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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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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。
カメラから取得した画像をディスプレイに表示する方法を２つご紹介します。 1画像処理ライブラリOpenCVの”imshow()"コマンドを使用する方法 OpenCVの”read()”コマンドでカメラから取得した画像をリアルタイムに動画としてディスプレイに出力したい場合に簡単に実行が可能。 2グラフ描画ライブラリMatplotlibの”imshow()”コマンドを使用する方法 行列データのプロットを得意としているMatplotlibは、豊富なオプションを使用して１枚の画像情報を色々な形で出力する場合に適しています。 本記事では、それぞれの出力方法について、使い方や注意点を解説していきます。
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
はじめにこの記事は春の入門ブログ連載20236日目です。 新卒未経験でIT業界に飛び込んではや一年。だんだんと普段使うJavaに関しては余裕が出てきたところで他の言語にも手を出そうと思い、以前から気になっていた画像処理にチャレンジしました。 普段はコーディングしてもテストがうまくいく or いかないのどちらかでしか成果物を見ることができなかったので、視覚的に動いてる！を感じてみたく、新宿の紀伊國屋で分かりやすそうな書籍を買い、いろいろ試したので同じように画像処理にちょっと興味があるような人に読んでいてもらたらうれしいです。（入門編ということでセットアップなどに具体的に触れるよりも、いじっていみた面白さを伝える方に寄せています） 参考書籍：実践 OpenCV 4 for Python 画像映像情報処理と機械学習 実際にPythonで画像処理を体験した感想「めっちゃ簡単なのにめっちゃ楽しいじゃ
なぜ作ろうと思ったのか 最近アイドル多くない？ NiziU、IVE、Kep1er、BLACKPINK、ITZY、SixTONES、Snow Man、なにわ男子、King & Prince、BTS、JO1、Da-iCE、INI、CUBERS、原因は自分にある。、BALLISTIK BOYZ、VOYZ BOY、Zero PLANET、プラチナボーイズ、BE：FIRST、BUDDiiS、7ORDER、OCTPATH、BLVCKBERRY、THE SUPER FRUIT、TravisJapan などなど 誰が誰か分からんのだが… Shazam的な感じでパッと誰か分かるもの欲しいなぁ ということで作ってみることにしました。 作ったもの アイドル判定AI「セレン」という写真を選択するとどのアイドルかを判定してくれるサービスを作りました。 セレンは、celeb+funから考えた名前です ChatGPTや
はじめに 下図のようなイラストの塗り残しを塗る処理がペイントソフトでは一発で出来なさそうだったので、Python と OpenCV で実装してみます。例えばアクリルキーホルダーなどの白版を入稿する場合、塗り残しがあると品質に影響が出る危険性があるため、しっかりと処理していきます。 入力画像 これは意図的に作成した画像ですが、線画と塗りの境界に塗り残しがあり、背景の緑色が透けてしまっていることが分かります。 （※分かりやすいように背景を緑色にしています。） アルゴリズムの説明 画像のアルファ値が 10以下の領域を $\boldsymbol{A}$、画像のアルファ値が 10 より大きく254以下の領域を $\boldsymbol{B}$ とします。このとき領域 $\boldsymbol{A}$ は本来透過しているべき領域であるとみなすことができます。一方、領域 $\boldsymbol{B}$
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
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
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
この記事はOpenCV Advent Calendar 2022の12月33日の記事です。 TL;DR OpenCV 4.7.0が12/29にリリースされました、ということで、そのご紹介。 はじめに 自己紹介 どこにでもいる画像処理エンジニアでした！2023年はどうなるか分かりません!! ChangeLogの場所 OpenCVのChangeLogは、wikiで管理されている。 この修正内容のサマリーをざっくりと読み解いていきたい。こんな対応を入れたんだ、へー、というレベルで。 個人的気になったポイント SPNGライブラリ対応！libpngから完全置き換えもあり？ Optimizationの「scalable vector instructions」対応とか、胸がわくわくしますね。そういえば、ARMにもあるんですよね…… https://community.arm.com/arm-commu
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
