python + opencv で画像を回転 rev2 - かすブログ
前回の記事は以下 skattun.hatenablog.jp 前回はdst画像の背景が黒くなっていたので、alphaチャンネルを使って 背景透過にしたrev2を用意 import numpy as np import cv2 # 画像読み込み(alphaチャンネル有り) src_mat = cv2.imread("001.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED) print(src_mat.shape) # 32,32,4 # 画像サイズの取得(横, 縦) size = tuple([src_mat.shape[1], src_mat.shape[0]]) # dst 画像用意 dst_mat = np.zeros((size[1], size[0], 4), np.uint8) # 画像の中心位置(x, y) center = tuple([int(size[0]/2),
Python版OpenCVによるpng画像と透過処理について - 猫も杓子も構造化
必要があって画像処理の技術に入門している。その覚書。 （出所：いらすとや） このタヌキが今回の実験台である。かわいい。 opencvを使って画像を読み込む際はimreadを使う。 # coding:utf-8 import cv2 import numpy as np src = "test.png" img = cv2.imread(src, 0) 第１引数にファイル、第２引数には読み込みのオプションを指定する。0だとグレースケール、1だとカラー、-1だとアルファチャンネル等の追加のチャンネルを含んだまま読み込むらしい。読み込まれた画像はndarray、つまりN次元の配列データとして扱われる。 各次元の要素数を調べるためにnumpy.shapeのメソッドを使うと読み込みによって得られる配列の違いが分かる。 グレースケールだと2次元の配列として行列が得られる。カラーだと3次元の配列として色
Python, OpenCVで顔検出と瞳検出（顔認識、瞳認識） | note.nkmk.me
Python, OpenCVでカスケード型分類器を使った顔検出と瞳検出（顔認識と瞳認識）を行う。 以下に公式のチュートリアル（英語）がある。 OpenCV: Face Detection using Haar Cascades ここでは、 静止画: 画像ファイルを読み込んで顔検出と瞳検出 動画: カメラを使ってリアルタイムで顔検出と瞳検出 について説明する。 画像ファイルを読み込んで顔検出・瞳検出を行うサンプルコード まず最初に画像ファイルを読み込んで顔検出と瞳検出を行うサンプルコードを示す。説明およびリアルタイム処理のサンプルコードは後述。 import cv2 face_cascade_path = '/usr/local/opt/opencv/share/'\ 'OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml' eye_
openCVとKerasで画像から人物検出 - Qiita
はじめに 画像から、人物を検出してみます。 様々な方法があるようですが、理論はちょっと置いておいて、以下３つの方法を試してみました。 openCV（HOG特徴量＋SVM） openCV（Haar-like特徴量分類器） keras （SSD） 環境 windows7 home（64bit） openCV 3.3.1 tensorflow 1.2.1 keras 2.1.3 テスト用画像 フリー画像のサイトはいくつもありますが、スポーツ系の画像はあまりありませんでした。 その中でAdobeの画像がオシャレだったので、いくつかダウンロード（1ヶ月の無料期間あり。ユーザ登録要） openCV（HOG特徴量＋SVM） OpenCVの「cv2.HOGDescriptor」を使って人物を検出します。 ソースコード 複数画像を対象に人物を検出するソースはこちら→GitHub import numpy a
OpenCVでSVMとHOG特徴量を使って人検出を試みてみる。【part1】 - たかのめ
研究室の勉強会で作ったので、簡単なまとめとして。 始めに言っておきますが、精度は悪いです。 あと解説も一応入れてありますが、非常に簡易的なもので不正確なので、興味がある方は各自調べてみて下さい。 最近、二次元の女の子を自動生成するやつがtwitterで話題になってましたね。 make.girls.moe 恐らく何らかのニューラルネットワークを使ってイラストを学習させて画像生成してるんだろうなあとは思うんですが、今夏休みでただでさえ低い意識が更に低下してるので調べませんでした。 今回作ったのはニューラルネットワークを使ったディープラーニングではなく、機械学習手法の一つであるSVMを用いました。 AIとかディープラーニング（ニューラルネットワークは、ディープラーニングで用いられる手法）とか機械学習とかの区別は、nvidiaが書いたのを日本語に翻訳したやつがあったので、以下の記事を参考にしてくだ
動画を早送りして任意フレームから開始し任意間隔で画面キャプチャを保存するOpenCV - Qiita
# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 cap = cv2.VideoCapture('Video_001.avi') frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) # 総フレーム数とFPSを確認 print("FRAME_COUNT: ", frame_count) print("FPS: ", fps ) # 20分ぐらいのところまで早送り start_pos = fps * (60 * 20) # フレームポジションをファイル名にして、1秒4枚ぐらいの気持ちで画像保存 print("-- start") for idx in range(start_pos, frame_count, round(fps/4)): cap.
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
Mac上でOpenCV3をpython3.6のvenvで動かすまで - back to the source - 原点回帰😎
今までpython3系でopencv動かすにはanaconda3を入れてcondaで動かしてた… venvでどうにか動かせないか模索してた. % brew install opencv3 --with-contrib --with-python3 --without-python % python3 --version Python 3.6.0 % pyvenv myenv % cd myenv/lib/python3.6/site-packages % ln -s /usr/local/Cellar/opencv3/3.2.0/lib/python3.6/site-packages/cv2.cpython-36m-darwin.so ./ % source myenv/bin/activate % python -c "import cv2;print(cv2.__version__)"
Homebrewで Python3 OpenCV3をMacにインストール - Qiita
OpenCV3のPython3バインディングをhomebrew経由でインストール中にDoes not support building both Python 2 and 3 wrappersのエラーがでて止まったので，その解決方法を記しておきます。 以下のページを参考にしました。 http://www.pyimagesearch.com/2016/12/19/install-opencv-3-on-macos-with-homebrew-the-easy-way/ http://www.pyimagesearch.com/2017/05/15/resolving-macos-opencv-homebrew-install-errors/ Windowsでは，http://qiita.com/hitomatagi/items/d5d475a446ec9c73261e の手法でインストールで
地獄のRubyでOpenCV顔認識：Ruby Advent Calendar jp: 2010 - tmaeda 日記
_ 地獄のRubyでOpenCV顔認識：Ruby Advent Calendar jp: 2010 これは Ruby Advent Calendar jp: 2010 のエントリです。12/25分(今年のトリ)を担当します。 前日の担当は @ktou さんで 地獄のジェネレータでした。 えっ？もう12月26日だって？イタリアはまだ25日だけど。 さて、RubyからOpenCVを利用して顔画像認識をやってみます。 環境 Mac OSX 10.6.5 Xcode 3.2.4 一応、Xcodeの場所を正しく指定しておきます。 $sudo xcode-select -switch /Volumes/Macintosh\ HD/Xcode3.2.4 次にOpenCVのインストール。最新版はOpenCV2.2.0ですが、 2.2.0だとライブラリの構成などがだいぶ異なるようで、 ruby-opencv
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Pythonで連番画像から動画を作成する - Qiita
OpenCVのGUI機能 — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation