この記事は、OpenCVアドベントカレンダー18日目の記事です。 http://qiita.com/advent-calendar/2015/opencv OpenCVで物体検出器を作成するにあたり、手っ取り早いのはopecv_traincascadeという実行ファイルを使用して検出器をトレーニングすることです。 OpenCV2.xからHaar-like特徴以外にもLBPやHOGといった特徴量も選択することができました。 http://d.hatena.ne.jp/takmin/20141008/1412776956 HOGは人物検出などで有効な特徴量のため[1]重宝していたのですが、OpenCV3.0になりいざ検出しようとすると、HOGはだめだよーというAssertionエラーが。。。 トレーニングはできるのになぜ？？？とググってみたら、以下のような情報が http://code.ope
OpenCVのプログラムを統合開発環境EclipseとC/C++コンパイラMinGWで開発するためのセットアップ方法をまとめておきます。Windows環境でVisual StudioをインストールしなくてもOpenCVプログラムを開発できます。 1. MinGWのインストール ここからMinGW-5.1.6.exe（2009/10/15現在）をダウンロード。インストール途中でg++ compilerとMinGW Makeオプションをチェック。 2. Eclipseのインストール ここからEclipse IDE for C/C++ Developers（Eclipse CDT）をダウンロード。解凍するとeclipseフォルダができるのでC:\eclipseなどに移動。 3. OpenCVのインストール ここからOpenCV-2.0.0a-win32.exe（2009/10/15現在）をダウン
ニックネーム:Akira 東京都の町田事業所に勤務 画像処理ソフトの開発を行っています。リンクフリーです！ 詳細プロフィールは こちら お問い合わせは、こちら↓ 【補助HP】 画像処理ソリューションWeb版 【Newブログ】 イメージングソリューション
pbm は作成方法が分からなかった 10000枚ごとにフォルダ分けする video2still.cpp #include <opencv/cv.h> #include <opencv/highgui.h> #include <stdio.h> #include <malloc.h> #include <errno.h> #include <direct.h> #ifdef _DEBUG #pragma comment( lib, "cv200d.lib" ) #pragma comment( lib, "cxcore200d.lib" ) #pragma comment( lib, "highgui200d.lib" ) #else #pragma comment( lib, "cv200.lib" ) #pragma comment( lib, "cxcore200.lib" ) #pr
キャッシング 申込み比較rtのWEB申込がとっても簡単！おすすめ！スピーディな即日申込が可能です！キャッシング 申込み比較rtガイドはお急ぎ融資でも早いので助かります！カードローンWEB申込は簡単即日OKです。 わかった！キャッシング 申込み比較rtでキャッシング 申込み比較rtのコツ まだ先だと思っていたのに、キャッシング 申込み比較rtがひどくて地獄のようです。 キャッシング 申込み比較rtに寝かせることもできず、キャッシング 申込み比較rtを持ち上げた状態でキープしなくてはダメです。 キャッシング 申込み比較rtはそんなに重くはないといっても、しんどいことにはかわりません。 キャッシング 申込み比較rtを眠さのあまり抱けずにいると、借り入れの煩さが増して、キャッシング 申込み比較rtの睡眠時間の不足も影響して、女性スタッフも泣きたい気持ちでいっぱいになってきます。 笑基本的くらい開放
PGのWiki 雑多なメモ集 トップページページ一覧メンバー編集 OpenCV 画像、写真認識、検出、メモ帳 最終更新： hama1010 2008年02月28日(木) 16:40:41履歴 Tweet OpenCV 画像 認識 写真 検出 ロゴ ロゴからポジティブサンプル作成 参考サイト 九大 OpenCVでのロゴ認識詳しい解説 http://lab.cntl.kyutech.ac.jp/~kobalab/nishida/ope... blog 画像認識実験結果 http://ugd555.blog1.fc2.com/blog-category-30.html 解説pdfファイル英語 http://lab.cntl.kyutech.ac.jp/~kobalab/nishida/ope... OpenCV全般の解説 http://chihara.naist.jp/people/2004/k
opencv(日本語ドキュメント)と、perlから利用するためのモジュールImage::ObjectDetectを使って独自の画像を認識させる方法のメモ。 まず、Ubuntuでのインストール opencvはシステム→システム管理→Synapticで,編集→検索から"opencv”と入力する。libcv-dev、libcv1などが表示されるので、ダブルクリックで選択して、適用ボタンを押すと、関連するパッケージ一式が/usr/share/opencv以下あたりにインストールされます。 次にperlからopencvを使うためのImage::ObjectDetectは、 sudo cpan Image::ObjectDetect Imageropencvがインストールされていないと、エラーが出るので、順番はopencv→Image::ObjectDetectの順で。 顔認識 OpenCVを使って画
お久しぶりです。私事でなかなか執筆の時間がとれず、前回の掲載から長く時間が空いてしまい申し訳ありませんでした。皆さんから寄せられたコメントには非常に励まされました。 というわけで、今回はいよいよ最終回です。前回はオブジェクト検出器を使って顔を検出するところまで行いました。今回は、オリジナルオブジェクト検出器を作成してみます。 今回作成するプログラムのソースコードは、こちらから一括してダウンロードすることができます。 Data.zip 学習の流れと仕組み 学習の流れ 前回のおさらいになりますが、オブジェクト検出器は機械学習という方法を通して作成されます。つまり、コンピュータプログラムに検出したいオブジェクトの画像（正解画像）とそうでない画像（非正解画像）を与えることで、オブジェクトが含まれている画像の傾向というのをコンピュータに覚えさせていきます。 学習の流れを簡単にまとめると以下の通りです
