渋谷の交差点から人をじわじわ消す
渋谷のスクランブル交差点にはいつも大勢の人がいる。人のいない純粋な交差点の写真を撮ろうと思ったら、すごく早朝に来るしかなくてたいへんだ（それでも誰かしらはいる）。 昼間の渋谷でも人のいない写真を撮る方法を考えてみたので、試してみた。 渋谷に人がいない写真を撮りたい 渋谷のスクランブル交差点みたいな場所で、人のいない写真を撮るための方法の１つは、長時間露光だ。 カメラのシャッターをあけっぱなしにして何秒間も撮影すると、なんとなく人がいなくなったような写真を撮ることができる。 こんな感じの写真、見たことありますよね。 長い時間やればやるほど人が消えるんだけど、それでも人の足元みたいにあまり動かない部分がぼやーっと残ってしまう。 これをなんとかする方法を考えてみた。 もっとも長い時間を占めていた色をそのピクセルの色とする ふつうの長時間露光は、言ってみればピクセルごとに色を時間で平均したものだ。
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はじめに 先日、職場で「自分が 改修したor 書いちゃった いちばんやべー関数」ネタで盛り上がりました。 みんないろいろ話してくれましたが、やっぱり僕の書いた「コマンドパターンのメインループ関数(1500行)」の圧勝でした。 なんであんなコード書いたんだろ。 そこで、今日は僕の傷ついたプライド癒すべくgithubから「世界でいちばんやべー関数」を発掘します。 つまり、「俺が書いた関数よりやべー関数に会いに行く」 結論 マジでやべー関数は次の2つ 「opencvリポジトリのcv::agast_cornerScore<AgastFeatureDetector::AGAST_7_12s>関数」(複雑度1868) 「SuiteCRMリポジトリのOpenTag関数」(複雑度1509) 言語毎の傾向に着目すると... javascriptにはやべー関数が多い python/java/swift/rub
This week, Worldcoin, an outfit that aims to serve as proof of personhood in a world where it’s harder by the day to distinguish a human from a bot, raised $115 million in Series C funding. Led
Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。 - Qiita
Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。 6/15追記 あとがきの提案について書きました 写真表現としての桑原フィルターの提案 #はじめに Kuwahara filter（桑原フィルター）とは 桑原フィルターは桑原道義さんという大学教授（Wikipedia曰く）が考案した平滑化フィルターの一種で、内容のシンプルさに反して上手いことかけるとまるで油絵のようになる、なんだかすごいフィルターであーる（先に結果が見たい方は記事の一番下を覗いてみよう） Kuwahara filter -Wikipedia SPECT用データ処理 (元論文？) #桑原フィルターの内容 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/49/Kuwahara.jpg 桑原フィルターを簡単に説明
全体像 全体としてはこんな感じです。レンズを通して顔の像を作るところは光学の世界、センサ面に結像された像を読み取る電子の世界。そして、センサと PC の橋渡しを USB で行う通信の世界、受け取ったフレームを処理するソフトウエアの世界、という流れで説明していきます。 物理（光学）の世界～一眼とWebカメラ（とスマホ）の違い～ 一番大きな違いは設計思想そのものです。レンズとセンサの大きさ、撮影設定などの柔軟性などに現れています。 一眼レフ：でっかいレンズ × でっかいセンサ ＝ つよい Web カメラ：写ってればいいでしょレベル～産業用レベル スマホ：目的ごとに複数のカメラモジュールを用意したりソフトで後処理したり。ともかく小さく薄く。 光学の世界で大事なことを一つだけ（機種選択の基準として） ピント合わせ の方式はどうなっているか？ マニュアルフォーカス → 自分でリング回す：ピント合わせ
概要 pythonからOpenCVのテンプレートマッチ及びGUI操作モジュールを使うことで、 webブラウザ上の麻雀牌をBOTに認識・クリック操作させることができ、プレイの自動化ができました。 また、どの麻雀牌をクリックするかのロジック部分には機械学習を用いました。 テンプレートマッチの探索用画像を差し替えれば雀魂に限らず他の麻雀ゲーム全般で利用可能であり、機械学習の部分を変えれば、特定条件下で合理的選択を繰り返し求められるようなゲーム全般で応用が可能です。 ※内容理解の一助とするために記事内随所に雀魂のゲーム内画像を利用していますが、著作権保護等の観点から強いボカシを入れています。 対象読者 (麻雀が好きで)機械学習を触ってみたい人 WindowsやGUI操作の自動化に興味があるけどOpenCVって何だろうって人 雀魂は好きだけど試練イベント走るのがマジ試練すぎて心が折れた人 過去に大学
