スプラトゥーン動画解析してみた スプラトゥーンの観戦動画から、プレイヤーの位置情報を解析してみました。 元ネタは、北海道甲子園（？）のイカ自慢コンテストで有名チームの解析を行ってるかたがいて、興味があったので自分もやってみました。 解析結果 INPUTは観戦視点の動画。 OUTPUTは各プレイヤーの位置情報の分布です。 例えばある試合の4人の位置情報は以下でした。 シューターのほうがステージをまんべんなく動いてることが分かりますねー。 ■リッター ■スパッタリー ■プライム ■スクイク 解析方法 こんな感じです ①観戦動画を撮る（地味にハードル高い。説明は割愛） ②動画を白黒変換 ③白黒変換された動画から、各プレイヤー名の画像を抜き出す ④openCVのパターンマッチングで位置情報取得 ⑤④で取得した位置情報の周辺も適当に重みづけして位置情報を画像で出力 ⑥ステージ画像を⑤の画像を合成 解
こちらは ドワンゴ Advent Calendar 2021 4日目の記事です。 はじめに 新型コロナウイルス対策の一環としてテレワークが急速に普及し、今はご自宅でお仕事をされている方も多いのではないでしょうか。 私が働く会社でも、感染対策として昨年2月という比較的早い時期から原則在宅勤務が導入され、昨年7月にその制度が恒久化されました。 さて突然ですが、みなさんの仕事部屋に防球ネットは置いてありますか？ 私はあります。（マウント） 仕事部屋です 防球ネットが仕事部屋にあると非常に便利です。仕事で溜まったストレスをいつでも軟式M号球に込めて防球ネットにぶつけて発散することが出来ます。 ただ、仕事部屋の広さは約7帖で、日本の一般的な住宅の1室としては普通の広さかなと思いますが、軟式球を投げるにはあまりに狭過ぎます。 それでも防球ネットは安定して私の投げたボールを受け止めてくれるので素晴らしい
import cv2 import os def extractFrames(pathIn, pathOut): if not os.path.exists(pathOut): os.mkdir(pathOut) cap = cv2.VideoCapture(pathIn) count = 0 while (cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() if ret == True: cv2.imwrite(os.path.join(pathOut, "frame_{:06d}.jpg".format(count)), frame) count += 1 else: break cap.release() cv2.destroyAllWindows() def main(): extractFrames('video.mp4', 'outputdir')
更新情報： 2021年5月に TensorFlow 2.5, OpenCV 4.5.1, Debian 11 Bullseyeに合わせて更新しプログラムを動作確認した ラズパイにUSBカメラを繋ぎ、Python 3上のOpenCVを用いて映像を取り込み、リアルタイムにTensorFlowで物体検出する手順です。Tensorflow HubのサンプルとTensorFlow Lite のサンプルを改変して用いて、それぞれ以下のような検出結果を表示します。ラズパイ依存部分は無いので、インテルCPUを積んだノードパソコンとかでも以下のプログラムは実は問題無く動作します（少なくともLinux稼働していれば（などといいつつ後半２つがインテルUbuntu 20.04で動作していなくて直せていない…😭））。ARM特有の話として import cv2 をTensorFlow関連パッケージのimportより
はじめに 以前、Zig の Tensorflow Lite のライブラリを使って遊ぶ記事を書いた。 この記事内では、静止画の処理を行うために、STB ライブラリを用いた。 こうなると次は動画の処理を行いたくなるものだ。 ... ならば OpenCV を Zig から使えるようにしようではないか。 OpenCV の C バインディングを作る OpenCV は C++で書かれているので、Zig から関数を呼び出すには C バインディングを作る必要がある。 １から OpenCV の C バインディングを作るのは大変なので、 今回は同じ手法で C バインディングを実装して呼び出している gocv のコードを利用させていただくことにした。 これで、工数の半分以上が省けることになる。 Zig バインディングを作る この記事の執筆中ではまだ完成はしていない。 しかし、Web カメラの画像を取得して文字や
概要 アート作品の価値を可視化するシステムを作りたいと、福岡のアーティストの方より依頼があった。 アート作品をどれだけの人が、どのくらいの時間鑑賞したかをできるだけ安価なシステムで実現できないか検討した。 RaspberryPiをアート作品の前に設置し、OpenCVで顔検出した時間を累積することとした。 データ可視化サービスとしてAmbient(https://ambidata.io) を使った。 データのアップロードはRaspberryPiのWifi経由とした。 インターネットにカメラ映像は流れず、送信する数値データのみとすることにした。 福岡市のスタートアップ支援施設 FGN(https://growth-next.com) に設置し運用してみた様子。 用意するもの Raspberry Pi3 Model B (4でもおそらく大丈夫) Raspberry Pi用のケース Raspber
