土屋成光,山内悠嗣,藤吉弘亘 電気学会論文誌C, Vol.134, No.3, pp.450-458, 2014. [Abstract]
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
うまくいかない日に仕込むラペ 「あぁ、今日のわたしダメダメだ…」 そういう日は何かで取り返したくなる。長々と夜更かしして本を読んだり、刺繍をしたり…日中の自分のミスを取り戻すが如く、意味のあることをしたくなるのです。 うまくいかなかった日のわたしの最近のリベンジ方法。美味しいラペを…
準備 † (OpenCVはC:\Program files\OpenCVに,PythonはC:\Python25にインストールされているとします.) C:\Program files\OpenCV\interfaces\swig\python\build\lib.win32-2.5\opencv を C:\Python25\Lib\site-packages にコピーする 以上で,C:\Program files\OpenCV\samples\pythonが動くはずです.確認しましょう. ↑ リファレンスマニュアル † (以下,pydocの説明です.) コマンドラインから C:\Python25\lib\pydoc.py -p 3838 を実行 http://localhost:3838/opencv.htmlにブラウザからアクセス FrontPage
OpenCV ( Open Conputer Vision)とは?画像処理用のライブラリといえば、フォーマットや色調変換などの画像のプロパティに対しての処理でしたが、OpenCVは画像の認識を目的としたライブラリになっています。つまり、エッジ抽出や領域抽出などのフィルタ処理や、学習アルゴリズムを比較的簡単なプログラムで実現できます。デフォルトの学習データとして、顔画像認識用のデータセットも容易されているので、顔領域の抽出なら15分でプログラムができます。C#や、VB.Netでコードを書けるとよいのですが、OpenCVのAPIがオブジェクト指向向けにつくられていないため、多くの人がラッパ作りに挑戦していますが挫折しているようです。一応ラッパとしては次のようなものがあるようです。OpenCVDotNet SharperCV (開発停止) STL Like OpenCV Wrapper (中をみ
作った。 http://search.cpan.org/dist/Image-ObjectDetect/ http://d.hatena.ne.jp/darashi/20070223/1172232765でRubyの拡張ライブラリを公開されていたので、こりゃやらなくちゃ・・・と思った次第です。すみません。 こんな感じで使えます。Imagerで顔を囲んでみた。 #!/usr/local/bin/perl use strict; use warnings; use Imager; use Image::ObjectDetect; my $file = 'picture.jpg'; my $image = Imager->new->read(file => $file); my $cascade = '/usr/local/share/opencv/haarcascades/haarcascad
以前、OpenCVでアニメ顔検出を試していたときにcvHaarDetectObjects用に学習されたアニメ顔分類器のXMLを配布したのですが、積みゲー完全制圧への道程:アニメ顔部品検出ライブラリを作ってみたを見て、なんか古いこと気づいたので、新しいバージョンを配布します。 検出率は前バージョンよりも良くなっていると思います。たぶん検出の実行速度も速くなっていると思います。 (でかいので右クリで保存してください) haarcascade_animeface2.xml 使い方などは以前の記事を参照してください。 アニメ顔の検出とキャラクターの分類 - デー 再配布などは、個人的には問題ないのですが、学習に使っているデータが4chanのecchi板をクロールして集めたデータなので、そのへんの判断を配布者の責任で行ってください。集めた画像は教師データとして使用され、画像データ自体はファイルに含ま
Core 2 Duo搭載の二代目MacBookが発売になりました。初代が5月16日発売ですから、ほぼ半年ぶりのモデルチェンジです。ユーザとしては、半年で25%のスピードアップは微妙に悔しくもありますが……機会があれば、ユーザならではの視点で二代目を検証してみたいと思います。 さて、今回は「OpenCV」について。既報のとおり、画像の変形や認識などイメージング処理を目的としたクロスプラットフォーム指向のライブラリだが、OS Xユーザ要注目の機能もいくつか備えている。活用次第では、いろいろな力を発揮しそうなのだ。 OpenCVの特徴、そして導入の下準備 OpenCVの開発はクロスプラットフォーム指向で行われ、特定のハードウェアに依存しない。Intelが関与しているプロジェクトなだけに、メインターゲットはやはり"Wintel"ということになるが、POSIX互換機能を備えるUNIX系OSでも動作す
第1回では、画像認識の概要や基本原理、実例などを紹介しました。第2回の今回は、これから皆さんが画像認識のプログラムを組んでいく上で必要なOpenCVというツールについて紹介します。 OpenCVとは? OpenCVは正式名称を"Intel Open Source Computer Vision Library"と言い、その名のとおりインテル社が開発したオープンソースのC/C++ライブラリ集で、コンピュータ・ビジョンに必要な各種機能がパッケージされています。 具体的には、だいたい以下の処理を行う関数群が用意されています。 線形代数や統計処理など、コンピュータビジョンに必要な各種数学関数 直線や曲線、テキストなど画像への描画関数 OpenCVで使用したデータを読み込み/保存するための関数 エッジ等の特徴抽出や画像の幾何変換、カラー処理等々の画像処理関数 物体追跡や動き推定などの動画像処理用関数
OpenCV(オープンシーヴィ、英: Open Source Computer Vision Library)とはインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けライブラリ[4]。2009年にWillow Garage(ウィロー・ガレージ)に開発が移管され、さらにその後Itseezにメンテナンスが移管された[5]が、2016年5月にインテルがItseezを買収することが発表された[6][7]。 概要[編集] 画像処理・画像解析および機械学習等の機能を持つC++、Java、Python、MATLAB用ライブラリ[8]。様々なプラットフォームすなわち複数のオペレーティングシステム (OS) やCPUアーキテクチャに対応するクロスプラットフォームなライブラリであり、macOSやFreeBSD等全てのPOSIXに準拠したUnix系OS、Linux、Windows、Android、i
Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)(訳) OpenCVユーザガイド(訳) Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) (訳) Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) (訳) Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:
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