OpenCV 色相情報の抽出マーカー認識の次は物体認識と物体追跡を試してみることに。 物体認識には、形状の特徴をベースにしたものと、色情報をベースにしたものがあるようで、今回は色情報のものからやってみることにしました。 下準備として、特定の色を抽出するプログラムを作ってみました。 色情報で判断する場合、通常使用しているRGBだとどの色かがわかりにくいため、HSVに変換して処理しています。 HSVは色相、彩度、明度からなっているので、色相（H）だけ調査すればどの色かがわかります。（細かくはWikipediaを参照ください） 下記の動画は、表示する色相を0度から360度まで変化させたものです。 （OpenCVでは0～180で色相が一周していました） 家の中をWebカメラで色々写したところ、我が家では黄色か黄緑成分が少ないので 対象物の色は黄色か黄緑にすることにしました。 逆に、赤と青はそこらじゅうにあったため、このあたり
opencvに関するmuranoki3のブックマーク (24)
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muranoki3 2011/12/28
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マウスイベント - PukiWiki
解説† window_nameでウィンドウを指定．指定されたウィンドウにだけ有効． on_mouseやonMouseでは関数のポインタを渡す CvMouseCallback型とは void func(int event, int x, int y, int flags, void *paramCallback)のこと cv::MouseCallback も void func(int event, int x, int y, int flags, void *paramCallback)のこと paramとfuncの最後のパラメータparamCallbackは同じ型であること． paramがfuncにparamCallbackとして渡されるので，それによりどのウィンドウでイベントが起きたか検知できる eventには起きたイベントの種類 flagsにはイベントが起きたときの状態フラグがbit
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マシュマロにダイブ: OpenCV 2.2のiOS向けなユニバーサルバイナリを作る
iPhoneでOpenCVを利用したい！と検索したところ OpenCV/Using OpenCV 2.2 on iOS SDK 4.1 のようなありがたい記事がありましたので、OpenCV 2.2 を iOS向けにビルドしてみました。 まずは上記の記事内容を読んでください。 その際に、armv6/armv7/i386のバイナリをユニバーサルバイナリにしてしまえば便利なんじゃないかと思い、適当に作り上げました。pythonが必要です。 *** もっといい方法がありました *** iOS向けのパッチが当たっていて、 OpenCV-2.2.0とniw-iphone_opencv_test-4ab0572が同じディレクトリに存在するものとします。 各アーキテクチャ向けのライブラリの作成 1) パッチファイルの保存 opencv_cmake.sh.patchをniw-iphone_opencv_te
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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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OpenCVによるアニメ顔検出ならlbpcascade_animeface.xml - デー
追記 lbpcascade_animeface · GitHub githubに置きました。 追記前 かなりいい。http://j.mp/oMVViM http://j.mp/pKZC4Y イロイロ試すと丸っこいものに対する誤検出がちょっと気になるくらい。 http://twitter.com/#!/ultraistter/status/92775087635312640 金曜日から何度か学習していたLBP版のアニメ顔検出ができていた。前回のOpenCVでアニメ顔を検出するためのXML v2 - デーに比べるとかなりよくなっていると思います。検出速度もこっちのほうが速い。 ダウンロード http://anime.udp.jp/data/lbpcascade_animeface.xml (デカイので右クリックで保存) 使い方 OpenCVのサンプルに入っているfacedetectというプログ
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about Minoru 3D Webcam
About ステレオWebcam「Minoru 3D Webcam」の概略と，OpenCVでこのステレオカメラを簡易操作するソースコードの公開． OpenCVによるステレオカメラのキャリブレーション・平行化や立体出力機能を実装． スペック VGA CMOSセンサ 最大解像度800x600 カメラベースライン長6cm フレームレートは最大30fps 左右は非同期(同期精度は16.5ms以内) マニュアルフォーカス(10cmから無限遠まで) 画角42度(実測) 備考 絞りが常時開放なため，ほぼ室内撮影専用．外で撮影するには，フィルタ等で光量を抑える必要がある． Webcamが2個付いていて，それぞれのデバイスが"Vimicro USB2.0 UVC PC Camera"と認識．この状態ではまだWebcamを2台つなげた状態と等価． 付属CDをインストールすると"Novo - Minoru"と
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Tips for OpenCV 2 - Nakaguchi@Home
セットアップ OpenCV SubVersionリポジトリ http://code.opencv.org/svn/opencv/ Qt4.8.1 コンパイル qt-everywhere-opensource-src-4.8.1.zip を C:\SDK\Qt4.8.1 に解凍した設定で説明する ファイルの修正 C:\SDK\Qt4.8.1\src\3rdparty\webkit\Source\WebCore\DefaultLocalizationStrategy.cpp 325行目，327行目の全角文字”を半角'に書き換える Perlコンパイラのインストール ActivePerl（フリー）をインストールする コンパイル Visual Studio Tools のコマンドプロンプトを開く PATHを通す # PATH=%PATH%;C:\SDK\Qt4.8.1\bin Configure実行
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【C++/CLI】画像の輝度値を取得、設定する 画像処理ソリューション