概要 Webアプリのテスト自動化で有名なものとして Selenium や TestCafe などがありますが、これらのツールはWebアプリ専用となっており、Windowsの画面の操作であったりExcelの操作などは自動化させることができません。 以前からあらゆる操作を自動化したいというニーズはあったかと思いますが、2016年ごろから RPA (Robotic Process Automation) という言葉が使われ始め、AI や IoT などのように話題になってきています。RPA は簡単に説明すると、認知技術(ルールエンジンや機械学習、AIなど)を活用した業務の効率化や自動化を行う仮想知的労働者という定義になっていますが、この RPA のツールを利用することで、Webアプリだけでなくあらゆる操作を自動化できるようになり、作業の効率化が図れるようになっています。 RPA ツールに関しては既
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 OpenCVでは、背景差分という手法で、動くものだけを検出する作業がよく紹介されています。 今回は、店舗で商品の監視など場合などに、お客さんの伸ばした手や、人影などが、その監視にノイズとなって入ることを避けるため、「動かないもの」のみを撮影してみました。 商品のように数が増減するものは、監視の対象となりますので、背景差分のように、最初に完全な背景を設定するのではなく、前のフレームとの差分を確認しながら、「一定期間 動かないもの」を撮影するイメージです。 最初に、動作している様子を御覧ください。 左が、監視画面で、右は、普通のモニターです。手などが入ってきても、それは、無視されます。 2 差分検出 １つ前のフレームとの比較を行う場合、差分検出を単純化させるため、以下の処理としました。 フレーム画像をグレースケールに変換する ２つの画像の差分画
![[OpenCV] 一定期間動かないものだけを撮影する | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f5853e7a1b51038af8e43bdbe00b39d695b5f007/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fd1tlzifd8jdoy4.cloudfront.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F02%2Fdevelopers-io-cafe-logo.jpg){kind=logo}
[Amazon SageMaker] イメージ分類のモデルをNeoで最適化して、Jetson Nano+OpenCV+Webカメラで使用してみました | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 前回、Amazon SageMaker(以下、SageMaker)の物体検出（組み込みアルゴリズム）を、SageMaker Neo（以下、Neo）で最適化して、Jetson Nanoで利用してみました。 今回は、イメージ分類（組み込みアルゴリズム）について、確認してみました。 最初に、動作を確認している様子です。GPUがフルに回っていますが、約0.1秒で推論できています。 2 モデル 使用したモデルは、下記で作成したものです。 17種類の商品を回転台に乗せて動画撮影したデータから、イメージ分類のモデルが作成されています。 3 SageMaker Neo 下記の諸元で、上記のモデルを最適化しています。 ジョブ名: ic-SYOHIN17-jetson-Nano-001（任意です） データ入力値: {"data": [1, 3, 224, 22
![[Amazon SageMaker] イメージ分類のモデルをNeoで最適化して、Jetson Nano+OpenCV+Webカメラで使用してみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c1f32b5fe31106049f0900f73c34844fbfa6f3af/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fd1tlzifd8jdoy4.cloudfront.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Famazon-sagemaker.png)
ここ二、三日ずっとプログラムを考えていて pyautoguiを使って、画像認識して クリックするプログラム あるサイトをスクレイピングするのに 今までは単純に要素を find elementで調べてクリックすれば よかったのだが 最近の仕様変更で クリックする対象が #shadow rootの中にネストされてしまい findできなくなってしまったのだ shadowの中から対象の要素を探す方法を ずうっと考えていたのだが それは諦めることにした できないことないような気もするが じゃあどうしたかというと 人間がその、オブジェクトを探してクリック するという挙動をプログラムにするしかないと そこで思いついたのが pyautoguiで 対象の画像をスクショして ペイントでトリミングして それをデスクトップに保存しておく pythonも一応3.10までバージョンアップし pyautoguiに必要な
GitHub - echamudi/opencv-wasm: Precompiled OpenCV 4.3.0 to JavaScript + WebAssembly for node and deno. 🦕
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GitHub - anandpawara/Real_Time_Image_Animation: The Project is real time application in opencv using first order model
A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?
