OpenCVを使ってフレーム間差分法 | ぶたキムチBLOG
1.使用する画像 今回の使用する材料は以下の動画をフレームで分割した画像を使用します。 元のデータはこちらを参照してください。 また動画を各フレームごとに分割するコードは以下の通りです。 #ライブラリのインポート import cv2 #import numpy as np import os #動画のインポート def save_all_frame(video_path, dir_path, basename, ext='jpg'): cap = cv2.VideoCapture(video_path) if not cap.isOpened(): return os.makedirs(dir_path, exist_ok=True) base_path = os.path.join(dir_path,basename) digit = len(str(int(cap.get(cv2.C
OpenCVのremapを使って局所Affine変換
のようです。くせはなく直感的です。入力の座標と出力の座標を対として保持したテーブル(map)を指定するだけで画像変換してくれます。画像の外の値をどうするだとか、そういったオプションも用意されています。 mapとは出力先の各座標が入っていて、例えば無変換の4×4のX座標は、 [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3] な具合です。左上を原点とした2倍拡大であれば [0, 0.5, 1, 1.5], [0, 0.5, 1, 1.5], [0, 0.5, 1, 1.5], [0, 0.5, 1, 1.5], な感じで、各座標位置に変換元座標のどこの座標を参照するかが配列で指定されています。小数点が扱えるので、サブピクセル単位で指定することができます。Y座標に関しても同様で、 [0, 0, 0, 0], [0.5, 0.5, 0.5
OpenCVで簡単に音声付き動画を再生する
自分の話のネタ帳や画像処理関連の作業メモとして記憶・整理しておきたいことを掲載している．書くことによってはじめて考えが整理されると良く言うけど，公開することによってさらに中身が洗練されてるくようにも思う．ここではなるべく他ではあまり見ないオリジナルな情報や考え方を掲載したい． 音声付動画を再生するためのちょうど良いプログラムの書き方例がネット上で意外と見当たらない。 単に動画を再生するだけじゃなくて動画の各フレームに対して画像処理できるようにOpenCVで画像を扱いたい。 mp4動画だけならOpenCVで簡単に再生できる。音声はmp4からwaveに変換しておいてwaveをPyAudioで再生する。 動画と音声をスレッドで独立に再生させると音ズレの問題があるので、 動画もフレーム単位で、音声はチャンク（一定数のフレーム）単位で再生して、動画の再生後の経過時間とフレーム番号の同期を取る。 音声
【2022年版】OpenCV for Androidのlibopencv_java4.soのバイナリサイズを減らし、APKのサイズを減らす - Qiita
【2022年版】OpenCV for Androidのlibopencv_java4.soのバイナリサイズを減らし、APKのサイズを減らすAndroidOpenCVAndroidNDKDocker はじめに Qiitaマイルストーン 2019年01月20日に投稿した記事「OpenCV for Androidのlibopencv_java4.soのバイナリサイズを減らし、APKのサイズを減らす」ですが、おかげさまで3年かけて10LGTMを達成して、Qiitaマイルストーンで紹介されました。 現在ではできない方法 そこで3年前のやり方は2022年1月現在で可能なのかやってみたところ、できなかったです。そこで新たにやり方を調べたので紹介しようと思います。 Dockerを使ってビルドする 結論からいうと、MacではDockerでビルドできました。Macネイティブではできなかった理由は後で解説します
PythonのOpenCVでは画像をNumPy配列ndarrayとして扱う。画像（= ndarray）を回転または上下左右に反転（ミラー反転）するための関数はOpenCVにもNumPyにもあり、どちらを使ってもよい。 ここでは以下の内容について説明する。 OpenCVで画像を回転: cv2.rotate() OpenCVで画像を上下左右に反転: cv2.flip() NumPyで画像を回転: np.rot90() NumPyで画像を上下左右に反転: np.flip() NumPyでの画像処理についての基本は以下の記事を参照。OpenCVを使わずにPillow(PIL)で画像ファイルを読み込んでndarrayに変換する方法や、ndarrayを画像ファイルとして保存する方法などもこちら。 関連記事: Python, NumPyで画像処理（読み込み、演算、保存） OpenCVでの画像ファイルの読
Turning any CNN image classifier into an object detector with Keras, TensorFlow, and OpenCV - PyImageSearch
Deep Learning Keras and TensorFlow Object Detection Tutorials by Adrian Rosebrock on June 22, 2020 In this tutorial, you will learn how to take any pre-trained deep learning image classifier and turn it into an object detector using Keras, TensorFlow, and OpenCV. Today, we’re starting a four-part series on deep learning and object detection: Part 1: Turning any deep learning image classifier into