この記事はOpenCV Advent Calendar 2020の12日目の記事です。 他の記事は目次にまとめられています。 対象者 以下みたいな作業依頼を受けることのある人。 つまり、デザインに予算はつかないけど、ある程度の工夫を求められるやつ。。。 上長「部内とかで見せるちょっとしたデモをパパッと作って欲しい」 高橋「デザインは○○さんか、△△社さんにお願いします？」 ※○○さん：デザイン会社から派遣で来ているデザイナーさん ※△△社：デザイン会社 上長「今回、デザインに出すお金は無い」 高橋「What？」 高橋「それじゃ、見た目は気にしな」 上長「偉い人も見る可能性あるからソレっぽくしといてもらわないと困る」 高橋「短い間ですが、お世話になりました」 Flaskとか立てて、UI作る人とデザイナーと役割分担出来るようなプロジェクトは対象外 はじめに OpenCVとかPillowで出来る
C++でOpenCV完全入門！
この記事は「自動運転システムをエッジデバイスに組み込むための技術」を3回に分けて紹介するTURINGのテックブログ連載の第1回の記事「C++でOpenCV完全入門！」です。 第2回の「OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に！」、第3回の「詳解V4L2 (video for linux 2)」もぜひご覧ください！ はじめに こんにちは。完全自動運転EVを開発するベンチャー企業、TURING株式会社でインターンをしている東大工学部3年の井上信多郎です。 我々人類は、車を運転するにあたって多くの情報を目から取り入れています。目から取り入れた情報を元に、アクセル・ブレーキ・ハンドルを操作しています。 自動運転の場合、その目に相当するセンサがカメラであり、カメラから得た情報を元に車を運転することになります。カメラから得る情報とは、ずばり画像です。画像の中から信号、標識、前方車両などの必要なもの
Raspberry Pi Advent Calendar 2019 ｜ 5日目 長男くんがハエトリソウがハエを食べるところが見てみたいというので、ラズパイカメラで監視して捕食の瞬間を動画におさめるシステムを製作しました。 また こういったIoTシステムで一番問題となる電源の確保をソーラ発電によるエコエネルギーで実施したく同時にシステムに導入しました。 システム概要 システムはベランダに配置してラズパイカメラでハエトリソウを撮影しハエトリソウに虫を捕食するなどの動きがあるとその前後の動画を生成し、IFTTTを用いてケータイ端末に通知します。 電源はソーラパネルを使用して完全に自立したシステムとなります。 構成 ソーラパネルと鉛蓄電池をチャージコントローラに接続します。コントローラが出力する12Vをコンバータで5Vに変換してUSBコネクタで出力します。 負荷としてラズパイZero＆ラズパイカメ
OpenCV をビジュアルプログラミングできるアプリを Electron + Vue.js で作成 - Qiita
要約 Electron + Vue.js で、OpenCVをビジュアルプログラミング的に実行できるアプリ(仮称: OpenCVFlow)を自分の勉強がてら作ってみました。 上の動画のように、画像処理を定義したブロックを並べ、それをリンクでつなげることで、処理を順次実行して結果を確認、保存することができます。機能としてはそれほど多くなく、実用まではいかないかもしれませんが、なにか参考になれば幸いです。(個人的には、ElectronやVue.jsを本格的に使用するのは初めてでしたが、それなりに動くものが作れて満足しています。) 採用技術 アプリケーションエンジン: Electron フロントエンドフレームワーク: Vue.js UIフレームワーク: Photon OpenCVライブラリ: opencv4nodejs デザインパターン: アトミックデザイン アトミックデザインについて 今回は、U
import cv2 img = cv2.imread('test.jpg') (await winocr.recognize_cv2(img, 'ja')).text pip install jupyterlab jupyter_http_over_ws jupyter serverextension enable --py jupyter_http_over_ws jupyter notebook --NotebookApp.allow_origin='https://colab.research.google.com' --ip=0.0.0.0 --port=8888 --NotebookApp.port_retries=0
