はじめに Excelにはプログラミングのできる環境としてVBAが用意されています。ただあまり使いやすいとはいえないので、別の方法があるか調べてみました。 COMというインターフェースを使うとVisual Studioで作成したDLLを呼べるみたいなので試してみます。 実装 ここではC++/CLIのOpenCVで取得したカメラ画像をExcelで表示するプログラムを作ってみます。VBAから見えてほしいインターフェースは、画像の座標を入れるとRGBの値が返ってくるものです。これを実装すると以下のようになります。 参考 Extend your VBA code with C#, VB.Net or C++/CLI | Pragmateek #pragma once using namespace System::Runtime::InteropServices; #include <opencv2
OpenCV.jp : OpenCV逆引きリファレンス¶ 基本的に OpenCV （と依存ライブラリ），および標準ライブラリ以外は使用しません． OpenCVはEigenなしでも利用できますが，このサンプルの中にはEigen必須のものもあります． また，2.4.0以降に導入された書式には一部対応しておらず，古い書き方で書かれているサンプルもあります． 指摘や訂正，リクエストなどは OpenCV.jp か， @idojun (Twitter) まで． OpenCV 2.4.0 対応：
初心者向けTellus学習コース
初心者向けTellus学習コース 本教材は2020年度に提供した教材のため、Tellusの画面やAPIが現在の仕様と異なっている部分がありますのでご注意ください。 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、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、
2015国際ロボット展
「国際ロボット展」サイトにアクセスいただきありがとうございます。 この度、ホームページアドレス（URL）を変更いたしました。お気に入りやブックマークなどに登録されているお客さまはお手数ですが設定のご変更をお願い致します。 なお、5 秒後に国際ロボット展トップページに自動的に移動します。 自動的に移動しない場合は以下のURLをクリックしてください。
Other Languages : Chinese(中文) Welcome to the OpenCV Wiki This Wiki is intended to support the OpenCV community. The main objective is to share experiences and improve the documentation. Feel free to contribute to it. (Note: if you want more information about WikiWikiWeb systems, look at HelpContents) Started on 14 Feb 2006. Moved to hosting at Willow Garage 27 Oct 2008. Page Contents Introduction
Intel's Validation Program The objective of Intel memory validation program is to verify supplier DRAM/DIMM compliance to JEDEC and compatibility with Intel products/platforms as a guideline to our customers. The results of validation procedures provide a guideline for memory compatibility with Intel® processor integrated memory controllers. This validation, performed by approved test labs on smal
mash/Marilena - Spark project
Marilena とは OpenCV の Object Detection を AS3 に移植したやつです。 OpenCV の opencv-haartraining とかで学習した haar-cascadeのxml と、 画像を入力にして、 画像に含まれる顔の位置を、x,y,width,height の配列として出力します （学習はC使ってやって、AS3で認識する、ってことです） sample Marilena ObjectDetection in actionscript3 example: FaceDetection ソースコード http://www.libspark.org/browser/as3/Marilena 使い方 サンプルのソースをごらんください！ 認識に使うxmlは一度zipに圧縮した後、Adler32 checksumというのを付加するスクリプト（tools/fzi
Unity と OpenCV を組み合わせて現実・仮想双方を加工した AR な世界を Oculus Rift 越しに覗いてみた - 凹みTips
はじめに 通常のカメラ画に AR オブジェクトを描画すると、解像感や色のズレで AR オブジェクトにバーチャルっぽさを感じてしまいます。そこで逆に現実の世界の方をバーチャルっぽくしてあげることで、AR オブジェクトに感じる違和感が低減されるのではないかと思い、カメラ画、AR オブジェクトを共に線画化し、Oculus Rift x Ovrvision で覗いてみました。 デモ 現実の世界を線画化しても立体感を感じるか、という実験は以前行いました。 Oculus Rift × OVRVISION × OpenCV で線画だけの世界を覗いてみた - 凹みTips 実際に立体っぽく感じた体験が合ったので結構うまくいくのではないかとあたりはつけていたのですが、実際に試してみると結構違和感が低減されていて面白かったです。他にも、アニメ調にしたりサイバー感ある感じにしたりすると面白そうです。 環境 Wi
以前こちらの記事で紹介したマーカレスARのソースをGitHub上で公開しました。MITライセンスです。 こちらからダウンロードできます。 https://github.com/takmin/OpenCV-Marker-less-AR 本当はリファクタリングが終わってから公開しようと思っていたのですが、それを言っていたらいつまでたっても公開できなさそうなので、エイヤ！でアップロードしちゃいました。これから随時コードを整理していきたいと思っています。 このプログラムは 特定物体認識 トラッキング 重畳表示 の３つのパートに分かれていて、一応それぞれのアルゴリズムを入れ替えられるように作ってます。 言語はC++で書かれていて、以下のライブラリを使用しています。 OpenCV 2.3.1 https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ GLUT 3.