一般的にGetPixel、SetPixelにより画像の輝度値を取得、設定する方法がよく解説されていますが、モノクロ８Bitの画像データではSetPixelが使えなかったり、処理速度が遅いので、画像データにポインタでアクセスする方法を説明したいと思います。 ◆サンプルプログラムのイメージ サンプルプログラムのソースは、以下のリンクを『右ボタンクリック⇒対象をファイルに保存』 VisualStudio2008Express版 VisualStudio2005Express版 でダウンロードできます。 ◆画像ファイルを開く private: System::Void button1_Click(System::Object^ sender, System::EventArgs^ e) { //ﾌｧｲﾙを開く //ﾌｧｲﾙを開くダイアログ OpenFileDialog^ OpenDlg = g
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Cinder+OpenCVでドロネー三角形分割（１）
先日、４時前に空が明るくなっててびっくりしました。 夏がまたやって来ますね。マサラ・ムーチョことムーチョです。こんばんは。 さてさて、Flash界では流行ともいえるドロネー図を Cinder+OpenCVで逆輸入してみました。 つたないソースですが、ソースコードも公開します。 座標群をドロネー三角形分割化し、出力するわけですが、 出力で必要なのは線だとつながる２点、面だと３点が必要になります。 今回は線の出力です。 おおおつながってるよ！ 今回座標の数は2000。60fpsでもギュンギュン。 OpenCVでドロネー図を作る際、以下のような流れになります。 1.空のドロネー空間を作成 2.座標をドロネー空間に追加 3.線の座標を取得 4.描画 以下抜粋ソースです。 // 座標群 for(int i = 0; i < points.size(); i++){ float posx = Rand
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opencv.jp - OpenCV: その他の関数（Miscellaneous Functions）サンプルコード -
作成者: 怡土順一, 最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 366, 最終変更日時: 2008-02-11 21:51:13 +0900 (月, 11 2月 2008) ■ クラスタリング クラスタリングとは，与えられたデータを，一定の規則に従っていくつかの組（クラスタ）に分類する処理である． 画像処理の分野では，画像そのものの分類はもちろん，各画像領域の分類や減色処理などに利用される． クラスタリングを行うための代表的な手法として， 初期データ数個のクラスタから各クラスタを階層的に結合していく手法， ニューラルネットの一種である自己組織化マップ（Self-organizing maps, SOM）などの手法， ユーザが指定した個数のクラスタにデータを分割するK-Means法（k平均法）などが挙げられる． また，さらに，データが複数のクラスタにまたがる様な手法や，特徴空間距離以外
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『OpenCVで顔画像認識』
ついさっきまでMaxの話を書いていたわけですが、いまはプログラミング。 OpenCVで顔画像認識、というタイトルのエントリーを結構時間かけて、しかもスクリーンショットつきで書いていたのに、突然マウスごと止まった…。ハードディスク異常！ 再起動すると、Ubuntuが起動し始めた…なんだろう？？ うーん、これってハードディスクが壊れたってことか…？ってゆか、このマシンにUbuntu入れた記憶無いんですけど…と思ったらUSBハードディスクからの起動だった。すごいなDELL Dimension 9100。 とりあえず無事再起動は終わったみたいなので、被害状況を確認。 ...レンダリングは駄目っぽいなあ。 書きかけのBlogは消えた。わかってはいるがつらいな。 Google Docs使うか…。 Maxの文字が日本語化けしてて驚く。多分これはさっきコントロールパネルで「非Unicodeアプリの言語設定
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顔にエフェクトをかけてプライバシーを守るWebサービスの作り方
最近、OpenCVを使った顔認識が流行っているようです。 顔認識ができるということは、アレができるわけです。 「顔にモザイク！」 Web上で写真を公開するときは、プライバシーを守る必要があるため、顔は隠しておいた方が良い場合があります。 そんな時に、「顔にエフェクトをかけるWebサービス」があれば便利です。 例えば、こんな風に… （spiritlooseのはてなダイアリーさんの写真を使わせてもらいました） というわけで、今回は「顔にエフェクトをかけてプライバシーを守るWebサービスの作り方」をまとめてみます。 1.OpenCVインストール 2.Image::ObjectDetectインストール 3.OpenCV、Image::ObjectDetectのインストールにつまいたとき 4.Imagerを使いこなす 5.顔を塗りつぶすサンプルプログラム 6.顔に特定の画像を貼り付けるサンプルプログ
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第3回 オブジェクト検出してみよう | gihyo.jp
第1回、第2回と画像認識の基礎とOpenCVについて紹介してきました。第3回目の今回は、いよいよ本連載の目玉であるOpenCVを使ったオブジェクト検出に挑戦してみます。 オブジェクト検出の仕組み 基本原理のおさらい オブジェクト検出のプログラムを書き始める前に、そもそもどんな仕組みでオブジェクト検出を行っているのかを理解しましょう。 第1回では画像認識の原理として、学習フェーズと認識フェーズがあることを説明しましたが、OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムもこの流れに従います。つまり、画像から特徴量を抽出し、学習アルゴリズムによってオブジェクトを学習します（詳しくは第1回を参照してください）。 図1 画像認識の流れ OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムは、Paul Violaらのオブジェクト検出の研究［1］をベースに、Rainer Lienhartらが
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OpenCV/画像の合成 - メモ帳ブログ @ wiki
void combine(IplImage* img, IplImage* add, const int x, const int y){ const int i_max( ((x+add->width ) > img->width ) ? img->width - x : add->width ); const int j_max( ((y+add->height) > img->height) ? img->height - y : add->height ); for(int j = 0; j < j_max; ++j){ for(int i = 0; i < i_max; ++i){ // imgの(x+i,y+j)をadd(i,j)で上書き copyat(img, x+i, y+j, add, i, j); } } return; }
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