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
TikTok is starting to automatically label AI-generated content that was made on other platforms, the company announced on Thursday. With this change, if a creator posts content on TikTok that…
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)
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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
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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
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