Face detection in pure PHP (without OpenCV) Par Maurice Svay le vendredi, juin 19 2009, 12:17 - Technologie - Lien permanent Une résumé en français est disponible en fin d'article. Lately, I've been looking for ways to detect faces in photos with PHP. Nowadays, face detection is built in many consumer products (camera obviously, but also Google and iPhoto), and seems to be a pretty common job. So
PythonでOpenCVに頼らずNumpy+PILで画像処理のフィルタを1から作って理解する - karaage. [からあげ]
画像処理を基礎から学ぶ 私は、カメラが好きなこともあり、画像処理に関しても興味あります。一般的には、RAW現像とかPhotoShopのテクニックなどを身につける人が多いようですが、私の場合は、何故かpythonやOpenCVという便利な画像処理ライブラリを使って画像処理ソフトを自作するところから始めようとしています。 ただ、OpenCVは便利なのですが、便利さがゆえにブラックスボックス的に使ってしまっているのが気になっていました。やっぱり内部で何をしているかわかっていないと、ちょっとAPIに無い処理をしたいときや、問題が発生したときに何をどうすれば良いのか全然分からないですし、OpenCVを使うまでもない処理にOpenCVを使ってしまうのもよろしく無いなと思います。Open CVインストール手間ですし結構時間かかるので（特にRaspberry Piとかだと）。 基礎から理解するには、Ope
![PythonでOpenCVに頼らずNumpy+PILで画像処理のフィルタを1から作って理解する - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/754d90fc67a9ebbd8541fc950f6cfad558a793c1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20170724%2F20170724112939.jpg)
米Intelは6日(米国時間)、オープンソースの画像処理用ライブラリ「OpenCV 1.0」を正式にリリースした。対応プラットフォームはWindowsのほか、LinuxやMac OS XなどのPC UNIX。ソースコードにはBSDライセンスが適用され、自由な改変および再配布が許される。 今回公開されたOpenCV 1.0は、1999年のプロジェクト開始以来、はじめての安定版リリース。安定性が向上したほか、64ビット環境のWindows(Win64)のサポート改善、Pythonインタフェースの改良など、2005年7月リリースのベータ第5版に大幅な修正が加えられている。 Mac OS Xへの対応も強化され、他のPC UNIXではGTK+に依存する機能がCarbonに、FFMPEGに依存する機能がQuickTimeに置き換えられようになったほか、デフォルトの設定でユニバーサルバイナリが生成される
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
opencv_contrib レポジトリに dnn という名前のディレクトリがひそかに出来ており、中を覗いてみると cv::dnn モジュールにDeep Learning関連の実装が含まれていたので軽く試してみました。Google Summer of Code (GSoC) 2015で発表され、GitHubにて実装が公開されたという経緯のようです。 It would be cool if OpenCV could load and run deep networks trained with popular DNN packages like Caffe, Theano or Torch. – Ideas Page for OpenCV Google Summer of Code 2015 (GSoC 2015) * 2015/12/22 追記 12/21にOpenCV3.1がリリースされ
最近、OpenCVで遊んでいて、付属の顔検出用の分類器の精度があまり良くないので、自分で作ってみることにした。ドキュメントがとっ散らかっているので、メモとして残す。 次の画像は付属の分類器を使って検出したもの。False-Positiveも多くて、うまく顔を捕捉できていないのがわかる。 OpenCVはバージョン2.4.2を使った。 手順としては サンプルの収集 ラベル付け 分類器の生成 となる。 1. サンプルの収集 今回は、ポジティブサンプルとネガティブサンプル用にあわせて10392枚集めた。 画像検索のAPIでは、Bing Search API on Azureが一番いいと思う。Googleは制限がきつくて、Yahooはクレカの登録が要る。 Bingはこちらで無料プランを登録すれば良い。使うときはAuthヘッダにアカウントキーを入れてやれば良い。スクリプトは以下にあげておいた。 htt
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
橋本商会