この記事で、OpenCVで直線検出・矩形検出する方法を解説しています。 ただし、OpenCVだけには頼りません。 助っ人を用意しています。 その助っ人は、Pylsdです。 Pylsdを利用することで、余計なパラメータ調整とはサヨナラできます。 本記事の内容 Pylsdとは？LSDで直線検出・矩形検出する環境LSDで直線検出・矩形検出を行う【結論】Pylsdを直線検出・矩形検出では使うべき それでは、上記に沿って解説していきます。 Pylsdとは？ 主役となるのは、Pylsdです。 このPylsdでは、LSD (Line Segment Detector)というアルゴリズムを採用しています。 通常OpenCVで直線検出をやろうとすれば、ハフ変換が出てきます。 このハフ変換を使いこなすのは、また大変なのです。 パラメータ調整を画像毎に行う必要があります。 正直、素人では使いこなせません。 LS
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
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
OpenCVのFPGAハードウェア化 KRIAで行うOpenCVの高速化(Vitis2022.1版） - Qiita
FPGAでOpcnCVのハードウェア化 画像ライブラリーとして、人気の高い、OpenCV C言語でもPythonでも簡単に使えることが大きな特徴です。 このOpenCVをもっと高速化できないのか？ その答えの一つが、FPGAを使って、OpenCVをハードウェア化する方法です。 今回は、2021年に登場した、新FPGAボード KRIA AIスターターキットを使って、 OpenCVのハードウェア化を試したいと思います。 ザイリンクスの新FPGAボードKRIA登場。 2021年になりますが、ザイリンクスから新FPGAボート「KRIA」が登場しました。 これからのFPGA入門機として、大活躍します。 大きな特徴は高性能なのに安い。そして、簡単に使えるようになったことです。 FPGAでAIが実現できる性能を持ちながら、AIスターターキットが３万円台で、購入できます。 今までの３万円台のFPGAボード
この記事で行うこと こちらの写真に写っている自動車までの距離を推定します！スマホの広角レンズで撮っていますのでカメラキャリブレーション(OpenCV)をして写真の歪みをとった上で距離推定をします。写真上の車の大きさを調べるために物体検出(yolov5)も行います。この写真は自動車から5m離れたところから僕が撮影しました。距離推定後に5mと推定できたか推定精度の確認をしたいと思います。 対象物とカメラの情報を事前準備 下記の情報を事前に準備しておきましょう！ イメージセンサーって何？？ってなる人も多いかもしれません。イメージセンサーとは、アナログカメラで言うとフィルム部分のことです。今回のカメラで言うと、縦3mm×横4mmのイメージセンサーを使っていて、その中に800万画素分の微小な半導体センサーが付いた四角い板になります。 イメージセンサーはこんな感じのモノです。 距離推定の原理_ピンホー
2022年4月30日紙版発売 2022年4月8日電子版発売 吉村康弘，杉浦司，五木田和也 著 B5変形判／312ページ 定価3,740円（本体3,400円＋税10%） ISBN 978-4-297-12775-6 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 OpenCVはコンピュータビジョン分野でもっとも利用されているオープンソースフレームワークです。近年の人工知能ブームに呼応する形で機械学習やディープラーニングAPIが強化され，物体の名称と位置を認識するオブジェクト検出（Object Detection）といったタスクも容易に扱えるようになりました。 とはいえ
OpenCV本を執筆しました 吉村康弘、杉浦司、五木田和也「OpenCVではじめよう ディープラーニングによる画像認識」（技術評論社）という書籍を執筆しました。 OpenCV（Python API）を使ってディープラーニングによる画像認識を手軽に動かすことができる内容となっております。 私は「7章 dnnモジュール基礎」を担当しました。OpenCVのdnnモジュールに用意されているオブジェクト検出、クラス分類、セグメンテーション、テキスト検出・認識、キーポイント検出といったタスクごとに扱いやすく機能がまとめられているHigh Level APIを利用した画像認識を解説しています。ざっくり以下の画像のようなことができます。 ディープラーニングは日進月歩の世界のため書籍でどのモデルを取り扱うかは悩んだのですが、比較的古すぎず押さえておきたいモデルを採用したつもりです。各モデルはすぐに動かせるよ
PythonのMatplotlibで描いたグラフを、NumPyのndarrayに変換して、OpenCVやPillowで使えるようにします。 目次 Matplotlibのグラフをndarrayに変換するサンプルのグラフの作成グラフをndarrayに変換してPillow（PIL）で表示するグラフをndarrayに変換してOpenCVで表示するMatplotlibのグラフをndarrayに変換する Matplotlibはグラフを描いて表示して保存するだけなら非常に便利なのですが、出力をいじろうとするとなかなか難しいものです。 公式のチュートリアル を参考にしましたが、APIのマニュアルを読んでもよくわからないところがあります。 本投稿の環境は、Python 3.7とmatplotlib 3.1.1です。動作しないようでしたら、matplotlibのバージョンを確認してみてください。 手順は次の通