はじめに こんにちは、リコーの @yomura_ です。 今回は RICOH THETA V に顔検出処理をさせてみました。 また、せっかくの 360° カメラなので、顔を検出した方向に応じて内蔵 LED の点灯色を変えるようにしてみました。 RICOH THETA プラグインについて THETA プラグインをご存じない方はこちらをご覧ください。 興味を持たれた方は Twitter のフォローと THETA プラグイン開発コミュニティ(Slack) への参加もよろしくお願いします｡ 準備 OpenCV 環境の準備 顔検出には画像処理ライブラリ OpenCV のバージョン 3.4.5 を使用しました。 THETA の中で OpenCV を動かすための環境は THETAの中でOpenCVを動かす【プレビューフレーム取得編】 の記事で詳しく紹介されています。今回はそちらの記事の環境とサンプルコー
DonutはOCRを使わないend-to-endの文書理解モデルです。 Vision Encoder Decoder Modelになっており、OCRエンジンに依存せずに視覚的な文書分類や情報抽出を高い精度で行うことができます。 Donutは日本語を含む4言語で学習されたモデルnaver-clova-ix/donut-baseが公開されており、日本語で何かしたいときにファインチューニングして使えそうだなと思っていました。 今回、AIキャラクターと一緒にノベルゲームをプレイするために、ノベルゲーム風画面の合成データセットでdonut-baseをファインチューニングしました。 以下を目標として作成しました。 <unk>になる漢字をvocabに追加して学習する 選択肢、名前、メッセージを別々に認識し、jsonを出力する SKIP、LOADなどのUIの文字、日付表示などを読み取らない ルビを無視する
Delight your customers with innovative machine learning features. MediaPipe contains everything that you need to customize and deploy to mobile (Android, iOS), web, desktop, edge devices, and IoT, effortlessly. See demos Learn more
How to OCR with Tesseract in Python with Pytesseract and OpenCV?
In this blog post, we will try to explain the technology behind the widely used Tesseract Engine, which was upgraded with the latest knowledge researched in optical character recognition. This article will also serve as a how-to guide/ tutorial on how to implement PDF OCR in python using the Tesseract engine. We will be walking through the following modules: Tesseract OCR FeaturesPreprocessing for
画像処理の入門 - Qiita
最近、弊社で画像処理の案件が増えているらしく、学生時代に研究でかじっていた私にドンピシャな案件がやってきています。 そこで、画像処理を少しでも知ってもらうように、今回は画像処理の基本であるOpenCVのライブラリを使って簡単な画像処理を実施していきたいと思います。 準備 今回はPythonを使用して、画像処理を行います。Pythonが使用できる環境を用意してください。 ライブラリはOpenCVを使用します。Pythonがインストール出来たら下記のコマンドでライブラリをインストールしてください。
AIとIoTを組み合わせて、今まで人が行ってきた業務を自動化することが世界的に注目されている。AIとIoTをビジネスに活用した事例で真っ先に思い浮かべるのは、コネクテッドカーや工場、農業用センサーなど大規模で特殊なケースだろう。 PCとデスクしかないオフィスに、IoTなんて必要ないと考えている人も多いのではないだろうか。しかし、IoTとAIを組み合わせた活用方法は多様であり、簡単に企業のニーズにあったサービスを展開できる。 今回、Ledge.ai編集部でも簡単な利用例として、IoTデバイス「Raspberry Pi（ラズベリーパイ）」と画像処理ライブラリ「OpenCV」を用いて居眠りを検知し、自動でチャットワークに送信するシステムを作ってみた。 Raspberry Pi（ラズベリーパイ）とは Raspberry Piとは、イギリスのRaspberry Pi財団によって開発された超小型の「シ
