JavaCVを使って画像処理のコードを書きました。作成したアプリをPaaSで動かしたかったので依存関係全部入りのfat JARを作ったのですが、大したアプリではないのにJARのファイルサイズがとても大きくなってしまったので、ファイルサイズの削減を試みます。 fat JARの作成方法から知りたい場合は↓の記事をご参照ください。 【Gradle】依存ライブラリをすべて含めたJAR(fat JAR)を作成するJavaで開発したコードをPaaSとかにデプロイするためには、依存しているライブラリをすべてJARの中に含めたJAR (=far JAR)を作ってそれをデプロイしないと動きません。 新規にJavaでサービスを作ったのですが、fat JARと...mem-archive.com2021.11.07 もともとのJARファイルサイズ もともとのbuild.gradleには、JavaCVのREADM
概要 Facebook Messenger APIを利用して、 画像をアップロードすると、似ているAV女優を教えてくれるbotを実装しました。 システム構成 Bot応答を行うサーバは諸般の都合によりGo、画像判別はPython(顔検出はOpenCV、分類用の畳込みニューラルネットワークはTensorFlow)で作成しています。 尚、言語間のI/FはgRPCでGoからPythonにRPCを行っています。 実装 Go側 Facebook MessengerからのWebhookを受信して、bot応答を行うWorkerプロセスです。 Messenger Bot Server WebサーバにはGinを利用しています。 難しい事は特にないですが、トラフィックが増えた際、複数のユーザからのメッセージをまとめてWebhookにPOSTする事があるようなので、 エンタープライズで利用するならそのあたりを注意
OpenCVには、多くの特徴検出用クラスや関数が用意されている。これは、主として動画上の物体の追跡などに用いられるが、物体認識にも応用できる。ここでは、まず最初に、単純な幾何学的図形に対して代表的な検出器をデフォルト設定で使用して比較し、次いで、設定条件を調整して検出精度を高めた上で、道路標識の認識の一助として使えないかを試してみた。 特徴検出 特徴の検出はOpenCVの重要なテーマである。特徴には、コーナー、凹凸、テキスチャなどがあるが、拡大縮小や回転の影響が少なく、視点、明るさなどが変わっても常に同じ特徴点を検出することが好ましく、検出処理の高速化も求められて、新しい方法が次々と発表されてきた。 特徴検出の主な目的は、複数の画像において、それぞれに存在する物体の特徴点を見つけて比較し、それらが同一の物体であることを証明することである。複数の画像が連続する動画像であれば、移動する物
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