忘録
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
SIG2D
今回の C93 で頒布した既刊 SIG2D’15/‘16 に，表紙と中身が入れ替わるという印刷ミスが発覚しました． カラー表紙に書いてあるタイトルと，その次のページ（扉）にあるモノクロ版表紙絵に書いてあるタイトルが異なる場合，今回の印刷ミスの影響を受けています． 会場で手に取って購入して頂いた方々に，大変ご迷惑をおかけしてしまい，申し訳ございません． 現在，対応を検討中です．決まり次第，当ウェブサイトおよび Twitter アカウント にてアナウンス致しますので，今しばらくお待ち下さい．
ゆゆ式を無限に楽しみたかった話 〜 ゆゆ式 Advent Calendar 2014 20日目 〜 - しゅみは人間の分析です
ある日のこと、後輩たちがこんなことを言いました。 「ゆゆ式のコマをランダムに並びかえたら無限にゆゆ式が楽しめるのでは？」 真面目に計算してみると、10の15乗くらいの組み合わせができることがわかりました。 この記事ゆゆ式アドベントカレンダー20日目は、そんな無限にゆゆ式をたのしむためのシステムを真面目に作ってみた話をします。 コマの切り出し 漫画のコマを並び替えるためには、コマがバラバラな画像として存在していなければなりません。 なので、まずは自炊で電子化された書籍をコマの線にそって切り出していく処理を自動化することにしました。 上の図がふつうの4コマの1ページですね。これの枠線を識別して、1ページから8枚のコマを取り出してくる方法を考えます。 ハフ変換で直線検出 OpenCVという画像処理のライブラリに直線を検出するツールがあったので、まずこれを試してみました。 が、結果はこのとおり。
ご注文は機械学習ですか？ - kivantium活動日記
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
SikuliスクリプトでのUI操作自動化を試してみる
SikuliスクリプトはOpenCVを使った画像認識を利用して、GUI操作の自動化を行うスクリプトです。 指定した画像に一致した領域にカーソルを動かしてクリックさせたり、キーボードでの入力をさせたりすることができます。 そこで、今回はSikuliがUIテストに利用できるのかどうかを調べるために、iOSシミュレータに対してSikuliスクリプトを試しに使ってみました。 なお、MITのUIデザイングループが始めたオープンソースの研究プロジェクトであり(ソースはGitHubにあります)、現在はコロラド大学ボルダー校のSikuli Labがメンテナンスしているようです。 ダウンロードから起動まで Sikuliのサイトのダウンロードページからdmgファイルをダウンロードします。これをマウントして実行するだけです。 なお、Lion以降を利用している場合には、Gatekeeperの設定によって実行できな
OpenCV for Android の導入方法 - Qiita
ダウンロード まずはこちら（ http://opencv.org/downloads.html ）からOpenCV-2.4.6-android-sdk-r2.zipをダウンロード、展開 解凍した中のsdk/java/ をEclipseにインポート このとき、Copy projects into workspaceのチェックをつけておくと、 後々面倒になるので、チェックを外しておきます。 そのままではビルドエラーになることがあります プロジェクトのproperties->Androidからビルドターゲットを選択して 再ビルドすれば治るはずです。 サンプル動作方法 サンプルはダウンロードしたファイル群の中の、 samples/ 配下に入っています。まとめてEclipseでインポートします。 ビルドエラーになることがあります。 先ほどと同じくプロジェクトのproperties->Androidか
AndroidでOpenCVを使ってみよう 第1回 開発ツールの用意 - プロノワ -
OpenCVはオープンソースの画像処理ライブラリです。 静止画の処理（イメージングと呼ばれることが多い）だけではなく、OpenCVのCVはComputer Visionの略である通り、画像解析などの処理も豊富で、その応用範囲は多岐にわたっています。 画像処理のコードを一から作成するより、まずはOpenCVに使いたい処理が用意されている場合は、そちらを使った方が効率的でしょう。 ただし、OpenCVはC/C++で記述されているので、利用にはC/C++のプログラミング知識が必要です。 ところで、iPhoneやAndroidのアプリ開発も注目されていますね。 Androidは搭載デバイス的にも面白いハードウエアだと思います。 Androidの開発環境はJavaがベースです。OpenCVを利用するにはNDKと言うC++ネイティブ用のSDKが必要でしたし、その敷居は高いものでした。 最近になり、Op
橋本商会 » 画像のだいたいの色を求める
カメラの入力画像から平均的な色を求めてRGBで出力する。 頻出色じゃなくて、全体的に赤っぽかったらr:200,g:50,b:50みたいなかんじで出す。赤っぽいとか青っぽいとかを求めたい。 数えて平均出そうかと思ったけどOpenCVで1×1ピクセルの画像にリサイズしてしまうのが速い＆早いことに気づいた。 一応カメラのプレビューと、その色で塗りつぶしたウィンドウを出してみている。1ピクセルの画像はcvShowImageできないので、表示のために2ピクセルの画像を作っている image1px.cpp #include <stdio.h> #include <cv.h> #include <highgui.h> int main(int argc, char** argv) { CvCapture *capture; IplImage *img, *img1px, *imgR, *imgG, *i
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
Python/OpenCVで顔検出を利用した肌色検出 | ぱろすけのメモ帳
序論画像から肌色領域を検出する必要は、様々な場面で生じます。たとえば指や腕などをうまく切り分けることができればジェスチャーの認識が容易になります。肌色領域検出によって画像から人を検出するタスクも難易度が下がるでしょう。肌色領域検出は水玉コラを自動生成に役立つなど、愉快なアプリケーションも多くあります。というわけで本記事では画像から肌色領域の検出をする手法を提案し、その実装を示し、実験により性能を検証します。修士論文書かなきゃなあと思いながらブログを書くと、構成が自然と論文風になってしまいますね。関連研究関連研究を述べます。Elgammal による肌色検出のチュートリアル [Encyclopedia of Biometrics, 2009] では、肌色領域の検出の方法について説明しています。そこでは、あらかじめ「こういう色が肌色です」と定義しておいて、それをもとに画像から肌色領域を検出すると
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
非技術者でもわかる（？）コンピュータビジョン紹介資料
monophile: OpenCVで顔認証をしてみる