Maker Faire Tokyo 2019 に THETA プラグインのネタで参加 こんにちは｡リコーの@ueue です｡ 8 月 3(土)4(日)に東京ビッグサイトで行われた Maker Faire Tokyo(MFT)に THETA プラグインネタで参加しました｡ 僕は､｢だるまさんがころんだ｣というネタを持ち込みました｡ この記事では｢だるまさんがころんだ｣の中身について説明します｡ メインは OpenCV による特定の色の動き検知になります｡ ちなみに他に MFT に持ち込んだネタは以下に詳細な記事があります｡ THETA プラグイン ×M5BALA Part2：ライントレースする THETA でインスタントカメラ THETA V､THETA Z1 は OS に Android を採用していて、本体内部で Android アプリを動かすことができます。 THETA 本体にインスト
GitHub - xavctn/img2table: img2table is a table identification and extraction Python Library for PDF and images, based on OpenCV image processing
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Xamarin.iOS から OpenCV を使って QR コードを認識してみる - OPTiM TECH BLOG
はじめに こんにちは。ソリューション開発部 農業開発チームの梅田です。 アンケート記事以来、約1ヶ月ぶりの再登板です。 tech-blog.optim.co.jp 今回は Xamarin.iOS から OpenCV を利用する方法をご紹介します。 Xamarin とは Xamarin とは、.NET Framework の UNIX 互換実装である Mono をベースとしたアプリケーションを作成するための開発ツールであり、その開発元の企業名です。 企業としての Xamarin は2016年に Microsoft に買収され、ツールとしての Xamarin も OSS 化され、無料で使えるようになりました。 で、何ができるかというと、共通の C# のコードで、iOS / Android / Mac アプリの開発が行えます。(昔は Windows Phone もできたんだけどどこに行ったんだろ
この記事について Jetson NanoにGPU(CUDA)が有効なOpenCVをインストール PythonでOpenCVのCUDA関数を使って、画像処理(リサイズ)を行う C++でOpenCVのCUDA関数を使って、画像処理(リサイズ)を行う 結論 (512x512 -> 300x300のリサイズの場合) 以下のように高速化できた CPU: 2.8 [msec] GPU: 約0.8 [msec] 注意 画像サイズと処理内容によっては、GPUの方が遅くなるので注意 環境 Jetson Nano (jetson-nano-sd-r32.2-2019-07-16.img) OpenCV 4.1.0 測定方法 処理時間測定の前には、以下コマンドを実施 ### 依存パッケージのインストール ### sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt -y insta
【初心者向け】PythonとOpenCVで画像処理を体験してみよう - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
初めに 皆さん初めましてmosyoryです。 画像処理に興味はあるがどうやってやるのかわからない、そんな方もいるのではないでしょうか。 本記事ではWindows・Macの環境でPythonとOpenCVを使ってちょっとした画像処理の方法を紹介したいと思います。関数等の詳細な解説は行っていないので予めご了承ください。 初めに OpenCVとは OpenCVのインストール Windows Mac pipでインストールできない 基本操作 読み込み 表示 保存 画像処理 色空間の変換 二値化処理 輪郭検出 輪郭描画 終わりに 参考サイト OpenCVとは OpenCV(Open Source Computer Vision Library)とはオープンソースコンピュータ・ビジョン・ライブラリです。 画像処理や汎用的な数学処理、機械学習に関するアルゴリズムが多数含まれています。 C+、Python、