ここの存在を完全に忘れてた。最近はこっちにblog書いてる https://scrapbox.io/shokai RSSもある https://scrapbox.io/api/feed/shokai 前の記事で書いたsemiraraから色々あって最近はscrapboxを作っている。 近況 https://scrapbox.io/remote/コミュニケーションを減らそう あとでfeedをredirectしておくか 最近のオススメポエムコンテンツはこのへん Scrapboxの哲学 – 橋本商会 – Scrapbox wikiを作った semiraraというwikiを作った。blogとして使えるgyazz(アウトラインエディタ的なwiki)を目指したもので、既にwordpressより書きやすいので今後はこっちに書いていく。 http://wiki.shokai.org/shokai Redux
１．はじめに OpenCVには，様々な処理が用意されています。画像処理，映像解析，カメラキャリブレーション，特徴点抽出，物体検出，機械学習，コンピュテーショナルフォトグラフィ，3D可視化などが基本モジュールで用意されています。さらに，エクストラモジュールを追加することで，より豊富うな処理が利用できます。[1] OpenCV 3.x系を中心に話をします。 今回は，OpenCVの局所特徴量がどの程度簡単に使えるのか興味があり，局所特徴量を利用した物体検出を作成しました。 最近世間では，ディープな物体認識で盛り上がっていますが。 特徴点抽出に関する詳しい説明は，検索すれば多数ありますので，ここでは割愛します。 藤吉先生 (中部大学)のスライド「画像局所特徴量SIFTとそれ以降のアプローチ」は，とてもわかり易く説明されています。 ２．特徴点検出と特徴量記述 特徴点検出と特徴量記述は，feature
![[OpenCV] いまさら局所特徴量で物体検出！？ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c8540d99e60785c5263d085d7d4798805f858882/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCT3BlbkNWJTVEJTIwJUUzJTgxJTg0JUUzJTgxJUJFJUUzJTgxJTk1JUUzJTgyJTg5JUU1JUIxJTgwJUU2JTg5JTgwJUU3JTg5JUI5JUU1JUJFJUI0JUU5JTg3JThGJUUzJTgxJUE3JUU3JTg5JUE5JUU0JUJEJTkzJUU2JUE0JTlDJUU1JTg3JUJBJUVGJUJDJTgxJUVGJUJDJTlGJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz03NTI4MGQyNDIzMjk0NTQ4MTZhZmRiZWZjY2VmNjc4Mw%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwaG1pY2h1JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0wNjFkNTQyNTNiNTJhM2M5YTg1NWVlOTFiMGYxYTQ5Mw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D8234c964d555c0b66ce35ed03729ac89)
今回は、IkaLogの開発をふりかえりながら、IkaLogの画像処理の基本的な考え方、そしてその背景などについて説明します。 はじめての画面認識の検討 第1回で紹介したとおり、まずはゲームの画像に対してどのような処理をすれば画像認識を達成できるかを検討し始めました。 最初に、スプラトゥーンのプレイ動画を録画してみて、録画を何度か眺めてみました。幸いなことに、スプラトゥーンのゲーム中では、多くのメッセージはたいてい白色で、いつも画面上の同じ位置に表示されます。このため、白色の部分だけを抜き出して、OpenCVのテンプレートマッチング機能を利用して表示内容を検出すればいいのではないかと考えました。 スプラトゥーンのシステムメッセージが真っ白な色で表示されるということは、256階調のグレースケール画像として処理したときに、文字に近いところは255に近い値であり、つまりは非常に高いスレッショルド（
機械学習のライブラリ dlib - Qiita
機械学習のC++ Pythonのライブラリの１つdlibに気づいた。 PythonにはScikit-learnという強力なライブラリがあるが、 選択肢の１つとして考えておこう。 機械学習のライブラリ dlibのアルゴリズムの選択ガイド 機械学習のライブラリ dlibのアルゴリズムの選択ガイドが 図にしてありました。 こちらはscikit-learnのガイド ![Choosing the right estimator] (http://scikit-learn.org/stable/_static/ml_map.png) dlibの記事 SlideShare 20160417dlibによる顔器官検出 YouTube [dlib vs OpenCV face detection] (https://www.youtube.com/watch?v=LsK0hzcEyHI) YouTube Fa
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
研究道具箱と教材