2008年12月07日02:08 カテゴリ Invalid background description file. *** 1 cluster *** POS: 2000 2000 1.000000 Invalid background description file. opencv-haartraining を引き続き使用しようとしている。 エラーが出ている。まあ、見ればわかるんだが、例のとおり追ってみた。 1311 if( img == NULL ) 1312 { 1313 /* no appropriate image */ 1314 1315 #ifdef CV_VERBOSE 1316 printf( "Invalid background description file.\n" ); 1317 #endif /* CV_V
Haar状特徴に基づくブースト分類器のカスケードを利用する高速物体検知 Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features はじめに このドキュメントでは高速物体検知のためのブースト分類器のカスケード の訓練と使いかたについて説明します． 過完備Haar状特徴の集合は，シンプルな個体分類器のための基底を提供します． 対象物検知の例としては，顔，目および鼻の検知やロゴ検知などがあります． ロゴ検知には，対象物のサンプル画像を注意深く多数収集する必要がないため， このドキュメントでロゴ検知を物体検知の例として取り上げ，説明します． ここでは，サンプル画像を注意深く多数収集する代わりに，1つの原画像から 対象物の多数のサンプル画像を生成するユーティ
手っ取り早くOpenCVをLinuxで利用するための日本語リファレンス 環境構築 情報 ● yahooのOpenCVグループ 英語です．非常に有用です．メンバになりましょう． インストール 以下のページに，非常に分かりやすく書かれています． VineLinux2.6にインストールする場合には，アップグレードする必要のある プログラムがいくつかあります．./configureの結果をよく読みましょう． VineLinux3.1だと結構すんなりインストールできます． ● IPL, OpenCVを使った画像処理プログラミング ● Linux + OpenCV + 1394カメラ HOWTO 画像のキャプチャ Video4Linux（V4L）を用いてIPL画像に格納します． NTSCカメラとキャプチャボードを使います． 私はVineLinux2.6を使っていますが，V4Lは特に設定する必要が
なんとか自前でトレーニングしてテストできる環境になったので，忘れる前に書いておこう． ディレクトリの初期構造は以下の通り．各exeファイルはOpenCVのインストールディレクトリから取ってこよう（ひょっとするとビルドし直さないといけないかも？）． bg/ negative.txt classifier/ positive_samples/ pos_1.jpg pos_2.jpg ... pos_100.jpg negative_samples/ neg_1.jpg neg_2.jpg ... neg_100.jpg test/ lena.jpg test.txt vec/ xml/ createsamples.exe facedetect.exe haarconv.exe haartraining.exe performance.exe positive.txt OpenCVの顔検出プログ
直すところ mlsvm.cppの1724行付近 } else CV_ASSERT( sv_count == sv_total ); } cvEndWriteStruct( fs ); cvEndWriteStruct( fs ); __END__; へ以下のように1行追加 } else CV_ASSERT( sv_count == sv_total ); cvEndWriteStruct( fs ); //←これ } cvEndWriteStruct( fs ); cvEndWriteStruct( fs ); __END__; 1928行付近 } else df[i].sv_index = 0; } create_kernel(); __END__; へ以下のように1行追加 } else df[i].sv_index = 0; CV_NEXT_SEQ_ELEM(df_node->data
ふと学生の頃(大体10年くらい前)に好きだったサイトが見たくなったので 思い出しながら色々探してみました。 意外と残ってるのが多かったので自分用にまとめ。 Flash全盛期のサイトばかりなのでPC閲覧推奨です。 hoogerbrugge http://ml.hoogerbrugge.com/ おじさんがウネウネするサイト。 このサイトを見たくなったのが今回のまとめのきっかけ。 延々と見てしまう。 samorost http://amanita-design.net/samorost-1/ Amanita Designというチェコのゲーム開発会社さんの初期のFlashゲーム。 最近はmachinariumというゲームをPlayStation3やスマホ向けに出してます。 檸檬通り http://www.geocities.co.jp/AnimeComic-White/3531/lemon.ht
Link: 掲示板(28d) 適応的二値化処理(119d) Visual C++ 2008 Express Edition(298d) 射影変換(301d) RGBTRIPLE(362d) リンク(377d) GML C++ Camera Calibration Toolbox(554d) 高度なGUI(554d) 基本形(554d) 行列の出力(554d) Python(554d) カメラキャリブレーション(554d) PukiWiki/1.4/Manual/Plugin/L-N(554d) PukiWiki/1.4/Manual/Plugin/O-R(554d) ボールトラッキング(554d) SharperCV関数リファレンス(554d) 主成分分析(554d) カメラ利用の基本形(554d) マウス入力(554d) キャプチャ＆動画ファイル出力(554d) 画像の2値化処理(554
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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