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OpenCV-articleに関するhamastaのブックマーク (32)
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hamasta 2011/01/12
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PythonでOpenCV2.1を試した (CodeZine編集部ブログ)
こんにちは。 少し前にPythonのことをしらべていましたら、OpenCVが結構簡単に使えることがわかって早速やってみました。普段Perlを使うことが多いのですがこういうC系のモジュールになると、自分の力不足ですが、Win32にうまくインストールできないことがおおいのです。 Pythonだとスゴイ簡単にインストールできました。 OpenCV.jp http://opencv.jp/ にいってWindows版をインストールすると C:\OpenCV2.1\Python2.6\Lib\site-packages というフォルダに cv.lib cv.pyd というのができるので、これをPythonの C:\Python\Lib\site-packages にいれるだけ、っぽいです。 このサイトを参考にテストスクリプトを書きました。 http://my.opera.com/tanoue/blog
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opencv/sample/streaming - OpenCV
簡単なビデオストリーミング † サーバ・クライアントモデルで、シングルクライアントのサンプルです。IplImage構造体をネットワーク上で送受信することで、簡単なビデオストリーミングを実現しています。 Fig.1 とても簡単なイメージ図 ところが IplImage構造体の大きさは一定ではなく、また画像データは IplImage->imageData構造体に入っているため、正確な大きさをまじめに調べて送信するのは面倒 ( ﾟДﾟ)ﾏﾝﾄﾞｸｾｰので、とりあえずデータサイズを決め打ちでやってます。すいません。きちんとすべてのデータを送るときは、cvCopy()関数などの実装を参考に作ると良いと思います。cvCopy()関数の実体は、opencv\cxcore\src\cxcopy.cpp にあります。 またサンプルでは、無圧縮の画像サイズが約230KBあります。これを 30 frame/sec
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OpenCV 1.1を導入＆SURFを動画で – happymeme
いつのまにかOpenCVが1.1を公開してたので導入しました。 で、dandelion’s logさんと同じくSURFアルゴリズムを動画でテストしてみました。 参考：dandelion’s log OpenCV 1.1：SURFを動画で試してみた OpenCV 1.1をインストールすると C:Program FilesOpenCVsamplescfind_obj.cpp に静止画用のSURFアルゴリズムがあるのでこれをカメラからの動画に対応させました。 かなりの性能！指で隠れてるのにちゃんと認識してます。 速度もちょっとカクカクしますがまぁまぁリアルタイムです。 SIFTなみの性能でこのスピードはすごい。 以下、ソースコード。 書き換えたのはmain関数のみです。 それ以外の関数はfind_obj.cppのものをそのまま使ってください。 int main(int argc, char**
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OpenCVの動向について調べてみた | dandelion's log
あの楽器制作がメインストリームになっててOpenCVの動向調査をサボってました。。。orz 久々に調べたらいろいろ進展があるみたいなので，調べてみて個人的に気になった ポイントをまとめてみました．参考までに． まずは基本のOpenCV@sourceforge.net SVNリポジトリチェック． ざっと見た感じディレクトリ構造が結構変わってますね． 次回のリリースでは構成が結構変わるんじゃないかな－と予想（あくまで予想）． あと，気になる変更点として，CvAdaptiveSkinDetector::processの追加かなぁ． 肌色検出だと思いますが精度が良ければいろいろ使い道がありそう． サンプルにも adaptiveskindetector_sample.cpp が追加されているので試してみようかな． ************************************ 公式wiki
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OpenCVメモ
Visual C++ 2008 Express Edition マイクロソフトの統合開発環境。無償で利用できる。 サイトからダウンロードしてインストール。 Open CV 1.0 OpenCVのパッケージ。無償で利用できる。 サイトからOpenCV_1.0.exeをダウンロードしてインストール。 ライブラリパスの設定 Visual C++を起動。 メニュー「ツール→オプション」を選択してダイアログを開く。 ツリー「プロジェクトおよびソリューション→VC++ディレクトリ」を選択。 「ディレクトリを表示するプロジェクト」で「インクルードファイル」を選択し、以下のパスを追加。 C:\Program Files\OpenCV\cv\include C:\Program Files\OpenCV\cvaux\include C:\Program Files
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opencv.jp - OpenCV-1.0 リファレンス マニュアル（日本語訳）-
最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 467, 最終変更日時: 2009-06-23 14:23:34 +0900 (火, 23 6月 2009) CXCORE リファレンス マニュアル 基本構造体（Basic Structures） 配列操作（Operations on Arrays） 初期化（Initialization） 要素へのアクセスと部分配列（Accessing Elements and sub-Arrays） コピーと充填（Copying and Filling） 変形と置換（Transforms and Permutations） 四則演算，論理演算，比較演算（Arithmetic, Logic and Comparison） 統計（Statistics） 線形代数（Linear Algebra） 数学関数（Math Functions） 乱数生成（Random
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How-to build a cascade of boosted classifiers based on Haar-like features
OpenCV's Rapid Object Detection Florian Adolf Page 1 of 6 2003-09-02 How-to build a cascade of boosted classifiers based on Haar-like features Introduction This document describes how to train a classifier for object detection. OpenCV comes already with a trained classifier for frontal face detection. In order to show that it also works for a variety of objects, not only for faces, an exemplary t
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opencv.jp - OpenCV-1.0 リファレンス マニュアル（日本語訳）-
最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 467, 最終変更日時: 2009-06-23 14:23:34 +0900 (火, 23 6月 2009) CXCORE リファレンス マニュアル 基本構造体（Basic Structures） 配列操作（Operations on Arrays） 初期化（Initialization） 要素へのアクセスと部分配列（Accessing Elements and sub-Arrays） コピーと充填（Copying and Filling） 変形と置換（Transforms and Permutations） 四則演算，論理演算，比較演算（Arithmetic, Logic and Comparison） 統計（Statistics） 線形代数（Linear Algebra） 数学関数（Math Functions） 乱数生成（Random
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Intel(R) Core(TM)2 Duo Processor Overview
Using Intel.com Search You can easily search the entire Intel.com site in several ways. Brand Name: Core i9 Document Number: 123456 Code Name: Emerald Rapids Special Operators: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice* Quick Links You can also try the quick links below to see results for most popular searches. Product Information Support Drivers & Software
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Tutorial: OpenCV haartraining (Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features) - Naotoshi Seo
Objective The OpenCV library provides us a greatly interesting demonstration for a face detection. Furthermore, it provides us programs (or functions) that they used to train classifiers for their face detection system, called HaarTraining, so that we can create our own object classifiers using these functions. It is interesting. However, I could not follow how OpenCV developers performed the haar
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