この Web ページでは，我々の研究室で学部学生／大学院学生 と行なっている各種の入門演習の資料 （データベース，プログラミング, ネットワーク等に関する演習）を公開しています． 目次 【データベースソフトウエアと Web サーバソフトウエアと関連ツールのインストールと使用法】 Apache, MySQL, PHP, phpMyAdmin インストールと各種ツールの使用法 PostgreSQL インストールと各種ツールの使用法 Java DB (Derby) インストールと各種ツールの使用法 Firebird のインストールと各種ツールの使用法 DB2 Express-C インストール HiRDB インストールと各種ツールの設定 【リレーショナルデータベース演習】 SQL 入門 郵便番号データベース演習 【Java プログラミング】 Java と Java 開発環境 Eclipse
PCV - an open source Python module for computer vision Download .zip Download data View on GitHub PCV is a pure Python library for computer vision based on the book "Programming Computer Vision with Python" by Jan Erik Solem. The final pre-production draft of the book (as of March 18, 2012) is available under a Creative Commons license. Note that this version does not have the final copy edits and
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
3日で作る高速特定物体認識システム (1) 物体認識とは（2009/10/18）の続きです。 今回は、画像からSIFT (Scale-Invariant Feature Transform) という局所特徴量を抽出するところを作ってみようと思います。 SIFT特徴量の抽出 まずは、局所特徴量の代表ともいえるSIFTを試してみます。OpenCVにはSIFTを抽出する関数がなかったのでRob Hess氏がC言語で実装したライブラリを試してみます。内部でOpenCVを使っているので事前にOpenCVのインストールが必要です。実装はOpenCV 1.1でされているみたいですが、2.0でもちょっと手直しすると動きました。Rob Hess氏のホームページからSIFT Feature Detectorのzip版を落とします。 （注）Hess氏のサイトが更新されたようで現在はGitHub上のOpenSIF
画像処理だけで飯が食えるかっ！？ 主にコンピュータ関連の話題中心にしていこうかと思ってますがどうなるかは不明です。 写真の加工や顔認識といった画像処理の話題が多くなるかと思います はじめまして。京都の会社で画像処理エンジニアをしてますsakiyamaKです。 いつからかinstagramとかで写真をお洒落に加工するフィルタが流行りだして、ずっと興味があったので自分のプログラムで再現できないかと調べてみました。 で、一応コツがつかめる程度には再現できたんですが、いかんせん画像処理といえばC言語系でやるのが普通です。でもそれだとウェブ系の人たちにウケが悪そうだなと思ったんで、まずjavascriptの画像処理ライブラリを作ってみました。 名づけてOpenCVjs！ 名前の通り画像処理ライブラリのデファクトスタンダードであるOpenCVのjavascript移植版です。 せっかく作ったんで誰かに
Raspberry Pi 深層学習ライブラリで物体認識（Keras with TensorFlow・Open CV） - Qiita
以前からやってみたかったRaspberry Piの物体認識を試してみました。今回はクラウドサービスを使わずに深層学習ライブラリと学習済みモデルを使ってみました。 環境 Raspberry Pi3 (RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4 / Python 3.4.2) LOGICOOL ウェブカム HD画質 120万画素 C270 ミニロボットPC等用スピーカー小型かわいい白 7インチ(1024*600) IPS液晶パネル ディスプレイ 今までカメラモジュールを利用していたのですが、OpenCVでストリーミングをさせるためWebカメラを購入しました。ついでにちょっと可愛らしいロボット型のスピーカーも合わせて買ってみました。 ロボット型のスピーカーがWebカメラに映った物をしゃべってくれます（英語です）。 こんな感じ Deep Learning Object Recog
最近は画像認識・検索で用いられるデータセットも大規模化が進んでいます。 いくつか代表的なものや最近見つけたものをまとめてみます。 （ここでの目安は、教師つきデータは10万枚以上、教師なしデータは100万枚以上のもの） ImageNet http://www.image-net.org/ 自然言語処理の分野で有名なWordNetのオントロジーに従って、各単語（今のところ名詞のみ）に対応する画像を収集したものです。Amazon Mechanical Turk を利用し、質の高いデータセットを構築するように工夫されています。日々データは蓄積・更新されており、2012年1月現在、約1400万枚の画像データ（2万2千カテゴリ）が集まっているようです。 アノテーションは基本的に1画像1カテゴリで、一部の画像には物体の位置を示すbounding boxもついています。カテゴリによっては十分な数の画像がな
OpenCV.org
Dive into AI and Computer Vision, covering Image & Video Manipulation, Object and Face Detection, OpenCV Deep Learning Module and much more.
