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OpenCVとPythonでHigh Dynamic Range Image (HDR)を作ってみる（Mertens, Robertson, Debevec） - Qiita
OpenCVとPythonでHigh Dynamic Range Image (HDR)を作ってみる（Mertens, Robertson, Debevec）Python画像処理OpenCV はじめに スマホやデジカメで、夕暮れ、夜景、逆光、外光が差し込む暗い室内など、コントラストが強い環境で撮影すると、明るい部分が白くつぶれてしまったり、逆に、暗い部分が黒くつぶれてしまったりして、がっかりした経験はありませんか？ これは、明るい部分や暗い部分の階調が足りなくなってしまうためにおこる現象です。 今回は、明るい画像と暗い画像をいいとこどりで合成して、High Dynamic Range Imageを作ってみます。 環境 OpenCV: 3.1.0 Python: 3.5.2 これから環境構築をこちらを参考にしてください。 OpenCV 3とPython 3の環境構築 処理前の画像 露出を２段
UnrealCV
UnrealCV is an open source project to help computer vision researchers build virtual worlds using Unreal Engine 4 (UE4). It extends UE4 with a plugin by providing: A set of UnrealCV commands to interact with the virtual world.Communication between UE4 and an external program, such as Caffe.UnrealCV can be used in two ways. The first one is using a compiled game binary with UnrealCV embedded. This
OpenCV3とPython3で特徴点を抽出する（AgastFeature, FAST, GFTT, MSER, AKAZE, BRISK, KAZE, ORB, SimpleBlob, SIFT） - Qiita
OpenCV3とPython3で特徴点を抽出する（AgastFeature, FAST, GFTT, MSER, AKAZE, BRISK, KAZE, ORB, SimpleBlob, SIFT）Python画像処理OpenCV はじめに OpenCV(Open Source Computer Vision Library)はBSDライセンスの映像/画像処理ライブラリ集です。画像のフィルタ処理、テンプレートマッチング、物体認識、映像解析、機械学習などのアルゴリズムが多数用意されています。 ● OpenCVを使った動体追跡の例 (OpenCV Google Summer of Code 2015) https://www.youtube.com/watch?v=OUbUFn71S4s ● インストールと簡単な使い方はこちら OpenCV 3（core + contrib）をPython 3
watershedアルゴリズムを使って画像を領域毎に分割する - FLINTERS Engineer's Blog
0. はじめに どうも、お久しぶりです。原田＠C++大好きです。 本当は、皆様にMonad実装してみた！とかやって見たかったのですが… タイムアップでして、そのうち実装してみます。 今回は、もうScala関係なしにC++とOpenCVネタです。 あーこんなのあるのかー程度に見ていただければ幸いです。 1. watershedって何さ？ watershedの意味 - 英和辞典 Weblio辞書 まずは英語、分水嶺(れい)、分水界、(川の)流域、分岐点、転機という意味です。 まぁ、何かというと画像の上から水を流しこむような形で画像の領域を判断するアルゴリズムです。 詳しくはここらあたりを見てもらえるとちょっとはわかりやすくなるかも。 ウォーターシェッド（領域分割） | 計測 | ヴィスコの画像処理技術 | ヴィスコ・テクノロジーズ株式会社 2. 実際のコード // 面積計算アルゴリズム（画素数
画像処理におけるフーリエ変換④〜pythonによるフィルタ設計〜
周波数とは振動数と同じで、単位時間にどのくらい振動しているかを表す指標です。単位は[Hz]で表されます。電力でよく60Hzとか50Hzとか聞くと思いますが、これは一秒間に信号が60回、50回振動しているという意味です。 上で述べた内容は1次元的な信号の場合ですが、画像のような2次元的な信号でも周波数を考えることができます。1ピクセル動いたときに、どのくらい画素が変化するかによって周波数を考えることができるのです。画素値の変化が大きいところは周波数大で画素値の変化が小さいところは周波数小です。
OpenCVでの物体検出器作成 - kivantium活動日記
OpenCVのオブジェクト検出器作成方法についての解説です。 学習データの作成 まず最初にオブジェクト検出器の学習に使う教師データを用意する必要があります。そのためにまずGUIでオブジェクトの位置を指定するGUIツールを作りました。 PythonのOpenCVを使います。 #!/usr/bin/env python #! -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import sys drawing = False sx, sy = 0, 0 gx, gy = 0, 0 rectangles = [] ok = False def draw_circle(event,x,y,flags,param): global sx, sy, gx, gy, drawing if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
[Python]PythonでOpenCVを使う (Edge Detection編) - Qiita
dx = cv2.Sobel(imgY, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) dy = cv2.Sobel(imgY, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3) grad = np.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2) fig, axes = plt.subplots(ncols=4, figsize=(20,5)) axes[0].imshow(imgY, cmap=cm.Greys_r, vmin=0, vmax=255) axes[0].set_title('Y') axes[0].get_xaxis().set_visible(False) axes[0].get_yaxis().set_visible(False) axes[1].imshow(dx, cmap=cm.Greys_r, vmin=-128, vmax=128) axes[1
![[Python]PythonでOpenCVを使う (Edge Detection編) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/02a742def37e5afcc5fd022148051759dc6926de/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-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEUHl0aG9uJUUzJTgxJUE3T3BlbkNWJUUzJTgyJTkyJUU0JUJEJUJGJUUzJTgxJTg2JTIwJTI4RWRnZSUyMERldGVjdGlvbiVFNyVCNyVBOCUyOSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1jbGlwPWVsbGlwc2lzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9OTc5Y2YyYWM0ODNhZmFmY2Y1ZmMyYjczMWUwMTNlMjg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwc3VwZXJzYWlha3VqaW4mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTNhYWU4OGExODAwZGJlZjhjNzJjZDEzY2NiMDk5NjE2%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D583996af0a7a09dcc333fdd7aadd39bc)
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
必見「OpenCV-Python Tutorials」 - Qiita
「OpenCV-Python チュートリアル文書」 のサイトが立ち上がっています。 OpenCV-Python チュートリアル文書のページへようこそ! まとまった訳を読むためには、上記のサイトをご利用ください。 以下の訳は、訳として不十分であり、関連するpythonのライブラリとの比較をした部分に独自性がある程度の代物です。 OpenCV3.2のOpenCV-Python Tutorials が http://docs.opencv.org/3.2.0/d9/df8/tutorial_root.html で公開されています。 (最近はGoogle翻訳の精度も上がっているので、この記事を読むよりは、Google翻訳にかけてみれば十分かもしれません。) OpenCV3.1のOpenCV-Python Tutorials が http://docs.opencv.org/3.1.0/d6/d00
「OpenCV-Python Tutorials」と「実践 機械学習システム」 - Qiita
「OpenCV-Python Tutorials」についての訳に関連して、他の書籍と比較を行いました。 OpenCV入門 OpenCV-Pythonチュートリアル入門 OpenCV-Pythonを始めてみよう OpenCV-PythonをWindowsにインストールする OpenCVをwindowsで使えるようにする。 OpenCV-PythonをFedoraにインストールする OpenCVをFedoraで使えるようにする。 OpenCVでのGUIの特色 画像操作を始めてみよう 画像を読み込むこと、表示すること、保存することを学びます。 動画操作を始めてみよう 動画の再生、カメラからの動画のキャプチャと動画としての保存を学びましょう。 OpenCVの描画関数 直線、矩形、楕円、円などをOpenCVを使って描画することを学びます。 マウスをペイントブラシとして使う マウスを使って塗りつぶし
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