動機 免許証の情報を写真から読み取りたい！ 画像処理を楽しみたい！ 概要 免許証と同じサイズのカード(nanacoカード)の輪郭を OpenCV で検出し、射影変換することでカードの内容が読みやすいようにしました OCRで内容を読み取る準備ができました(内容の読み取りは次の記事で紹介予定) OCRまでやらないので、サイズが同じnanacoカードで今回は代用 斜め上から撮ったカードを... → こんな感じで角度を補正してカードを表示できるようになりました → 他の類似記事との差別化ポイント カード検出のための二値化の閾値を動的に決定するロジックを入れています (精度がほんの少し良いように見えます) ここはちゃんと検証していないのでお気持ちレベルです。 想定読者 OpenCV で輪郭検出(エッジ検出)してみたい人 写真からカードの情報を読み取りたい人 作業手順 環境構築 二値化 1 輪郭抽出
How to install OpenCV 4.5 with CUDA 11.2 in Ubuntu 22.04
Install_OpenCV4_CUDA11_CUDNN8.md How to install OpenCV 4.5.2 with CUDA 11.2 and CUDNN 8.2 in Ubuntu 22.04 First of all install update and upgrade your system: $ sudo apt update $ sudo apt upgrade Then, install required libraries: Generic tools: $ sudo apt install build-essential cmake pkg-config unzip yasm git checkinstall Image I/O libs $ sudo apt install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev Video/
OpenCV - 輪郭の特徴分析について - pystyle
import cv2 import numpy as np from IPython import display from matplotlib import pyplot as plt def imshow(img, format=".jpg", **kwargs): """ndarray 配列をインラインで Notebook 上に表示する。 """ img = cv2.imencode(format, img)[1] img = display.Image(img, **kwargs) display.display(img) def draw_contours(img, contours, ax): """輪郭の点及び線を画像上に描画する。 """ ax.imshow(img) ax.set_axis_off() for i, cnt in enumerate(contours):
Introduction 画像の類似度を測るimgsimの記事を投稿したところ、画面の差分を確認できないかとリクエストいただきました。 https://qiita.com/kagami_t/items/a1cae07c9565ce501ced imgsimは特徴ベクトルから画像間の距離を測るもので、差分検出とは異なります。 画像の差分はOpenCVによる検出が分かりやすいため、imgsimの記事と同様に手早く差分を取得して比較するスクリプトを紹介します。1 本記事では基本編で、簡単な画像差分を検出して比較します。 勿論アプリや web 画面にも応用可能です。 そして応用編で、難しいと話題になっているサンリオの間違い探しを差分検出で高速クリアしてみます。 (間違い探しクリアって誰得? と思ったのですが、非エンジニアの知人にこの話をしたところ CNN よりずっと食いつきが良かったです...)
こんにちは、代表の大野です。 本ブログは、OpenCVとOpenCV Contribを合わせ込んだビルドに関して書いていきます。 今日はWindows編です。 Windows版では、OpenCV Worldというビルド済みのものがすでに用意されているため OpenCVのみの導入はわりと簡単にできたりしますが OpenCV Contribという外部モジュールも一緒にビルドする場合には、 少々手間がかかります。 今回はその方法についてみていきます。 関連記事 OpenCV + OpenCV Contribをビルド【Windows編】 OpenCV + OpenCV Contribをビルド 【Linux編】（近日公開予定） OpenCV + OpenCV Contribをビルド 【iOS編】（近日公開予定） OpenCV + OpenCV Contribをビルド 【Android編】（近日公開予
はじめに opencvのライブラリに用意されている非写実的レンダリング(ノンフォトリアリスティックレンダリング:以下NPR)を試してみました。 NPRは入力された画像や映像に対して手書きの絵画のような非写実的表現を目指します。下記で実際の変換結果を参考にイメージしてください。 こちらのサイトを参考に実装しました。 OpenCV Non-Photorealistic Rendering Learn OpenCV 結果 先にNPRの実行結果を載せておきます。 入力はこちらの雪桜 NPR変換結果 ※opencvのNPRは4種類あります。 edgePreservingFilter detailEnhance pencilSketch stylization 実装 以下、Pythonのコードです。 import cv2 import argparse from PIL import Image de
OpenCVとは OpenCVとは、動画や画像を処理するのに必要なさまざまな機能が実装されたオープンソースのコンピュータ・ビジョン・ライブラリです。 OpenCVを使用することで、フィルター処理、オブジェクト追跡、物体認識、機械学習等の処理をPythonで行うことができます。 [PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中 opencv-pythonのインストール方法 opencv-pythonはpipを使用してインストールできます。 opencv-pythonをインストールする場合は以下のコマンドを使用します。 pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python pip installを利用してopencv-pythonをインストールしてみよう それではここまで紹介した内容を参考にpip installを利用し