ラベリング手法 † 画像処理において，ラベリングを使うことはよくある． ただ，OpenCVではラベリングに関する関数は定義されていません． そこで，奈良先端科学技術大学院大学の井村さんという方が作成されたLabeling.hを使います．(入手先) あと，これを参考にサンプルプログラムを作成されたmasayoshiさんのサイトを参考にします． プログラムでは，Labeling.hを呼出し， ラベリングを使う関数の中で以下のようにラベリングクラスを呼び出します． LabelingBS labeling; ここでは簡単のため，ラベリング変数はlabelingとしました． あとは，ラベリングを行う関数で，実行するだけです． IplImage *src; .... IplImage *dst = cvCreateIMage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_16
デー
学習済みモデルファイルを更新しています。 まだ今後の準備のためにソースコードを更新するついでに手元のモデルを更新しただけなので、そのうちまた更新されます。 デモサーバーには反映しているので少し変換結果が変わっています。 サードパーティのローカルソフトウェアを使っている方は、modelsフォルダにあるjsonファイルを上書きすれば使えるのではないかと思いますが、ソフトによっては動かないかもしれません。 何が変わっているかは画像によりますが、自分の意図としては、 ノイズ除去でできるだけ細部が消えないようにする（ほとんど変わっていないけど、頬の///は消えにくくなった） 拡大時に線画の線が太くなり過ぎないようにする（画像によってはかなり変わっている） 漫画のことは諦めた（スクリーントーンは前のバージョンよりひどくなっている場合が多い） 学習データとその生成方法から間接的に調節しているので、変更は
イメージングソリューション(略してイメソル[ ImagingSolution])では、画像処理に必要な画像処理アルゴリズム、数学、プログラミングや画像処理検査において必要なレンズや照明などの情報を記載したいと思います。 おすすめピックアップ記事 【OpenCV-Python】CvZoomWindow class(ズーム、パン機能付き画像表示ウィンドウ) 画像処理アルゴリズム 最小二乗法 離散フーリエ変換(DFT:Discrete Fourier Transform) アフィン変換（平行移動、拡大縮小、回転、スキュー行列） 【Python】画像ビューア（ズーム(拡大／縮小)、移動表示） 【OpenCV-Python】Tkinter GUI Sample レンズ選定（焦点距離、WD、被写界深度の計算） 注力中カテゴリ OpenCV-Python OpenCV Reference 画像処理 画像
libdecodeqr - Trac
libdecodeqr What's this? "libdecodeqr" is a C/C++ library for decoding QR code based on JIS X 0510 and ISO/IEC18004. This library is able to decode various image formats whether it's taken from a file, webcam, scanner, or any other image formats available. Features Support various image formats and input devices. Support multi platforms. Hi-Speed decoding. Completely Free. Requirements g++ / VC++6
Av-jyo.com
The domain av-jyo.com maybe for sale. Click here for more information. Av-jyo.com Related Searches: Cloud Service Providers Secure Internet Browser Computer Internet Security Web Designing Courses AVI DVD Player Privacy Policy|Do Not Sell or Share My Personal Information
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
はじめに PythonのGUI自動化モジュールPyAutoGuiがいろいろ使えそうな気がしてみたので試してみた (2018/11/26 opencv_pythonモジュールが使える場合に限り、閾値(confidence)が使える話を追加) (2019/06/05 Python 3.7 での動作確認を実施、同じ手順で動作することを確認） (2019/08/09 try ~ except ImageNotFoundException を使えるようにする） (2020/11/04 Python 3.9 ではPyAutoGUIは動作しないことを確認、3.8で一旦様子見しましょう) (2021/01/04 Python 3.9 での動作を確認しました、注意点といてWindows上での実行では文字コードの指定を厳格に指定する必要があるようです。) PyAutoGui https://pyautogui
写真にExif情報を基に自動で日付（タイムスタンプ）を入れるソフトを妻のために作りました - karaage. [からあげ]