はじめに 異常検知AIソフトウェア・クラウドサービスを提供しているアダコテックでエンジニアをしているshin-ueです！ 今回は、弊社内で保有する電子部品を撮像した画像データに対して、異常検知を実施してみます。 そもそも異常検知って？ 異常検知における異常とは、みなさん何を思い浮かべますか？ 例えば、毎日休まず周期的な信号を出力してくれるシステムが一家に一台あったとします。 機械とよくケンカする僕みたいな人間は「ほんとうに周期的な信号だしてるのか！？」と疑いをかけてモニタリングしてしまいます。 t=9~11の出力値がいつもと違う変化をしているぞ・・・不良品だコイツこのやろう！（過激派） という感じで、「いつもの正常状態とは異なる状態」を異常と表現しています。 定期的に状態を監視し異常傾向を予兆してあげたり、異常状態を検出するような仕組みを作成し、異常発生したら関連システムにアラート信号を送
Python OpenCV の cv2.imread 及び cv2.imwrite で日本語を含むファイルパスを取り扱う際の問題への対処について - Qiita
概要 Python OpenCV で日本語を含むファイルパスを扱う際の以下2点の問題への対処方法の案． cv2.imread でファイルパスに日本語を含む画像を読み込もうとすると失敗する． cv2.imwrite を実行した際にファイルパスに含まれる日本語が化ける． 私の環境に問題...？ → umyu様に「Windows & OpenCV の問題」とコメントいただきました． アスキー文字にしか対応していないみたい． Unicode Path/Filename for imread and imwrite · Issue Currently, the imread and imwrite method only supports std::string as an input. This isn't working with non-ascii directories/paths. The
はじめに質問 Wasm は何で書く？Go? Rust? AssembyScript? やっぱりWasm は C++!!!～Wasm/EmscriptenでOpenCVを使う～ ※現状での個人の見解です。 ということで、Emscripten で OpenCV を扱うことについて記事です。 この記事の元ネタはWebAssembly Night #10の発表内容です。 そしてOpenCV Advent Calendar 2020 の 9 日目でもあります。 画像処理 on your Browserの時代 Wasm といえば最近はすっかり Go や Rust で書くことが盛り上がっていますが、まだまだ C++/Emscripten も活躍しどころがあります。ブラウザでのクライアント画像処理が代表的なものでしょう。 WebRTCインフラの充実 時雨堂 WebRTC SFU Sora/NTT Com.
iOSアプリ「Pyto」でPythonを使ったお手軽カメラアプリ開発 - karaage. [からあげ]
iOSアプリ「Pyto」 きっかけはTwitterでフォローしている @robo8080 さんの以下ツイートでした。 iPhone + Pyto + OpenCVで、画像から顔を検出して笑い男を上書き😁 pic.twitter.com/U5GOtNkQGy— robo8080 (@robo8080) June 7, 2020 これですが、以前から@robo8080 さんに、iOSアプリの「Pyto」というiPhone/iPad上でPython開発ができる（しかもOpenCVまで動く）ということを聞いていて気になっていたのですよね。有料ということと、iPhoneだけだと開発が難しそうということで二の足を踏んでいたのですが、やはり百聞は一見に如かずですね。デモをみてたまらず買ってしまいました。 Pyto - Python 3 Develobile S.p.A.開発ツール無料 自分が買ったとき
![iOSアプリ「Pyto」でPythonを使ったお手軽カメラアプリ開発 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dabda36472a0bc7a9df3386bf4ee5627ce1c6192/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200607%2F20200607185736.png)
2020年もOpenCVのライセンスがApache 2になったり、OpenCV AI Kitのファンディングが開始されたりと変化の多い年になりました。ということで今年も小ネタからディープなネタまで記事を募集します！また、記事本体はQiita以外に投稿してもらっても問題ありません。 過去のOpenCV Advent Calendar OpenCV Advent Calendar 2018 OpenCV Advent Calendar 2017 OpenCV Advent Calendar 2016 OpenCV Advent Calendar 2015
Help us understand the problem. What is going on with this article?