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
コピー機等でスキャンした画像データをよく見ると、ほんのわずかに傾いているものがあります。Windowsだと標準ソフトのフォトあたりを使うと、スライダーをマウスで動かしながら画像の回転を行うことができますが、角度の最小単位が1度ずつとなっていて微妙な操作は難しそうですし、何十枚もこの作業をするのは面倒です。そこで、今回は画像の傾きを自動で補正するプログラムを書くことにしました。 なお、本記事の内容は「数字認識を使って棚卸を自動化するアプリケーションを作る」で行った処理のひとつとなっています。 補正の目的と方法 環境 OpenCVのインストール テンプレートマッチングによるマーカーの位置の検出 テンプレート画像の作成 OpenCVによるテンプレートマッチング 補正する回転角度を求める 画像の回転処理 プログラムの動作を確認する 写真で試してみる 参考 補正の目的と方法 ・目的 Excelで作成
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", "
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
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
Dear PyGuiとOpenCVを組み合わせて動画再生アプリを作成してみる - Elsaの技術日記(徒然なるままに)
前回はDear PyGuiというpython用のGUIライブラリについてご紹介しました。 elsammit-beginnerblg.hatenablog.com 今回はこちらのDear PyGuiとOpenCVを組み合わせて動画再生アプリを作成してみたいと思います。 ■Dear PyGui上で動画を表示してみる ■動画再生アプリのご紹介 ■最後に ■参考 ■Dear PyGui上で動画を表示してみる では早速Dear PyGuiとOpenCVを組み合わせて動画表示方法についてまとめていきます。 まずはコードを載せます。 import dearpygui.dearpygui as dpg import numpy as np import cv2 import time dpg.create_context() dpg.create_viewport(max_width=550, max_h
この記事はOpenCV Advent Calendar 2021の 24 日目の記事です。文体は真面目ですが、内容はゆるふわにいきます。ふわふわ～。 はじめに OpenCV の Python bindings は便利ですよね。特に Jupyter notebook と組み合わせて処理結果を見ながら画像処理を組み立てて行ったりとかが簡単に出来ます。一方で C++ での OpenCV 開発の場合はどうでしょうか？ 結果を一々 imwrite してたりしませんか？ Windows で Visual Studio を使っている場合は、この記事で紹介する Visual Studio の Image Watch プラグインを使えばそんなことしなくても画像を見ながらデバッグが出来ます。 Image Watch plugin のインストール Visual Studio Marketplace で "ima
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
OpenCVとdlibを使って顔認識(face recognition)してみる【前編】｜Tech Press | テックプレス
いきなりの実装に入る前に、簡単に理論のおさらいと基本的な実装方法をおさえておきます。 その後に、ウェブカメラを使って顔を検出し、似ている人を選択するアプリを作成します。 顔認識で検出するまでの流れ 画像もしくは動画を見て顔を見つける顔に焦点を合わせ、顔が正面を向いていなくても人だと認識できる目の大きさ、顔の長さなど他の人と区別するために固有の特徴量を選択検出した顔の特徴を、他の人と比較して一番似ている人を決定 顔を見つける 顔かどうかを判定するためには、いくつか方法があります。 まず、ピクセルを明るさの差でグラデーションに置き換えることで、明るさの変化の方向だけを考えることができます。 そうすれば、画像の基本パターンを知ることができるので顔の特徴を抽出しやすくなります。 この手法はHOGと呼ばれものです。 顔の向きの不一致 正面を向いている顔は認識しやすいのですが、斜めや横を向いていると途
こんにちは。先端技術部、エバンジェリストの黒住です。（2020年10月に、グローバルイノベーションセンターから先端技術部に部署異動しました） 皆さまは、オープンソースのプロジェクトを自分でビルドする機会はあるでしょうか？ 私の場合は、独自環境に合わせてカスタマイズしたり、最新環境に対応させるために、独自にオープンソースプロジェクトをビルドする機会がよくあります。 ビルドや動作が保証されている環境ならまだしも、保証の無い最新環境でビルドする場合、1回でビルドが成功する確率は極めて低くなります。そのため、ビルドしてはエラー箇所を修正し、再びビルドしてエラー箇所を修正…という作業を、何回、何十回と繰り返すことも珍しくありません。 そのため、ビルド時間は短いほど良いのですが、実際のオープンソースプロジェクトはビルドに数十分から数時間を要するものもよく見られます。数時間待った上に、ビルドエラーが出る