はじめに 先日、ポケモンたかさおじさんこと、生㌔Pのブログにて次のような記事が投稿された。 ポケモンらしさ-2_意見分析 マスコット感検証 https://pkmnheight.blogspot.com/2020/04/2.html ざっくり引用すると、以前バズってた以下の海外の分析画像を、転載したTweetがあった。 ポケモンのデザインはどんどん生物的じゃなくなって行ってて、色んな部位が丸みを帯びてただの可愛いマスコットキャラクターと化してるっていう海外の分析画像が凄い pic.twitter.com/qHHVaHzEue — Χ十 ◤カイジュー◢(⃔ *`꒳´ * )⃕↝♡ (@KaijuXO) June 13, 2019 このTweetに対して、ポケモンたかさおじさんが 猛撃 していたというものである。 ざっっっくり要約すると、各世代ごとに幼虫・昆虫ごとに部位をピックアップし、 そう
この記事は「自動運転システムをエッジデバイスに組み込むための技術」を3回に分けて紹介するTURINGのテックブログ連載の第2回の記事「OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に！」です。 第1回の「C++でOpenCV完全入門！」、第3回の「詳解V4L2 (video for linux 2)」もぜひご覧ください！ はじめに TURINGで働いている木更津高専の越智です。TURINGでは「We Overtake Tesla」を目標に掲げて、完全自動運転EVの開発・製造を行っています。 TURINGでは、社内で使っている自動運転ソフトウェアにおいて、画像処理部分のライブラリをOpenCVからNVIDIA Performance Primitives(NPP)に変更するプロジェクトに取り組んでいました。これによって、CPUで動かしていた画像処理をGPUバックエンドで動かすことができるようにな
Raspberry Pi 4のディープラーニングで画像認識する環境をゼロから1時間で構築する方法 - karaage. [からあげ]
「Raspberry Pi Advent Calendar 2019」の3日目記事です。 最新Raspberry Pi OS（Bullseye）でのセットアップ記事を追記しました 最新OSでの環境構築は、以下記事も合わせて参照ください。 ラズパイ4を入手しました ラズパイ4を入手しました。色々事情があり、ポケットに入れて叩いたら2台に増えてしまいました。 ラズパイ4が2つ 手に入ったものは仕方ないので、恒例のセットアップと洒落込みたいと思います。ラズパイ4からラズパイ始める人もいるかもしれませんしね。そして今までラズパイ使っていたユーザーとして、4でCPU・メモリが大幅にスペックアップしているので、せっかくならそれらを体感できて役に立ちそうなアプリを動かしてみることにしました。 というわけで、ほどよく処理が重く、役に立ちそう（？）なディープラーニングを使った画像認識（正確には物体検出）を試
![Raspberry Pi 4のディープラーニングで画像認識する環境をゼロから1時間で構築する方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/94bd1f2687d8f849047f79a16a692b8a0de065a8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20191201%2F20191201114449.jpg)
OpenCVの新しい顔検出をブラウザでも試してみる
この記事はOpenCV Advent Calendar 2021の 23 日目の記事です。 はじめに 3 日目の記事で紹介されているように、OpenCV 4.5.4 では新しく顔検出/顔認識の API が実装されました。この記事ではこの顔検出 API をブラウザから呼んでみることにします。ブラウザから呼び出すにあたって、先にきちんとパフォーマンスを確認して使用する解像度を決めます。更に高速化のために SIMD とマルチスレッドを使った OpenCV の Wasm バイナリを作ります。その後、実用的な環境を想定して React のフロントエンドから呼び出すようにしてみます。ついでに WebRTC で実際に加工した画像が送信できることのデモまで行います。 OpenCV.js での新機能の扱い OpenCV.js で JavaScript から呼び出せる機能はホワイトリスト形式になっており、ビル
Gopher's design for Ryuta Tezuka（@Tzone99） こんにちは、ZOZOテクノロジーズ開発部の池田（@ikeponsu）です。 本記事では、 Go言語における画像処理の可能性を、ベンチマークを通して探ってみたいと思います。 はじめに 業務内でGo言語での画像処理を行う機会があり、Goの標準パッケージやGoCVについて調べていました。 ただ、画像処理に関する記述はまだまだ少なく、実装している人自体も少ないのかなという印象でした。 今回行った「Go言語での画像処理の速度はどの程度か」のベンチマークが、これからGo言語で画像処理の実装を行おうとしている方の参考になればと思います。 ベンチマークの内容 比較対象 C++のOpenCV内のバイリニア補間 GoCV内のバイリニア補間 Go言語とimageパッケージを使って実装したバイリニア補間 処理内容 画像入出力 バ
