LionにOpenCV 2.3.1aをインストールした - rabbit2goのブログ
MacPortsがOpenCV 2.3.1aに対応したので、2.2からバージョンアップした。 #31818 (opencv: update to 2.3.1a) – MacPorts Macの環境は下記の通り。 MacOS X 10.7.2 (Lion) MacPorts 2.0.3 インストールは、いつものようにコマンド一発だ。 $ sudo port upgrade opencv アップデート中に、既存のOpenCV 2.2を非アクティブにしろというエラーメッセージが出た。 ---> Computing dependencies for opencv ---> Fetching archive for opencv ---> Attempting to fetch opencv-2.3.1a_0.darwin_11.x86_64.tgz from http://packages.mac
赤色領域を検出(1) - 橋本詳解
前の肌色領域検出で、ようするにOpenCVはproce55ingみたいに泥臭くピクセルを一つずつx,y座標で走査して比較するのではなく、画像（＝バイト配列）に対してビット演算する専用の関数群(cvThreshold,cvSplit,cvAnd,cvSub,cvDivなど)があるからそれを使って、集合のように色を比較してやればいいのだなという事がわかった。 ちょっと頭を切り換えて、ピクセルを見るのではなくビット演算のノリで差や論理積を取っていって必要な領域を切り出せばいいらしい。 opencv.jp - OpenCV-1.0 リファレンス マニュアル（日本語訳）-の関数群が参考になる。 で、まずは基本である「赤い場所」の抜き出しを自分で考えてやってみた ただ、環境や使用するカメラ毎に微調整が必要で、しかも人肌によく誤爆してしまう。このアルゴリズムでは足りない デバッグに便利なので、cvSet
OpenCV2.dvi
OpenCV Library † † 1 OpenCV Intel BSD SouceForge OpenCV RGB 8bit 8bit 8bit ROI (Region of Interest) COI (Channel of Interest) OpenCV 300 4 CXCORE OpenCV CV 5 Image Processing Structural Analysis Motion Analysis and Object Tracking Pattern Recognition Camera Calibration and 3D Reconstruction 3 MLL Machine Learning Library HighGUI GUI OpenCV Linux Windows Linux Fedora Core 5 gcc-4.0 Windows WindowsX
haarcascadeの学習(2) - 橋本詳解
flickrから5000枚ほど画像をダウンロードしてくる。背景画像として使う。 橋本商会 » Flickrダウンローダを作った 背景画像には、認識したいパターンが写っていてはならない。映っていないものだけを残す。 選別した背景画像はbgフォルダに置いておく 背景画像一覧を、テキストファイルに改行区切りで書く。 bg/1.jpg bg/2.jpg bg/3.jpgという感じ。スクリプトで生成し、bg.txtという名前で保存した ls bg > tmp.txt ruby -e 'open("tmp.txt").read.each{|line| puts "bg/#{line}"}' > bg.txt rm tmp.txt 背景画像の枚数を数えておく。4456枚だった ruby -e 'puts Dir.glob("bg/*.jpg").size' ポジティブサンプル画像を生成する。対象物が映っ
Tutorial: OpenCV haartraining (Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features) - Naotoshi Seo
Objective The OpenCV library provides us a greatly interesting demonstration for a face detection. Furthermore, it provides us programs (or functions) that they used to train classifiers for their face detection system, called HaarTraining, so that we can create our own object classifiers using these functions. It is interesting. However, I could not follow how OpenCV developers performed the haar
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