OpenCVを使ったラベリングYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
OpenCvSharpをつかう その24 (OpenCV 3.0のラベリング) - schima.hatenablog.com
ラベリング3度目です。好きですね。露骨に作者の需要が現れています。 OpenCV3.0では、cv::connectedComponents という待望のラベリング(連結成分の抽出)関数が追加されました。 ・OpenCV: Structural Analysis and Shape Descriptors ・New functionality in OpenCV 3.0 | PACKT Books ・OpenCVを使ったラベリング · atinfinity/lab Wiki · GitHub この関数を3.0.0.20150819版以降のラッパーでサポートしましたので、それを紹介します。 好みかもしれませんが、素のcv::connectedComponentsは、あまり使いやすい設計とは思えません。そこで、昔から添付しているOpenCvSharp.Blobに使い勝手を近づけたラッパーも作成し
急角度・急斜面に対応するQRデコーダ（ZXing編） - メヘンニミン
黄色が従来の判定．水色が拡張された判定．斜めからもばっちり！ 前回: 画像からQRコードを読み取る(OpenCV + libencodeqr編) - メヘンニミン さて今回は，ZXing（ゼブラクロッシング）というGoogleさんのオープンソースライブラリを使用します．現代のQRデコーダといえばスマホですよね！認識精度は高めで，以下はAndroidアプリに適用できるライブラリです． zxing/zxing · GitHub 上記のページを見ると，ZXingは様々な言語で利用できることがわかりますね． 本記事では，Android版とC#版（ZXing .NET）の導入を説明します．（C++は面倒でやめました） さらに，ZXing .NETとOpenCVを織り交ぜて，急射角に対応する拡張QRデコーダの作り方を示します．ARでもあるまいし，QRに急射角の需要あんの？と聞かれそうですが，これは以前
Python+OpenCVで二次元ウェーブレット変換 - TAMALOG
クリエイティブコモンズの写真に対して、二次元離散ウェーブレット変換を適用してみました。 この記事では逆変換は扱っていません。変換の様子がみたい！という人は下の動画を見ると楽しいと思います。 画像を離散ウェーブレット変換してみた ‐ ニコニコ動画:GINZA 洗濯機に吸い込まれそうな はじめの入力画像はこちら。 これを、一度だけウェーブレット変換にかけてみます。ウェーブレット変換によって次のような画像が取得できます。 左上の縮小画像が、低周波成分、下の画像がy方向の高周波成分、右の画像がx方向の高周波成分に該当します。 表情豊かな写真で 次は、この人でやってみましょう。今度は２度ウェーブレット変換をかけてみます。 ２度ウェーブレット変換をかけると、１度目に得られた低解像度部分がウェーブレット変換されます。 結果が分かりにくかったので、Photoshopのトーンカーブ機能で強調加工しました。
OpenCVでウェーブレット変換プログラム
OpenCVには２次元ウェーブレット変換（wavelet transform）のメソッドが実装されていなかったので作ってみた。先日作成した画像修復プログラムのテンプレートマッチングが遅い〜ってぼやいてたところ、@fukushima1981様から、ウェーブレット変換して多重解像度でのマッチをすればいいのでは？とのコメントを頂いたのが始まりです。 ウェーブレット変換の意味などは、こちらの参考書に素晴らしく分かりやすい説明が書いてあるので、参考にしてみてください。うちの研究室でもゼミ資料として使用しています。 すごく簡単に（しかも1次元ウェーブレットで。笑）説明すると下図のような感じ。フーリエ変換の場合、変換結果は周波数ごとのパワー値で出てきます。（フーリエ変換の簡単な説明）それに対して、ウェーブレット変換の場合には、各周波数ごとに、パワー値の時間変化が変換結果として得られる。 要するに、フーリ
Wavelet transform in openCV
Here is direct and inverse Haar Wavelet transform (used for filtering): #include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> #include <vector> #include <stdio.h> using namespace cv; using namespace std; // Filter type #define NONE 0 // no filter #define HARD 1 // hard shrinkage #define SOFT 2 // soft shrinkage #define GARROT 3 // garrot filter //-------------------------------- // signum //----------
【OpenCV】輪郭処理（cvFindContours）を使ったラベリング処理 画像処理ソリューション
メインページ ＞ OpenCV OpenCVには標準的にはcvLabelingのようなラベリングの関数は無いので、 ●ラベリングクラス（大阪大学の井村先生によるもの） ●Blob extraction library を使いましょう！というのが一般的になってきているように思いますが、最初のラベリングクラスでは、画像の幅の画素数が４の倍数で無い場合、うまく動作してくれなかった気がするし、Blob extraction library は英語なので良く分からないし・・・ ということで、OpenCVに標準的にある輪郭処理の関数【cvFindContours】を使ってラベリングの処理ができないか？調べてみました。 結果、OpenCVの関数だけで、こんな感じ↓まで出来ました。
OpenCVで画像の特徴抽出・マッチングを行う - whoopsidaisies's diary
概要 OpenCVでは特徴点抽出，特徴記述，特徴点のマッチングついて様々なアルゴリズムが実装されているが，それぞれ共通のインターフェースが用意されている．共通インターフェースを使えば，違うアルゴリズムであっても同じ書き方で使うことができる． 特徴点抽出はFeatureDetectorインターフェース，特徴記述はDescriptorExtractorインターフェース，マッチングはDescriptorMatcherインターフェースである．いずれのインターフェースも，オブジェクト生成時に文字列によってアルゴリズムを指定することができる． 以下に使い方を簡単にまとめる．（OpenCV2.4.7の情報．バージョンが古いと使えないアルゴリズムがあるので注意．OpenCV3.0.0-alphaでの変更点は「OpenCV3.0.0-alphaの特徴抽出・マッチングまとめ - whoopsidaisies'
OpenCVをSnow Leopardでコンパイルできた！カメラも動いた！ « トライアウト ラボラトリ！
以前のエントリでOpenCV1.0をSnow Leopardでコンパイルしようとして出来なかったのですが、 最近、OpenCV 1.2がリリースされたので、もう一度試してみました。 なんか、コンパイルがCMakeベースになったようなので、 こちらからCMakeのdmgファイルをダウンロードし、 インストールします。 その後はアプリケーション内にCMakeがインストールされているので、 それをダブルクリックし、起動します。 まずはOpenCV1.2をダウンロードしたフォルダで下記のコマンドを実行します。 PLAIN TEXT CODE: # tar -xvzf OpenCV-1.2.0.tar.gz # cd OpenCV-1.2.0 # mkdir release 先ほどのCMakeのアプリケーション内で下記の設定を行います。 「Where is the source code」
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OpenCV: OpenCV iOS - Video Processing