Python, OpenCVでmp4やaviなどの動画ファイルからフレームを切り出して静止画の画像ファイルとして保存する方法について説明する。 単純に動画をフレームごとの静止画として切り出すだけならffmpegのコマンドで可能だが、何らかの画像処理を行ってから保存したい場合はPython + OpenCVを使うと便利。 ここでは以下のサンプルコードを示す。 すべてのフレームを画像ファイルとして保存 任意のフレームを指定して画像ファイルとして保存 単独のフレームを指定 任意の範囲のフレームを指定 時間（秒数）で指定 動画を再生しながらキーボード押下で保存 動画ファイルではなく、カメラ（内蔵カメラ・USBカメラ・Webカメラ）のリアルタイム映像から静止画を切り出して保存したい場合は以下の記事を参照。 関連記事: Python, OpenCVでカメラのリアルタイム動画から静止画を保存 OpenC
皆さん、突然ですが上の画像をご覧ください。 （画像引用：OpenCV公式サイトより） これは、画像認識技術の応用例の一つです。コンピューターが映像の範囲内で移動する複数の人間を検知し、その移動をリアルタイムで追跡している様子が見て取れます。かなりの数の人がいるにも関わらず、ほとんどの人を正確に検出することができていますね。画像認識とは、このように画像の数値情報のパターンから写っている物体を認識する手法のことを指します。（本稿で度々登場する物体検出という用語も画像認識と同様の意味を持つと考えていいでしょう。） また、これは画像認識の例ですが、高精度の画像認識を行うために必要不可欠なのが画像処理の技術です。画像処理とは、コンピュータを用いて画像に対して行う、色を変換したり変形させたり、ぼかしたりするなどの処理全般を指します。画像処理を行うことで、コンピュータが画像内の物体を認識しやすくなります
プログラミングの基礎が学べるTellusオンライン講座に新たな教材を追加 〜Pythonを用いたOpenCV基礎と衛星データ解析が無料で学習可能〜 インターネットインフラサービスを提供するさくらインターネット株式会社（本社：大阪府大阪市、代表取締役社長：田中 邦裕）が経済産業省事業として開発・運用する衛星データプラットフォーム「Tellus（テルース）」は、プログラミングの基礎が学べるオンライン講座「初心者向け Tellus学習コース」において、Pythonを用いて学ぶOpenCV基礎と衛星データ解析に関する新たな教材を追加し、無料提供します。 「Tellus」では2019年から、より多くの方に「Tellus」をご活用いただけるよう学習支援の一環として、プログラミングの基礎が学べるeラーニング講座「初心者向けTellus 学習コース」を期間限定・抽選登録制で無料提供を始めました。2020年
Python/OpenCVの射影変換なら簡単に画像補正ができる! | WATLAB -Python, 信号処理, 画像処理, AI, 工学, Web-
射影変換で自由自在に画像を変形させよう！ 射影変換とは？ 射影変換とは、画像の形状を変形させる変換手法の1つです。コンピュータグラフィックスの分野では画像を様々な形状に変形させることで、2Dを3Dに見立てたり、表面にテクスチャを貼ったりしたりすることができます。 画像形状の変換には下図のような変換があります。 (a)合同変換は画像の回転のみを許し、回転角度を合わせれば変換前後の画像は完全一致します。 (b)相似変換は(a)合同変換に加え、拡大と縮小を可能にした変換方法です。 (c)アフィン変換は(a)(b)に加えひし形の変形を可能にした変換方法です。 そして(d)射影変換は(a)(b)(c)の全ての機能に対してさらにどんな四角形にでも変換できる方法です。 射影変換でできることを確認しよう！ 画像処理は百聞は一見にしかず！まずは射影変換でできることを確認してみましょう。 以下の図は今回Pyt
オブジェクト輪郭検出 | OpenCV / findContours を使用して画像中のオブジェクトの輪郭を検出する方法
2019.01.29 2 値化された画像の中に、非ゼロのピクセルが隣接してできた領域がある。このような非ゼロが隣接してつながった領域がオブジェクトとしてみなされる。例えば、下図では、4 つのオブジェクトが見られる。2 値画像では、情報を持つピクセルの値は 1 であり、情報を持たないピクセルの値は 0 であるので、画像に保存した際に、オブジェクトは白になる。 findContours メソッドの使い方 OpenCV では、オブジェクトの輪郭を検出するメソッド findContours が用意されている。このメソッドでは、画像中に含まれるすべてのオブジェクトを検出して、それぞれのオブジェクトにに有のラベル番号を振り分けている。ラベル番号は 1、2、3、・・・のようになり、オブジェクト分だけ振り分けられる。背景は、0 としてラベリングされる。このメソッドは、オブジェクトのラベリング結果とともに、
opencv-python を AWS Lambda で実行してみた - KAYAC engineers' blog