はじめに Seleniumを利用する記事を探していると、ちょいちょい寿司打自動化の記事を見つけた。 手法としては基本的に以下のような感じ ・ゲームをスタートしたら全てのキーを入力し続ける ・ゲームをスタートしたらスクショをとりOCRで取得した文字列を入力 ※寿司打はゲーム画面がCanvas要素に描画されているので直接文字列を取得できない 今回はOCR部分と事前処理としてOpenCVを使った簡単な画像処理を試してみた 事前準備 tesseractのインストール tesseractはOCRエンジンです。 今回はこのOCRエンジンをpythonのpyocrモジュールで動かします インストールは以下のコマンドで完了 このままだと日本語用のテストデータがないので以下のURLからダウンロード https://github.com/tesseract-ocr/tessdata ↑このURLからjpn.t
Flutter で OpenCV - Qiita
この記事はFlutter #2 Advent Calendar 2019 15日目の記事です（投稿したのは、12月18日ですけど） 本当は、6日目に書く予定だったのですがバッドタイミングで 新刊.net の不具合報告が舞い込んだり12月の週末はサイクリング仲間の忘年会で埋まっていたりで10日以上遅れての公開とあいなりました。 サーバ経験の割合の方が多くスマホアプリの経験は低く、Kotlin は初めて、Objective-C も昔なにかで手伝ったなあ…という記憶がある程度です。 プロジェクトのフルソースは、以下のリポジトリ hidea/flutter_opencv_app にあげてあります。 最近、Flutter で OpenCV を利用したプロダクトを作っているのでネイティブコードとの連携部分をピックアップして紹介。 名刺等の矩形の輪郭をとって、パースペクティブ変換することにします。 まず
概要 OpenCV で k 平均法 (k-means) を使い、画像の代表色を取得する方法を紹介する。 以下の用途で利用できる。 画像で使われている主な色を取得する。 画像を見た目にあまり影響がないように減色する。(例: 1000色で表されている画像を8色で表現する。) 概要 cv2.kmeans criteria attempts retval サンプルコード k 平均法で代表色を計算する。 画像の各画素をクラスタの色で置き換える。(減色処理) cv2.kmeans retval, bestLabels, centers = cv2.kmeans( data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags[, centers]) 引数 data: 入力データ。形状が (M, N) の numpy 配列。 K: クラスタ数 criteria: アルゴリズ
この記事はOpenCV Advent Calendar 2023の3日目の記事です。 はじめに この記事を読んでいる方の中にもなかなかOpenCV 5.0がリリースされないなーと思っている方がいらっしゃるかもしれませんね。そんな矢先、2023年10月末にhttps://www.indiegogo.com/projects/opencv-5-support-non-profit-open-source-cv-ai#/でクラウドファンディングが始まりました。本記事ではこのクラウドファンディングについて紹介していきます。 OpenCVが置かれている状況 https://www.indiegogo.com/projects/opencv-5-support-non-profit-open-source-cv-ai#/の「Why We Are Crowdfunding OpenCV 5」にクラウドフ
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（
OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、ここでは輪郭の検出（Contour Detection）について扱っていきます。 輪郭とは境界に沿って同色や強度を持った部分を連続的に繋げた線といっていいでしょう。 この輪郭の検出は画像処理での物体の認識や検出にとても有益な処理です。 ここではOpenCVに備わっている輪郭検出メソッドを使って、画像に含まれる物体の外側の輪郭と内側の輪郭の検出の違いを見ていきます。
カラートラッキング（色追跡）は、その名の通り、特定の色のみを検出して追跡します。 カラートラッキングには、通常RGB色空間ではなく、同系統の色の範囲を数値で指定しやすいHSV色空間を用います。 HSV色空間とは、「色相(Hue)」「彩度(Saturation)」「明度(Value)」の3つの組み合わせで色を表現する手法です。 HSV色空間の詳細については、以下ページで詳細に解説しています。
ソースコード（Python3） サンプルプログラムのソースコードです。 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 def main(): # 入力画像の読み込み img = cv2.imread("input.jpg") # グレースケール変換 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # HoG特徴量 + SVMで人の識別器を作成 hog = cv2.HOGDepreor() hog.setSVMDetector(cv2.HOGDepreor_getDefaultPeopleDetector()) hogParams = {'winStride': (8, 8), 'padding': (32, 32), 'scale': 1.05} # 作成した識別器で人を検出 human, r = hog.detectMul
