ブラウザで動くリアルタイム画像/音声処理アプリをStreamlitでサクッと作る
Overview 画像/音声処理をリアルタイムで行う、Webブラウザから利用できるアプリをStreamlitで作る方法を解説します。 StreamlitのおかげでPythonだけでwebアプリが作れます。さらに、一番簡単な例なら10行程度のPythonコードで、webカメラを入力にしてブラウザから利用できるリアルタイム画像処理アプリケーションになります。 Webベースなのでクラウドにデプロイでき、ユーザに簡単に共有して使ってもらえ、UIもイマドキで綺麗です。 人物・物体検知、スタイル変換、画像フィルタ、文字起こし、ビデオチャット、その他様々な画像・音声処理の実装アイディアをデモ・プロトタイピングするのになかなかハマる技術スタックではないでしょうか。 Webブラウザから利用できる物体検知デモの例。実行中に閾値をスライダーで変えられる。オンラインデモ🎈 同様にスタイル変換デモの例。実行中にモ
物体セグメンテーションアルゴリズム"watershed"を詳しく - Qiita
Watershed algorithm 接触する物体をうまい具体に分離（セグメンテーション）して認識してくれるアルゴリズム OpenCVでも利用可能 結構古典的なアルゴリズム watershed = 分水嶺？ 画像の輝度勾配を山と谷の地形図に見立て、そこに水を流すイメージをした時に、水を貯める分水嶺（壁）を"輪郭"として判定する手法 参考: The Watershed Transformation 要は、"オブジェクトの輪郭"を正しく判定するアルゴリズム 実際に動かしてみる 以下、watershedの公式チュートリアルを追っていきつつ、補足内容を追加 ※ 以下、Jupyter notebook上で実行した結果を貼り付けているので、下記のアウトプットやコードの細かいところはJupyter notebook上の実行想定で。 以下、同内容のJupyter notebookをGithubにおいてあ
The Menpo Project · The Menpo Project
The Menpo Project is a set of BSD licensed Python frameworks and associated tooling that provide end-to-end solutions for 2D and 3D deformable modeling. The project includes training and fitting code for various state-of-the-art methods such as: Active Appearance Model (AAM) Supervised Descent Method (SDM) Ensemble of Regression Trees (ERT) (powered by dlib) Constrained Local Model (CLM) Active Sh
ディープラーニングを使ったイメージの切り抜き | カメリオ開発者ブログ
こんにちは、シバタアキラです。この度PyDataの本家であるアメリカのコミュニティーで半年に一度開催されているPyDataカンファレンスに出席するため、NYCに行って来ました。11/22-11/23の二日間の日程で行われ、延べ250人ほどが参加したイベントです。その時の模様は、先日のPyData Tokyo第二回ミートアップでもご説明させていただき、また後日記事化されると思いますので、そちらをぜひご覧いただければと思います。 今回はそのPyData NYCカンファレンスで私が発表してきたミニプロジェクトについてお話します。最近各所で話題に上がるディープラーニングですが、これを使った応用を「カメリオ」のサービス向上のために使えないか、というのがそもそものプロジェクトの着想でした。今回PyData Tokyoオーガナイザーとして、またディープラーニングで色々と面白い実験をしている田中さん（@a
Caffeで手軽に画像分類
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。システム統括本部 データソリューション本部の宮崎です。 最近ディープラーニングと呼ばれる技術の話題を耳にすることが増えてきました。 この記事ではディープラーニングの手法を実装し画像認識系の用途で便利に使えるCaffeというツールの使い方を紹介します。 Caffeの概要 Caffeは、C++で実装されGPUに対応した高速なディープラーニングのライブラリです。 大規模画像認識のコンテストILSVRCで2012年にトップとなった畳込みニューラルネットワークの画像分類モデル[1]がすぐに利用できるようになっています。 Caffeは、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータビジョンおよび機械学習に関する研究センターであるBV
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