妻のためにソフト開発する毎日です 下記のソフト開発の続きです。 実は、妻から画像を結合するソフトの他、写真データに自動で日付を入れるソフトを作って欲しいと頼まれていました。なんでも子供のミニアルバムをつくるとき、アルバム制作サービスに写真をアップロードすると、時系列がぐちゃぐちゃになってしまい、アルバムの編集が難しいという理由だそうです。妻情報によれば、自動で日付を入れるソフトは無料のものは、手作業で日付を入れるソフトしかないらしいです。有料なんてもってのほか、とのこと。 子供のためともあれば、やるっきゃないですね！ 自動で日付を入れるソフト作りました 大量のファイルを一気にコマンドラインで処理したいのと、画像処理のライブラリ豊富、手軽に作れそうという理由でpythonでつくりました。最初は楽勝だろ、とか思っていたのですが、思っていたより時間かかってしまいました。ネットに似たような例があっ
![写真にExif情報を基に自動で日付（タイムスタンプ）を入れるソフトを妻のために作りました - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/27dbaabe8fe571e8e62c9ae932c6ffe8fb300c72/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20160204%2F20160204234612.jpg)
機械学習のテーマの一つとして自動着彩があります。この中で、特にイラストの自動着彩を考えると 未着彩と着彩済みのペアが学習用サンプルとして大量に必要となりますが、まとまった量を入手するのはなかなか難しいという問題があります。 すると、カラーイラストから線画を抽出することを考えたくなるのですが、 一般的な輪郭検出を用いると「輪郭線自体の輪郭」が抽出されてしまい、線がぼやけてしまうという問題があります。 例えば に対して輪郭検出を実施すると、 となります。 （拡大） 右頬の輪郭線に対して、肌側、背景側それぞれの境界が検出されてしまい、線が2本引かれてしまっていることがわかります。 で、綺麗な輪郭抽出ができず困っていたのですが、ﾋﾟｰFN（一体何FNなんだ...）のtaizanさんが投稿されたこちらのエントリ qiita.com では非常に綺麗に線画抽出ができており、どのようにやっているか気になっ
あけましておめでとうございます。以前このgihyo.jpで「OpenCVで学ぶ画像認識」というタイトルで連載をさせていただいた皆川です。 今回、技術評論社様から「コンピュータ・ビジョンの今」についての執筆依頼をいただきました。私が普段ウォッチしている業界や技術分野には偏りがあるため、俯瞰的な形での解説は難しいかもしれませんが、私の独断と偏見で最近の動向についてまとめてみたいと思います。 ここでは、主に以下の3点について述べさせていただければと思います。 ビジネスでの動向 アカデミックでの動向 コミュニティでの動向 「コンピュータ・ビジョンってなに？」という方は、「OpenCVで学ぶ画像認識」の第1回をお読みください。 ビジネスでの動向 拡張現実感（AR） 昨年、IT業界で間違いなく一つの流行語となったのは“拡張現実感（AR: Augmented Reality）”でしょう。ARは現実
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ExcelからOpenCVで画像を開く - wildpieの日記
OpenCV.jp : OpenCV逆引きリファレンス — OpenCV-CookBook
Welcome - OpenCV Wiki
Open Source Computer Vision Library (OpenCV)
【やじうまPC Watch】 Webカメラからリアルタイムにボーン検出できるソフト「OpenPose」が無償公開
OpenCVでマーカレスAR - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
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Face detection in pure PHP (without OpenCV) - Maurice Bloggue
米Intel、画像処理ライブラリ「OpenCV 1.0」を公開 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
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OpenCV 2.4.2で分類器を作る - shkh's blog
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[OpenCV] いまさら局所特徴量で物体検出！？ - Qiita
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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
Programming Computer Vision with Python
3日で作る高速特定物体認識システム (2) SIFT特徴量の抽出 - 人工知能に関する断創録
『javascriptで画像処理してみよう(1)〜OpenCVjs〜』
大規模画像データセット - n_hidekeyの日記
OpenCV - Shunsuke Yamamoto Wiki
イメージングソリューション | 画像処理の入門～基礎～応用まで理解できるのを目指して！
PyAutoGuiで繰り返し作業をPythonにやらせよう - Qiita
着彩済イラストから綺麗に線画を抽出する方法 - 午睡二時四十分
コンピュータ・ビジョンの業界動向 | gihyo.jp