コード 手動で補正したい部分の座標を入力していますが、四角形検出で自動的にいちばん大きいものの座標を取ってくるようにするとまたいい感じに使い勝手があるのかもしれません。 参考にしたStackOverflowのコードをPythonで書いてみた感じです。 #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import cv2 from PIL import Image import pytesseract import sys import math if __name__ == '__main__': ## 画像読み込み filename = 'traff3.jpg' img = cv2.imread(filename, cv2.IMREAD_COLOR) # 補正したい画像中の台形の四隅の座標 # upper
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【OpenCV】画像を二値化して表示する - LabCode
画像の二値化処理とは 画像の二値化とは、分析対象の画像を白と黒の2色のみに変換する画像処理です。以下にカラー画像を二値化した例を載せます。二値化処理は画像と背景の境界を明確にするため、物体の検出が用意になることやデータ容量が小さくして画像処理の高速化させられるなどの利点があります。 二値化処理する前 二値化処理した後 Pythonで画像を二値化する方法（サンプルコードあり） 画像を二値化には、PythonのライブラリであるOpenCVのを使うと簡単にできます。画像を二値化するには、以下のようなコードを書きます。 import cv2 #OpenCVのインポート cat_image = "cat.jpeg" #二値化したい画像ファイル名 threshold = 127 #二値化したい閾値 cat_grayscale_img = cv2.imread(cat_image,cv2.IMREAD_
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
はじめに 今回はOpenCVを用いて、顔か検出をやってみたいと思います。顔検出の手法は色々あるのですが、今回はHaar cascadeを用います。 環境 MacOS Mojave Python 3.7 Haar Casecade? 顔っぽさを表す特徴量 (Haar特徴量) から、これは顔であるかないかを判断する分類器のことです。この分類器は、高速化の為に複数の分類器が結合してできていることから、Cascade (結合) 分類器と呼ばれます。Haar特徴量は以下のような白黒の特徴量が用いられます。 図. Haar特徴量 (画像引用元:http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_objdetect/py_face_detection/py_face_detection.html)
開発者であればテキストの差分表示にはお世話になることが多いでしょう。そして同様に画像も扱うことの多いコンテンツです。デザイナーの方であれば画像の変更前と変更後で見比べたい方もいるでしょう。 そこで使ってみたいのがGazo-sanです。単純なピクセル単位での比較とは違う画像比較ソフトウェアになります。 Gazo-sanの使い方 古い画像。 新たらしい画像。 差分です。 Gazo-sanは差分を表示する際の要素の抽出をOpenCVを使っています。その抽出された要素に対して差分を見ます。縦や横にずれていても、その部分まで調整してくれるのでテキスト用の差分ツールのように使えます。 Gazo-sanはC++製のオープンソース・ソフトウェア（Apache Licnese 2.0）です。 lifull-dev/Gazo-san: Detect difference between two images.
GitHub - Kadle11/GoFlip: Convert a Video to an Animated Flipbook using OpenCV
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[OpenCV] ArUcoマーカーを使用して、安定した商品の監視映像を撮影してみました。 | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 店舗の商品監視で、「売り切れの検出」や、「機械学習のオブジェクト検出」を想定した場合、可能な限りノイズを排除して、対象を商品だけに絞った撮影が有効かもしれません。 前回、試してみた、「動かないものだけを撮影する」のも、その考え方の一つです。 参考：[OpenCV] 一定期間動かないものだけを撮影する 今回は、OpenCVのArUcoマーカーを利用させて頂いて、監視している、Webカメラの向きが少しぐらいヅレたりしても、一定の範囲の撮影を安定して行えるようにする仕組みを試してみました。 最初に、動作しているようすです。 左の画面が、Webカメラで撮影した映像そのままで、右の画面が、その一部を監視している画面です。カメラの位置が少しぐらいヅレても（揺れても）、監視画面は、動かないことが確認できます。ただし、必要なマーカーが隠れてしまうと、監視は
![[OpenCV] ArUcoマーカーを使用して、安定した商品の監視映像を撮影してみました。 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/af3af4c25884b695e6ebd8be22479083d99bc8e0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F02%2Fdevelopers-io-cafe-logo.jpg){kind=logo}