OpenCV-Python Is Now An Official OpenCV Project OpenCV Library February 14, 2021 Leave a Comment News Uncategorized Good news, everyone! OpenCV.org is pleased to announce that the popular and long-running package OpenCV-Python is now an official OpenCV project. What is OpenCV-Python? It’s a package that contains pre-built OpenCV with dependencies and Python bindings, so there’s no need to install
手っ取り早く、やられたシーンを抽出したい人向け OBSと連携するWebアプリを作成しました 詳細はこちらの記事をご参照ください。 スプラトゥーン3で、やられたシーンをOBSのリプレイバッファで自動保存する 以前のWebアプリ スプラトゥーン2 やられたシーン自動頭出しツール「iKut」 Dockerイメージ こちらでDockerイメージを配布しています。 はじめに スプラトゥーン2を発売日からやりこんで3年になります。2年かけて全ルールがウデマエXに到達しましたが、そこからXパワーが上がらずウデマエＸ最底辺で停滞しています。最近は自分のプレイ動画を見て対策を立てるのですが、すべての動画を見るのは大変です。そこで敵にやられたシーンは特に修正すべき自分の弱点があると考え、そこだけを自動で抽出するシステムを作ってみました。 ↑このシーンを切り出します。 画像の引用 この記事では任天堂株式会社のゲ
この記事は「自動運転システムをエッジデバイスに組み込むための技術」を3回に分けて紹介するTURINGのテックブログ連載の第3回の記事「詳解V4L2 (video for linux2)」です。 第1回の「C++でOpenCV完全入門！」、第2回の「OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に！」もぜひご覧ください！ はじめに こんにちは。TURING株式会社（以下、TURING）で、インターンをしている東大B3の中村です。 TURINGは、完全自動運転EVを作ることを目的に設立されたベンチャー企業です。自動運転システムとそれを搭載したEV車の開発を行っています。 TURINGの自動運転システムは、カメラからの映像入力を肝としています。これまではOpenCVを入力のインターフェイスとして利用していました。OpenCVを使用していたのは、 buildや使用法についての情報が多い コードが簡単に
初心者向けTellus学習コース
初心者向けTellus学習コース 2018年度にリリースした衛星データをクラウド上で分析できる日本発の衛星データプラットフォーム「Tellus」は、2019年度にTellusをより多くの方にご活用いただけるようeラーニング講座を応募者への抽選登録制で提供してまいりましたが、2020年3月から「新しい生活様式」を見据え、プログラミングと機械学習の基礎が学習できる「Tellus Trainer」と「初心者向け Tellus 学習コース」の2つのeラーニング講座を公開制限なしで提供することとなりました。 本教材「Tellus初心者向け学習コース」では、Python初心者向け教材となる基礎編と、Pythonで学ぶ実践的な衛星データ解析となる地理空間情報解析編（応用編）に分かれます。 基礎編では衛星データプラットフォームTellusの開発環境を利用する上で必要となる、プログラミング言語Pythonの
R&D チームの徳田（@dakuton）です。 最近は画像とテキストの狭間にいます。 今回記事のまとめ 簡単にまとめると以下のとおりです。 いくつかの超解像(高解像度化)モデルがOpenCV extra modules(opencv_contrib)インストール + コード数行記述で導入可能 超解像に限らず、文字が一定サイズ以上になるような前処理 -> OCR解析 を実施すると、OCR精度改善につながることがある 超解像による見た目の滑らかさに比例して、OCR精度改善につながるわけではない 低計算コストな画像拡大から超解像に変更する恩恵は発生しにくい テスト条件を変えた場合、違った結果になる可能性あり(用いるOCRエンジン、画像の劣化条件、OpenCV未提供の後発モデル利用など) 実験内容 利用するOCRエンジンの実行条件は変えずに、前処理部分のみ変更した場合のOCR精度・速度変化を調べま
超小型のシングルボードコンピューター「Raspberry Pi」は安価で拡張性も高いのが魅力ですが、実際に外部モジュールなどと連携して使用するためにはプログラムで機器の動作を制御する必要があります。 今回はRaspberry Piにカメラモジュールと画像認識ライブラリー「OpenCV」を用いて、カメラモジュールが捉えた画像から人の顔を判別して動作するプログラムをいくつかご紹介します。 画像認識の流れ 今回はRaspberry Piに接続したカメラモジュールで捉えた画像を「OpenCV」と呼ばれる画像認識ライブラリーを用いて人の顔かどうかを判別します。 「OpenCV（Open Source Computer Vision Library、オープンシーブイ）」はオープンソースの画像認識ライブラリ（プログラムの集まり）で、カメラが捉えた画像の解析、パターン認識による物体検出や機械学習のための画
