一旦デスクトップマスコットのお話は置いておいて， 今回はここしばらく頭を悩ませていたJavaでOpenCVをインストールするためのメモ書きを． 実はOpenCV自体は約2年前からちょこちょこjavaで入れようとしてたものの毎回失敗して後回しにしてたんですが，ある授業で画像処理の課題が出たので改めて挑戦してみることに． 前置きとして，今回やっとOpenCVがjavaのコンパイルは通ったものの，現時点でまだ実行時にエラーが出てます． 今回のインストール環境(Home brew がインストールされていることが前提) Sierra 10.12.6 java version "1.8.0_112" OpenCV 3.3.1_1 (brew使用) 今まではOpenCVを'.tar'ファイル等で落として環境構築しようとしてたのだけど，brewでインストールしているサイトが多かったため，今回はbrewでイ
ねこと画像処理。 (アイシャ – 池袋 ねころび) 前回のねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは猫画像の集め方について整理しました。今回はその集めた猫画像を使って猫検出用の学習モデル(分類器)を作成したいと思います。それにはいろいろと準備が必要です。 モデル(分類器)の配布についてはこのエントリーの後半で説明します。 アノテーションデータの収集 学習モデルを作る前に猫のどの部分を検出するかを決める必要がありますが、今回は猫の顔(頭)部分の検出を行おうと思います。そのためのアノテーションデータ作成補助ツールを作成したのでそれを使ってひたすらデータを集めます。僕一人の作業だと限界があったのですが、クラウドソーシングによりネット上の顔も知らない有志達の協力のおかげであっという間にデータが集まりました。 アノテーションデータ作成補助ツールの作成にあたっては以下のサイトを参考にさせてもらいま
画像として与えられた数独を解きます。 新聞に掲載されていたこの問題をOpenCVを使って画像解析する。(画像が斜めなのはワザとです) グレースケール変換画像解析の前処理として、まずグレースケールに変換し、ガウシアンフィルタをかけてぼかします。ガウシアンフィルタをかける事で、安定した二値化画像が得られます。 二値化次に二値化を行います。 二値化には、普通の方法、大津さんの手法、適応的二値化、などさまざまな手法が在ります。いろいろ試した所、適応的二値化(Adaptive Threshold)が最も数独の認識に適していることが解りました。 適応的二値化(Adaptive Threshold)であれば、影になってしまった部分も上手く処理できます。 膨張処理次に、数独の盤面の外枠を認識を行います。 二値化の影響で枠線が途切れてしまう可能性がありますので、膨張処理(dilate)を行います。 (膨張処
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.
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
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