この記事はTech KAYAC Advent Calendar 2019の8日目の記事です。 こんにちは！技術部の ひめの です。 クライアントワーク事業部のフロントエンドで2年半 → サーバーサイドエンジニアで1年ちょっと働いています。趣味でラーメンを食べ漁っています。 つい先日の re:Invent 2019 の発表で、RDS + Lambda のコネクションプール周りやコールドスタート問題の軽減の話もあり、どんどん AWS Lambda で解決できる幅が広がっているのを感じます。 Lambda のセッションについてはクラスメソッドさんの Developers.IO にて紹介されてます。 [速報]コールドスタート対策のLambda定期実行とサヨナラ！！ LambdaにProvisioned Concurrencyの設定が追加されました #reinvent [速報]これでLambdaの
Homebrew Formulae
Homebrew Formulae is an online package browser for Homebrew – the macOS (and Linux) package manager. For more information on how to install and use Homebrew see our homepage. Browse all formulae Browse all casks Analytics data JSON API documentation
視線でスマホを操作する——Raspberry Piで動くヘッドバンド型アイトラッカー「Hypervisor」｜fabcross
NY在住のハードウェアハッカーのZack Freedman氏は、手が使いにくい状況でも電子機器の操作がしやすいように、ヘッドバンド型のアイトラッカー「Hypervisor」を開発中だ。キーボード、マウス、タッチスクリーンの代わりに、頭の動き、視線、まばたきを使って、PC、スマホ、タブレットのクリックやドラッグアンドドロップができる。 Hypervisorは非接触型のアイトラッカーで、片方の目の前に置いた赤外線カメラ、額に付けたフルカラーカメラ、赤外線トランシーバーなどを使って、どこを見ているか、どのデバイスを使っているか正確に特定する。センサー情報は、StereoPiキャリアボードとRaspberry Pi Compute Module 3+で処理される。 まず、動かしたいデバイスにレシーバーをインストールし、ヘッドセットを装着すると、コンピュータービジョンが頭の向きと視線を検出し、ユーザ
はじめに こんにちは、リコーの@roohii_3です。 以前、「THETAの中でOpenCVを動かす」という記事を書きました。 今回は、THETAからプレビュー映像を取得し、OpenCVでリアルタイムに処理してみたのでノウハウを紹介します。 下のような感じで、プレビュー画面を取得してリアルタイムで二値化してみるものを作ってみました。 コードは以下で公開しています。 https://github.com/theta-skunkworks/theta-plugin-opencv-preview-sample ※ 今回のコードでは、画像処理後のデータの保存は行っていません。 プレビュー画面を確認するには、Vysorを使ってください。 開発環境 OpenCV Android pack ver. 3.4.5 Android Studio ver. 3.3+ gradle ver. 5.1.1 RIC
こんにちは、CX事業本部 IoT事業部の若槻です。 今までOpenCVはPythonで使うものというイメージが強かったのですが、OpenCVのJavaScript実装であるOpenCV.jsなるものもあるみたいです。 OpenCV.js 今回は、OpenCV.jsをJavaScriptおよびNode.jsで使ってみました。 やってみた OpenCV.jsの導入 まず準備としてOpenCV.jsの導入を行います。 下記よりOpenCVのソース（opencv-{VERSION_NUMBER}-docs.zip）の最新版をダウンロードします。 Releases · opencv/opencv 解凍したソース内に含まれるopencv.jsを作業パスにコピーします。 JavaScriptで使ってみる こちらのチュートリアルを参考に、OpenCV.jsをJavaScriptで使ってみます。 OpenC
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スプラトゥーンの動画を解析してみました - Qiita
7帖の室内で球速を測ってみる話 - すぎやまたいちのブログ
Python OpenCVで動画をフレーム毎に画像保存 - Qiita
ラズパイとUSBカメラとTensorFlowで物体検出 - Qiita
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やっぱりWasm は C++!!!～Wasm/EmscriptenでOpenCVを使う～
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OpenCV 入門：画像処理・画像認識・機械学習の実装を徹底解説（全実装コード公開）
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https://www.aiprogrammers.net/entry/2020/12/19/111217
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