概要 レシートに対して入力されている文字の場所を取得する。 環境 OpenCV-python Version: 4.1.0.25 Python 3.6.8 Windows 10 処理内容 画像の読み取り ガウシアンフィルタで画像の平滑化 Laplacianを使った画像の勾配検出 大津の手法を使った画像の２値化 モルフォロジー変換(クロージング) 純粋なクロージング Laplacianを使った画像の勾配検出 外接矩形 1. 画像の読み取り input_original_data = 'target_img.jpg' img = cv2.imread(input_original_data) h, s, gray = cv2.split(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV))
OpenCVを使わず幾何変換する - Qiita
import numpy as np import scipy.interpolate import matplotlib.pyplot as plt import cv2 参考までにここで紹介する OpenCV を使わない方法より OpenCV を素直に使った方が数十倍速い. 画像データ 画像をプログラム上で扱う時, 通常は2～3次元配列のデータとして扱うことになる. インデクスの [i, j, k] は前の2つ i, j がそれぞれ $y$, $x$ 座標 (ピクセルの位置) を表し, 3つ目 k は RGB や CMYK 等の画素値ベクトルのインデクスを示す. 2次元配列の場合, モノトーン画像等の画素値が1変数となる画像データを表す. C 系のプログラミング言語では for ループの入れ子構造とデータアクセスの順序の関係で, 第1インデクスの i が縦方向の位置を表すと考えるため,
OpenCVとはなんなのか？ まず初めに、OpenCVとは何なのかご紹介しましょう。 初めて聞いたというかたも、名前は知っているよ。というかたもいることでしょう。 今回は、歴史も含めて詳しくOpenCVについて理解しましょう。 OpenCVの歴史 OpenCVが生まれたのは、1999年のこと。 Intel社のGary Bradski氏が立ち上げました。 OpenCVを立ち上げた理由は、コンピュータビジョンと人口知能の分野で働く 全ての人に提供することで、研究・開発を加速させるため。 先述のGary Bradski氏がMITなどのラボを見学した際に、 コンピュータビジョンのライブラリが内部で共有されることで、 あらたに基本的な関数を開発し直す必要がないところに注目しました。 OpenCVの最終的な開発のゴールは、 基本的な関数をライブラリ化することで車輪の再発明をしないで済むこと。 コンピュ
この記事で紹介している新しい顔検出がOpenCV 4.8.0からアップデートされYuNet v2（202303）になります。 APIに変更は無いのでソースコードは修正の必要は無く、モデルを差し替えるだけでそのまま利用できると思います。ただし、各種閾値などのパラメーターは調整が必要になる可能性があります。 詳しくは該当のPull Requestを参照してください。 https://github.com/opencv/opencv/pull/23020 https://github.com/opencv/opencv_extra/pull/1038 この記事はOpenCV Advent Calendar 2021の3日目の記事です。 新しい顔検出/顔認識のAPI OpenCVでは従来からHaar-like特徴量を用いたカスケード型分類器による顔検出やResNet10ベースのSSDモデル（Ope
OpenCVでサイゼリヤの「超難解 大人の間違い探し」を台無しにする
あけましておめでとうございます。 久々にサイゼリヤで外食したら「超難解 大人の間違い探し」があったので、解いてみました。おやすみ pic.twitter.com/neRyrUjsBp — Takeshi HASEGAWA (@hasegaw) December 5, 2021 先日、久々にサイゼリヤで外食をした際、レジにて間違い探しを配っているのに気づきました。自分がこれを手にした瞬間に頭のなかで間違いを見つけるプログラムができたのですが、数日後の深夜に実際にコードに落として、動くものができました。 今回は、どのようにしてこの出力を得たかについて、具体的なコード例とあわせて紹介します。 基本的な考え方 サイゼリヤの間違い探しは、左右反転した状態で絵の違いを見つけるものです。今回はAKAZE特徴量を用いてふたつの画像を重ね合わせた上で、差異部分に色をつけてマークしていくことにします。 入力画
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OpenCV, NumPyで画像を回転・上下左右反転（rotate, flipなど） | note.nkmk.me
OpenCVを使って免許証を角度補正(射影変換)する-二値化の閾値も自動で決定- - Qiita
【OpenCV】画像の差分を取得するとサンリオ間違い探しが高速クリアできる！ - Qiita
OpenCV + OpenCV Contribをビルド 【Windows編】 | スワローインキュベート
Python + opencvで非写実的レンダリング試してみた - Qiita
PythonにおけるOpenCVのインストール方法について現役エンジニアが解説【初心者向け】
【Python】OpenCVとpyocrで画像から文字を認識してみる - Qiita
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OpenCV for Unityで画像変換する備忘録 - e.blog
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【Python/OpenCV】カラートラッキング（色追跡）で移動物体検知
【Python/OpenCV】人の検出（HoG + SVM識別器）
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Gazo-san - OpenCVを使った画像差分ソフトウェア
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