RaspberryPiでWEBカメラを使ってOpenCVで動体検知な監視カメラをつくってみた - Qiita
やりたいこと 居住しているマンションの玄関に夜な夜な不審者が出没しているようなので、玄関のドアにWEBカメラを取り付けRaspberryPiで解析・記録するシステムを作ってみました。仕様は次の通りです。 画面上に撮影した映像と時刻を表示する 玄関の前に誰かきたら静止画をjpeg形式で記録する 記録した静止画には撮影時刻を埋め込む 誤検知はある程度許容する ※ちなみに、カメラの設置は許可取得済みです。 参考にした記事 最初はパソコン工房さんの記事を参考に顔検知でやろうと思いました、誤検知が多くて今回の用途には適しませんでした。 https://www.pc-koubou.jp/magazine/19205 いろいろ考えた結果、動体検知（撮影している映像に変化があったことを検知）によって実現できそうだな、と思い試行錯誤の結果そこそこ上手く行ったので方法を紹介します。 なお、動体検知のやりかたは
Python
Python（パイソン）はプログラミング言語の一種です。最近は機械学習でよく用いられます。ここではPython 3.xを使って統計・機械学習の計算・グラフ描画をします。Rを使った統計・データ解析の姉妹編を目指しています。 [2024-04-07] コード部分をクリックするとクリップボードにコピーされるようにしました。 お品書き はじめの前に / PEP 8 インストール 実行 / Google Colaboratory / EIN（アイン） / Docker / ipynbを公開する方法 Pythonの初歩 / Collatzの問題 / 配列 / 基数変換 / ゼロ除算 プロット / 図のラスタライズ / seabornによるプロット / Plotly / プロットをデータに 曲線を描く / 正規分布の密度関数を描く ヒストグラム / 都道府県人口のヒストグラム / ドットプロット / ヒ
幾何形状マッチングはOpenCVには非実装だったため、自動的に候補から除外されます。個人的にはかなり便利なマッチング方式だと思うので、実装してほしいんですけどね…。 次に、形状変化への強さは特徴点マッチングが優秀です。 テンプレートマッチングと幾何形状マッチングは、マッチングの元画像と対象画像が拡大・縮小・回転を用いて一致するものしか対応できません。 一方の特徴点マッチングは、拡大・縮小・回転に加え、せん断・歪みまで対応できます。冒頭にもあるように斜めから見た画像(=歪み変形した画像)同士を比較したいので、特徴点マッチングを採用しました。 ちなみに、拡大・縮小・回転・せん断が可能で、更に移動を実現できる変形をアフィン変換(変形)、このアフィン変換に歪み変形を加えたものを射影変換(変形)と呼びます。 画像の多くの箇所が同時に色味の変化を起こすことはないだろうと予想し、特徴点マッチングで問題な
「背景差分で物体検出をしてみた」の記事が面白くて、「複数の物体」でも 検出できるのか検証してみました。 ディープラーニングを使わずに、ラズパイで複数の「物体検出」を 実装しました。OpenCVを使っております。 pic.twitter.com/5DQjPO1sfH — shinmura0 (@shinmura0) 2019年5月24日 はじめに きっかけは、ラズパイで2つのディープラーニングモデルを動かしていたときのこと。 予想通り、速度は激遅で使いものになりませんでした。 そのため、OpenCVで物体検出できないか？と考え実装してみました。 本稿では、ディープラーニングを使わないOpenCVによる複数の物体検出を行ってみます。 OpenCVによる物体検出 まずは、背景写真を用意します。 そして、フィルターによる前処理を行います。 import cv2 img1 = cv2.imread(
AI時代に必要な画像処理の本 今や猫も杓子もAIだディープラーニングだと言われる時代です。特に画像認識だと、とりあえずAIでしょ！みたいな感じはありますが、やはりそのバックグラウンドにある基本的な画像処理は重要なのではないかなと思う今日この頃です。 そんなことを思ったのは、Interface誌2020年7月号の画像処理特集が良かったからです。 Interface(インターフェース) 2020年 07 月号 CQ出版Amazon 気づいている人は気づいていると思うのですが、Interface誌の画像処理特集は毎年の恒例行事です（笑）正直、内容も同じような感じなので（めちゃくちゃ失礼）、今年は買わなくても良いかなと思っていたのですが、YouTube時代の画像処理特集にあった写真の、筆者の身体の張り具合をみて思わず手を出してしまいました。 Interface誌より引用。話題のFaceAppなんて