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
Python, OpenCVを使って画像にモザイク処理を行う。 画像全体にモザイク処理 画像の一部をモザイク処理 顔検出して顔部分にモザイク処理 徐々にモザイクがかかるGIFアニメ作成 についてサンプルコードとともに説明する。 画像全体にモザイク処理 モザイク処理といっても複雑なアルゴリズムは必要なく、画像を一旦縮小してから拡大して元のサイズに戻すだけでOK。 以下のように実現できる。 import cv2 src = cv2.imread('data/src/lena.jpg') def mosaic(src, ratio=0.1): small = cv2.resize(src, None, fx=ratio, fy=ratio, interpolation=cv2.INTER_NEAREST) return cv2.resize(small, src.shape[:2][::-1],
まずはじめに LGTM 乞食なのでよろしくお願いします¥ この記事の目的 なんか顔認証のシステム作りたいなーと思い、OpenCVの基礎的な勉強から始めてます。 OpenCVでは、顔・目などを検出できるカスケード識別器の学習済みファイルを事前に用意されています。 学習済みファイルは下記リンク先からダウンロードできます。 今回は顔検出のために「haarcascade_frontalface_default.xml」を使ってみます。 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 以下も用意されてるのでまとめてgit cloneしましょう。 カスケード型の識別器のファイル ファイル名 対象物体
顔認証のクラウドサービスMercury Cloudでさらに遊んでみる – 複数の顔検知 – | DevelopersIO
Mercury Cloudの顔検知APIは、一枚の画像に複数の顔が含まれていても全ての顔を検出できます。 どれくらいの精度で検知できるのかを確認するため、今回は検知した顔を四角の枠で囲ってみます。 やってみる 顔検知のAPIへのアクセス方法などは以前の記事で行ったので今回は割愛します。 スクリプトの準備 5.1 準備 に pythonのファイルがあるので、これらをダウンロードします。 api_parameters.pyをテキストエディターで開き、パラメーターを自身の情報に置き換えます。 スクリプトの編集 pythonのOpenCVを使って四角の枠を描画します。OpenCVは標準ライブラリではないのでインストールしておきます。 pip install opencv-python 四角の枠(長方形)の描画は、cv2.rectangle() を使ってできます。 サンプル import cv2 i
Python+OpenCVでHaar Cascade識別器（分類器）を実装し、画像から顔検出、アニメ顔検出、顔にモザイク処理する方法をソースコード付きで解説します。
OpenCVのAdvent Calenderです！ 気楽な投稿をかなりゆる～く、お待ちしております。 OpenCVに関わるならば、自由です。DeepでもLightでもなんでも。 URL https://opencv.org/ https://github.com/opencv/opencv 過去のOpenCV Advent Calendar OpenCV Advent Calendar 2020 OpenCV Advent Calendar 2018 OpenCV Advent Calendar 2017 OpenCV Advent Calendar 2016 OpenCV Advent Calendar 2015 edit_calendarHow to join the calendarYou can join the calendar by selecting an available
じゅん@4/19XRミーティング北海道エリアのお世話 10/22💉5 @jun_mh4g 8か月ぶりのMediapipe活用ハンズオンかな('ω') あんまり分かってないのでまた勉強する('ω')// AI x OpenCV x WebXR: Selfie Segmentationを使ってみよう xr-fukuoka.connpass.com/event/223467/ #AR_Fukuoka 2021-08-29 19:01:11
概要 プロジェクトでポストイットを判別したいという話があり、それを実現するためにOpenCVに手を出してみました。使う上での備忘録をメモしていきます。 なお、今回紹介する内容はおもちゃラボさんの以下の記事を、OpenCV for Unityに置き換えて実装しなおしたものになります。その過程でいくつかの違いがあったのでそれを主にメモしています。 nn-hokuson.hatenablog.com 今回記載した内容はGitHubにアップしてあります。（ただしOpenCV for Unityは当然含まれていないので、実際に動かす場合はご自身でご購入ください） github.com 概要 OpenCV for Unityとは 単語・機能 CvType Matクラス OpenCVForUnity.UnityUtils OpenCVForUnity.ImgprocModule 2x2行列を作る 画像（
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。
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