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In my previous blog post I discussed using using Elixir's Flow module to process photos for uptake into a database. But in that post the operations performed were all pretty simple. In this post I'll extend my elixir image analysis abilities with the C++ based OpenCV library, and the ocv_photo_analyzer wrapper package source code on Github | hex. The ocv_photo_analyzer lets me generate histograms
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「OpenCV-Python Tutorials」についての訳に関連して、他の書籍と比較を行いました。 ###OpenCV入門 OpenCV-Pythonチュートリアル入門 OpenCV-Pythonを始めてみよう OpenCV-PythonをWindowsにインストールする OpenCVをwindowsで使えるようにする。 OpenCV-PythonをFedoraにインストールする OpenCVをFedoraで使えるようにする。 ###OpenCVでのGUIの特色 画像操作を始めてみよう 画像を読み込むこと、表示すること、保存すること
はじめに 新しくMacBook Airを購入したので、これまで使っていたMacBook Airと同じ環境を構築するために必要な手順を整理します。 再セットアップをする時に困らないため自分用にメモしている感じですが、共有すると誰か他の人のためにもなるかもしれないと期待するところです。 主な手順 以下の順番でインストールします。 Xcode pyenv anaconda autoconf、automake、libtool、CMake OpenCV TensorFlow Xcode App Storeを起動してXcodeをインストール。 pyenvとanaconda 以下のスクリプトを作成して実行。 ※ ここでは2017年5月6日現在の最新版4.3.1のanacondaをインストールします。 git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv
OpenCV のインストール 一旦 Xcode の Project を閉じます。 再びターミナルに戻って Project の xcodeproj が入っているディレクトリ内で Podfile を作り、OpenCV をインストールします。 対応する iOS のバージョンは 7.0 以上にしました。 6.x 以下に対応させようとすると泥沼化します。 iMac: ~ $ cd FaceRecogApp iMac:FaceRecogApp $ vi Podfile iMac:FaceRecogApp $ cat Podfile target "FaceRecogApp" do echo 'platform :ios, "7.0" pod 'OpenCV' > Podfile end iMac:FaceRecogApp $ pod install 結構時間が掛かりますがエラーなく終了すればインストー
愛用のRaspberryPiが「赤りんご」と「青りんご」を見分けることができたので、同じ方法で「顔も見分けられるんじゃないだろうか？」と思い試してみました。 こんな感じ まずは「サミュエル・L・ジャクソン（のフィギュア）」から。確率90%以上で本人と判定させてみました。 続いて「ジョン・トラボルタ（のフィギュア）」。同じく確率90%以上で本人と判定させています。 顔の切り出しはOpenCVで行いました。 環境 パルプ・フィクション/ サミュエル・L・ジャクソン ジュールス・ウィンフィールド 13インチ トーキングフィギュア パルプ・フィクション/ ジョン・トラボルタ ビンセント・ベガ 13インチ トーキングフィギュア あとは前々回と同じです。 学習の流れ 学習方法はリンゴを見分けさせた方法と同じです。 Web上から画像をダウンロードし、OpenCVで顔を切り出す。 切り出した画像をNumP
The main toolbox window looks like this, here showing a convolutional unit that responds to automobile wheels: For a quick tour of the toolbox features, including what each pane of the above interface is showing, watch this 4 min YouTube video. In addition to processing images files from disk, the toolbox can run off a webcam for live network visualization (below left). The toolbox comes bundled w
以前からやってみたかったRaspberry Piの物体認識を試してみました。今回はクラウドサービスを使わずに深層学習ライブラリと学習済みモデルを使ってみました。 環境 Raspberry Pi3 (RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4 / Python 3.4.2) LOGICOOL ウェブカム HD画質 120万画素 C270 ミニロボットPC等用スピーカー小型かわいい白 7インチ(1024*600) IPS液晶パネル ディスプレイ 今までカメラモジュールを利用していたのですが、OpenCVでストリーミングをさせるためWebカメラを購入しました。ついでにちょっと可愛らしいロボット型のスピーカーも合わせて買ってみました。 ロボット型のスピーカーがWebカメラに映った物をしゃべってくれます（英語です）。 こんな感じ Deep Learning Object Recog
Raspberry Pi のカメラモジュールを使って顔認識をしてみた忘備録です。 環境 Raspberry Pi3 (RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4 / node.js v6.8.1) Raspberry Pi カメラモジュール Raspberry Pi Camera Board Raspberry Pi カメラモジュール専用 Blackケース パルプ・フィクション/ サミュエル・L・ジャクソン ジュールス・ウィンフィールド 13インチ トーキングフィギュア カメラモジュールの写真をsocket.ioで送信する 以前こんな風に試してみました。 Raspberry Pi のカメラモジュールとNode.jsで写真を撮る - Qiita Raspberry Pi のカメラモジュールとNode.jsでストリーミング - Qiita どちらも撮影した画像をクライアントサ
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