OpenCV（Python）でTemplate Matchingを使用して物体検出をしてみた | DevelopersIO
こんにちは、CX事業本部 IoT事業部の若槻です。 前回のエントリではOpenCV（Python）のHigh-level GUIを使用して画像をウィンドウで開いてみました。 OpenCV（Python）で画像をウィンドウで開いたり閉じたりする | DevelopersIO 今回は、OpenCVPython）でTemplate Matchingを使用して画像内の検索（物体検出）をしてみました。 環境 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 11.6 BuildVersion: 20G165 $ python Python 3.9.6 (default, Jun 29 2021, 06:20:32) [Clang 12.0.0 (clang-1200.0.32.29)] on darwin Type "help", "copyright", "
python/OpenCV3.0でAKAZE特徴量を用いたマッチング - Qiita
AKAZE特徴量とは OpenCV3.0.0から追加された新しい特徴量で、OpenCV2.4時代の他の特徴点アルゴリズムよりもよいとの噂を聞きます。 参考 AKAZE特徴量の紹介と他特徴量との比較 SIFTもSURFも商用NGで使えないよ！と思っていたので、AKAZEを試してみました。 python2.7での実装 OpenCV3.0.0のpythonの公式チュートリアル、リファレンスを参考にしても、そんなメソッドねーよとか怒られてしまうので、StackOverFlowの過去の人の質問やC++のコードを参考にしながら書きました。 pythonでOpenCV3.0.0動くサンプルがほとんどなくて苦戦した・・・ 以下、標準入力に画像ファイルパスを２つ入れると、特徴点をトラッキングして、結果を画像出力してくれるサンプルです。 #!/usr/bin/env python # -*- coding:
画像の閾値処理 — OpenCV-Python Tutorials
このチュートリアルでは大局的閾値処理，適応的閾値処理，大津の二値化などを学ぶ． 次の関数の使い方を学ぶ : cv2.threshold,cv2.adaptiveThreshold 単純な閾値処理¶ 閾値処理の方法は単純: 画素値が閾値より大きければある値(白色)を割り当て，そうでなければ別の値(黒色)を割り当てる。使われる関数は cv2.threshold(img, thresh, maxVal, type) で、第1引数imgは入力画像で グレースケール画像でなければならない ．第2引数threshは閾値で，画素を分類するのに使われ、第3引数maxValは閾値以上(指定により閾値以下のこともある)の値を持つ画素に対して割り当てられる値である．OpenCVは何通りかの閾値処理を用意しており，第4引数typeにて指定する．以下がtypeの値の一覧である: import cv2 import
1
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
処理を実行中です
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
Opencv3 :: Anaconda.org
ライフサイエンス x 画像解析メディア