![AI時代にこそ読みたい画像処理の本 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/64384ae7b65887cc53554f3af440189c52f2f5b3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200620%2F20200620105151.jpg)
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", "
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生産現場IoTへの挑戦 #08 ～Raspberry PiとUSBカメラで外観検査装置を作る 前編～ - Qiita
1.はじめに 今回のタスクはRaspberry PiとUSBカメラを使って画像処理による外観検査装置を作ることです。 いわゆる外観検査装置には様々な専門メーカーが非常に多機能な装置を提供しており入手も簡単ですが、高価すぎてコストメリットが出しにくいケースもあるかと思います。 ちなみにみんな大好き○ーエンスさんの外観検査装置は、カメラ＋コントローラー＋照明でざっくり150万円くらいしますが、今回は照明無し、カメラ（USBカメラ）＋コントローラー（Raspberry Pi 4B 4GB）の計1万円強でやってみます。 外観検査をする際は撮影環境の設定がとても重要です。 前編ではv4l2によるカメラのパラメータ設定を行います。 後編では実際に検査を行うプログラムを解説します。 2.検査する内容 今回トライするのは、「樹脂成型部品のショートショットの検出」です。ショートショットと言うのは、樹脂の射出
GitHub - google/mediapipe: Cross-platform, customizable ML solutions for live and streaming media.
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ディープラーニングを使わない顔認識 Githubで公開されている「Face-Detection-OpenCV」を実行し、OpenCVでの顔認識の限界を探ってみました。 このコードには、OpenCV（オープンシーヴィ）による、「非ディープラーニングの顔認識のテスト用コード」がまとまっています。 赤ちゃんのグレイ表示／顔認識テスト3人の赤ちゃんの顔認識テスト顔認識精度をパラメータ調整で向上させた例LBP方式の顔認識テストHaar方式とLBP方式の比較最終的にHaar方式、LBP方式という2種類の顔認識を比較しています。 Haar方式については、認識速度が遅く、壁に貼ったポスターの顔まで「顔」と認識してしまいました。 しかし、LBP方式は、実際の人間の顔のみキレイに認識出来た上、認識にかかる時間が1/3以下。 ここだけ見ると、「ああ、Haar方式って良いところないんだな。使わないようにしよう…」
ノードエディタ形式の画像処理ツール「Image-Processing-Node-Editor」 - Qiita
はじめに 趣味でノードエディタ形式の画像処理ツール「Image-Processing-Node-Editor」を作りました。 その紹介の記事です。中身にOpenCVガッツリ使っているからアドカレOKですよね。。。👀？ ガッツリ使っているという意味では、GUI部分の DearPyGui のほうがガッツリ使っているかもしれませんが🤔 「Image-Processing-Node-Editor」とは 以下のように、ノードを接続していくことで、処理結果を可視化しながら画像処理が行えるツールです。 以下のような特徴があります。 主要な処理は全てPython ※ライブラリ部分除く 各処理を可視化しながら画像処理が試せる 自作ノードの追加が容易 (だと信じている) 記事書くために見直していましたが、イマイチ複雑ですわ、、、😇 OSS (Apache 2.0ライセンス) デフォルトでいくつかのAI機
ICRA 2019 (IEEE International Conference on Robotics and Automation; https://www.icra2019.org/ )の参加速報を書きました。 この資料には下記の項目が含まれています。 ・ICRA 2019の概要 ・ICRA 2019での動向や気付き ・ICRAの重要技術 ・今後の方針 ・論文まとめ（102本あります）
機械学習用の画像の前処理方法を調べたのを書いていきます。 中途半端な内容ですが、今後書き足していくと思います。 試行環境 Windows10 python 3.6 opencv-python 4.1.2.30 閾値処理: cv.Threshold(src, threshold, maxValue, thresholdType) opencvドキュメント http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_imgproc/py_thresholding/py_thresholding.html 閾値を指定して二値化 適当なグラデーション画像を作って二値化してみます # make gray scale picture im_gray = np.array([np.arange(0, 256
照明ムラがある環境下で二値化を行い対象物を抽出しようとする場合、普通に二値化処理を行うと大抵上手く抽出できません。 下の画像はその例で、画像上部が明るめ、画像下部が暗めのになっています。この画像から米粒を抜き出そうとして大津の方法を適用すると、照明ムラの影響を受けて上手く抽出できていないことが分かります。 このような時の対処法の例がMathWorksのホームページに掲載されており、今回はOpenCVで実装します。 jp.mathworks.com // 画像をグレースケールで読み込む Mat gray; imread("non_uniform_illumination_example.png", IMREAD_GRAYSCALE).copyTo(gray); if (gray.empty()) { throw runtime_error("Failed to open image"); }
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
PyTorchで学習したモデルをOpenCVで使う - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
以前、Keras+Tensorflowで学習したモデルをOpenCVで推論に使用する方法について解説したことがありました。 run Keras model on opencv from Takuya Minagawa www.slideshare.net OpenCVにはDNNモジュールという畳み込みニューラルネットワークを使用するための機能があります。ただこれは主に推論用で、学習のためには別のディープラーニングフレームワークで作成したモデルを別途読み込む必要があります。 OpenCVはTensorflowやCaffe等いくつかのフレームワークをサポートしているのですが、前回は初学者にも使いやすいだろうという理由でKears+Tensorflowのモデルを選択しました。なお、OpenCVはTorchはサポートしてますがPyTorchはサポートしてませんでした。 しかしながら、OpenCVは
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PythonでOpenCV基礎と衛星データ解析を学べる無料講座が公開 | Ledge.ai
githubで最もやべー関数を発掘する - Qiita
TechCrunch | Startup and Technology News
OpenCVがWebカメラであなたの顔を画像として取得するまでの仕組み
ネット麻雀(雀魂)をOpenCVと機械学習で自動化した話 - Qiita
OpenCVでのデモの見栄えを工夫したまとめ(ディープラーニング系) - Qiita
ハエトリソウ捕食監視システム - Advent Calendar - HomeMadeGarbage
PythonとWinRT OCRで文字認識 - Qiita
最近のポケモンはデザインが複雑になったのか？【Python】【OpenCV】 - Qiita
OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に！
OpenCV, GoCV, Go言語における画像処理のパフォーマンスの比較 - ZOZO TECH BLOG
OpenCV-Python Is Now An Official OpenCV Project
Webカメラだけで手・顔・ポーズの検出できるBlenderアドオンがベータ版として無償公開／「OpenCV」と「MediaPipe」を活用
スプラトゥーン2のプレイ動画から、やられたシーンだけをディープラーニングで自動抽出する - Qiita
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OCR前処理としてのOpenCV超解像 - OPTiM TECH BLOG
Raspberry PiとOpenCVによる画像認識で人の顔を判別する | パソコン工房 NEXMAG
サイゼリヤの間違い探しをロバストな画像処理で解く - Qiita
【爆速】OpenCVで複数の物体検出 －ラズパイ－ - Qiita
AI時代にこそ読みたい画像処理の本 - karaage. [からあげ]
Pythonで始める機械学習の勉強方法 | 初心者向けの学べるサイト・コンテンツ解説 | Ledge.ai
OpenCVによる非ディープラーニングの顔認識でどこまでできるのか試してみた！ – 株式会社ライトコード
ICRA 2019 速報
opencv-python画像処理入門 - Qiita
【OpenCV】 照明ムラがある環境での二値化 - 旅行好きなソフトエンジニアの備忘録
オープンソースビジョンライブラリ「OpenCV 4.5.3」リリース、新たなPythonオペレーションAPIの導入など
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